一文读懂 NVIDIA A100 GPU

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 Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能应用场景 - 构建高效、灵活的计算架构的 GPU 底座 - NVIDIA A100 。
近年来，AI 技术取得了前所未有的飞速发展，推动了从医疗健康、金融服务乃至整个产业链等多个行业的颠覆性变革。然而，传统的 IT 基础设施在处理这些复杂任务时往往显得力不从心，难以满足当今 AI 技术对算力的极高要求。
纵观全球 GPU 市场份额，NVIDIA 凭借其高达 88% 的市场份额，稳居全球 GPU 市场的领导者地位，并持续引领图形处理和计算领域的技术创新。而其中，NVIDIA  A100 等旗舰产品更是以其卓越的性能表现和技术先进性脱颖而出，成为 AI 训练与推理、图像处理、视频编码以及其他高性能计算任务的理想选择。

一、如何看待 NVIDIA A100 GPU ？

作为史上功能最强大、效率最高的加速器之一的 NVIDIA A100 GPU，旨在为下一代超级计算机、人工智能、高性能计算（HPC）和超大规模数据中心提供强劲动力。
与上一代基于 Volta 架构的 V100 相比，A100 的能效提升了 3 倍，性能提升了 20 倍，带宽也提升了近 2 倍，因此，也被誉为 NVIDIA 用于取代基于 Volta 架构的 V100 的直接替代品。
那么，NVIDIA A100 到底有什么特别之处呢？
相对于其他型号，A100 基于如下高端特性，帮助用户充分释放深度学习框架的全部潜能，主要体现在如下 3 个层面，具体：
1. 更为强大的算力支撑

A100 采用了当时最先进的 7 纳米制程工艺，并基于 NVIDIA Ampere 架构进行了全面革新。Ampere 架构引入了第三代 Tensor Cores，这些核心专为加速张量计算而设计，是深度学习模型训练和推理的核心运算单元。
同时，结合高速的 PCI Express 接口，A100 能够提供前所未有的计算性能，显著缩短模型训练时间，将原本可能需要数周的训练任务压缩到数小时内完成，这对于推动人工智能研究和应用的发展具有重要意义。
2.MIG 技术加持

MIG  (多实例 GPU ) 是 A100 的一项关键创新，允许将一块物理 A100 GPU 划分成多个独立的虚拟 GPU 实例，每个实例在硬件层面实现完全隔离，拥有独立的资源配额，包括显存、计算核心和缓存。这种硬件级别的隔离确保了不同实例之间的互不干扰，提高了资源利用率和安全性。
此外，MIG 技术使得企业能够更灵活地管理 GPU 资源，根据不同的工作负载需求动态调整实例的配置，例如为小规模的推理任务分配较小的实例，为大规模的训练任务分配较大的实例，从而最大限度地利用数据中心的资源。
3. 高带宽内存拓展

作为 GPU 实现高性能的关键因素之一，A100 提供了高达 2 TB/s 的内存带宽，这意味着 GPU 可以以极高的速度访问内存中的数据，从而避免了因数据传输瓶颈而导致的性能下降。
上述特性对于需要处理海量数据集和进行实时数据处理的应用至关重要，例如大型语言模型推理、推荐系统、高性能计算等。高带宽内存使得 A100 能够快速加载和处理数据，为用户提供流畅、高效的使用体验。
二、NVIDIA A100 核心特性解析

作为 NVIDIA 生态更为核心的一个重要组成部分，NVIDIA A100 旨在帮助企业构建大规模机器学习基础设施。其主要特性如下：
1. MIG 技术

MIG 技术显著提升了 GPU 硬件的性能，同时在多个客户端（例如虚拟机、进程和容器）之间提供了指定的服务质量 (QoS) 和隔离性。
借助 MIG，开发人员可以为其所有应用程序获得突破性的加速性能，而 IT 管理员则可以为每项任务提供适当的 GPU 加速，从而最大限度地提高利用率，并扩展每个用户和应用程序的访问权限。
例如，用户可以根据工作负载的大小创建两个各 30 GB 显存的 MIG 实例，三个各 20 GB 的实例，甚至五个各 10 GB 的实例。
2. 第三代 Tensor Cores

作为 NVIDIA GPU 中专门用于加速张量计算的硬件单元，Tensor Cores 是深度学习性能的关键所在。A100 配备了第三代 Tensor Cores，其性能比上一代产品有了显著提升。
与 Volta 架构的 GPU 相比，A100 在训练和推理方面都提供了 20 倍的 Tensor 浮点运算/秒 (FLOPS)及 Tensor tera 运算/秒 (TOPS)，从而使得用户能够更快地训练更大的模型，并以更高的效率进行推理。
3. 结构稀疏性

结构稀疏性指的是在神经网络中，并非所有神经元之间的连接都是必要的。通过将不重要的连接或权重设置为零，可以创建稀疏模型。这种方法可以减少模型的计算量和存储空间，并提高推理速度。
对于稀疏模型，A100 的 Tensor Cores 可以提供高达两倍的性能提升，能够更有效地处理稀疏矩阵运算，从而实现更高的性能。虽然稀疏性对训练也有一定的加速作用，但其对推理性能的提升更为显著，尤其是在资源受限的边缘设备上。
4. 第三代 NVLink 和 NV Switch

作为一种高速的 GPU 互连技术，NVLink 主要用于连接多个 NVIDIA GPU，实现高速的 GPU 间通信。A100 采用了第三代 NVLink 技术，其吞吐量比上一代产品提升了 2 倍，显著提高了多 GPU 协同工作的效率。
同时，NVSwitch 作为一种片上交换机设计，可以连接多个 GPU，并提供高带宽、低延迟的通信通道。通过 NVLink 和 NVSwitch 的结合使用，可以构建大规模的 GPU 集群，加速分布式训练和高性能计算任务。 
三、NVIDIA A100 能够提供哪些方案？

作为 NVIDIA 生态全面深度学习解决方案中的核心组件，A100 解决方案包含硬件、网络、软件、库和应用程序等构建模块，以及优化的 AI 模型。
基于其牛逼特性，使研究人员能够取得切实可行的成果，并将解决方案的部署扩展到生产环境，使其成为数据中心最强大的端到端 AI 和高性能计算 (HPC) 解决方案。
1. AI 模型开发与推理

针对特定领域的任务，无论是模型开发还是推理，通常都具有高度的复杂性，而利用 GPU 加速技术可以显著优化这些任务的效率。在此过程中，NVIDIA A100 被广泛视为高效加速的理想选择，可同时满足模型开发和推理的需求，真正实现“一举两得”。
与此前的 GPU 产品相比，NVIDIA A100 在模型开发和推理性能上实现了显著提升，其计算速度加快了 3 倍到 7 倍。这一提升不仅得益于第三代 Tensor Core 技术的引入，还包括对大规模并行计算、稀疏矩阵运算以及多精度计算（如 FP32、TF32、FP16 和 INT8）的优化支持，从而极大地提升了 AI 工作负载的整体效率。
因此，通过结合具体业务需求选择 NVIDIA A100，用户不仅能够获得开发与推理任务的显著性能提升，还能够优化资源使用效率，降低整体计算成本。这使得 A100 成为各行业在 AI 模型开发和推理场景中的首选解决方案。
2. 高性能计算 (HPC) 的新里程碑

研究人员得益于 A100 的双精度 Tensor Core，可以将传统需要 NVIDIA V100 十小时完成的双精度仿真任务缩短至 四小时。这一改进为科学计算、工程仿真以及气候建模等高度依赖计算密集型任务的领域，提供了强有力的支持。
此外，A100 的 Tensor Core 针对单精度稠密矩阵乘法引入了 TF32 精度，使单精度计算性能提升 多达十倍。这使得 A100 成为高性能计算和 AI 工作负载的理想选择，无论是训练深度学习模型，还是执行复杂科学任务，都能显著加速计算速度。
3. 视频/图像解码性能的全面提升

在深度学习平台上，要实现与开发和推理性能匹配的视频解码性能，维持高端到端吞吐量是一个关键问题。
NVIDIA A100 GPU 针对这一挑战做出了重大改进，配备了 五个 NVDEC 单元，相比前代 GPU 显著增强了解码能力。无论是在视频分析、流媒体处理，还是在复杂的计算机视觉任务中，A100 的多解码单元设计都能确保高吞吐量，同时显著降低延迟，从而满足现代 AI 应用对于视频/图像处理的苛刻需求。
4. 增强的故障与错误检测能力

基于 Ampere 架构的最新一代 A100 GPU，在故障检测和识别能力上实现了前所未有的突破。其新增的错误与故障识别功能，能够更快速、可靠、高效地发现系统问题，并采取隔离和解决措施。
A100 Tensor Core GPU 的架构专为功能性、安全性及故障容错而设计，确保应用程序在运行期间，数据对象始终得到正确初始化，并能在故障发生时快速隔离问题。这种设计不仅提升了 GPU 的稳定性，也进一步确保了高性能计算环境的可靠性。
除了上述的场景及解决方案外，得益于其架构内置的扩展功能使得可以在合理的时间内训练参数规模达到 一万亿 的大型模型。与上一代 GPU 相比，A100 不仅在性能上大幅提升，还在处理效率上远超 CPU。