性能提升20倍！NVIDIA A100 GPU打破16项AI芯片性能记录

2020年7月30日，MLPerf组织发布第三个版本MLPerf Trainingv0.7基准测试（Benchmark）结果。结果显示，英伟达基于今年5月最新发布的Ampere架构A100 TensorCore GPU，和HDR InfiniBand实现多个DGXA100系统互联的庞大集群——DGX SuperPOD系统在性能上开创了八个全新里程碑，共打破16项纪录。

MLPerf是成立于2018年5月的行业基准测试组织，致力于机器学习硬件、软件和服务的训练和推理性能测试，囊括行业中几乎所有知名企业和机构，比如Intel、NVIDIA、Google、微软、阿里巴巴等。

DGX SuperPOD系统公布于去年6月17号。最初由96台NVIDIA DGX-2H超级计算机和Mellanox互连技术在短短三周内建成，提供9.4千兆次的处理能力，用于该公司在无人驾驶车辆部署计划中的需求。

而此次创造纪录的NVIDIA DGX SuperPOD系统主要基于Ampere架构以及Volta架构，并且搭载了今年5月份发布的Ampere架构GPU A100。

黄仁勋在GTC 2020大会上说道，A100是迄今为止人类制造出的最大7纳米制程芯片。A100采用目前最先进的台积电（TSMC）7纳米工艺，拥有540亿个晶体管，它是一块3D堆叠芯片，面积高达826mm^2，GPU的最大功率达到了400W。

这块GPU上搭载了容量40G的三星HBM2显存（比DDR5速度还快得多，就是很贵），第三代TensorCore。同时它的并联效率也有了巨大提升，其采用带宽600GB/s的新版NVLink，几乎达到了10倍PCIE互联速度。

随着安培架构出现的三代TensorCore对稀疏张量运算进行了特别加速：执行速度提高了一倍，也支持TF32、FP16、BFLOAT16、INT8和INT4等精度的加速——系统会自动将数据转为TF32格式加速运算，现在你无需修改任何代码量化了，直接自动训练即可。

A100也针对云服务的虚拟化进行了升级，因为全新的multi-instanceGPU机制，在模拟实例时，每块GPU的吞吐量增加了7倍。

最终在跑AI模型时，如果用PyTorch框架，相比上一代V100芯片，A100在BERT模型的训练上性能提升6倍，BERT推断时性能提升7倍。

电子发烧友综合报道，参考自镁客网、机器之心，转载请注明来源和出处。

芯片性能性能提升基准测试

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