强核问世：NVIDIA发布全球最强GPU——A100 80GB GPU

领先的系统提供商源讯、戴尔科技、富士通、技嘉科技、慧与、浪潮、联想、云达科技、超微为世界各行业提供NVIDIA A100系统

加利福尼亚州圣克拉拉市 – SC20 - 2020年11月16日 – NVIDIA于今日发布NVIDIA A100 80GB GPU，这一创新将支持NVIDIA HGX AI超级计算平台。该GPU内存比上一代提升一倍，能够为研究人员和工程师们提供空前的速度和性能，助力实现新一轮AI和科学技术突破。

全新A100采用HBM2e技术，可将A100 40GB GPU的高带宽内存增加一倍至80GB，提供每秒超过2TB的内存带宽。这使得数据可以快速传输到全球最快的数据中心GPU A100上，使研究人员能够更快地加速其应用，处理最大规模的模型和数据集。

NVIDIA应用深度学习研究副总裁Bryan Catanzaro表示：“若想获得HPC和AI的最新研究成果，则需要构建最大的模型，而这需要比以往更大的内存容量和更高的带宽。A100 80GB GPU所提供的内存是六个月前推出的前代产品的两倍，突破了每秒2TB的限制，使研究人员可以应对全球科学及大数据方面最严峻的挑战。”

用于NVIDIA DGXTM A100和NVIDIA DGX StationTM A100系统的NVIDIA A100 80GB GPU也于今日发布，预计将于本季度发货。

领先的系统提供商源讯、戴尔科技、富士通、技嘉科技、慧与、浪潮、联想、云达科技、超微预计将于2021年上半年，提供基于HGX A100集成底板的系统，该集成底板搭载4-8个A100 80GB GPU。

满足大流量数据工作负载需求

A100 80GB版本基于A100 40GB的多样化功能，成为需要大量数据存储空间的各类应用的理想选择。

DLRM等推荐系统模型为AI训练提供了涵盖数十亿用户和产品信息的海量表单。A100 80GB可实现高达3倍加速，使企业可以重新快速训练这些模型，从而提供更加精确的推荐。

HGX服务器中搭载的A100 80GB还可训练具有更多参数的最大模型，如GPT-2。GPT-2是具有超常生成文本能力的自然语言处理模型。这就消除了对数据或模型并行架构的需求，因为实现并行架构需要花费大量时间，而且跨多个节点运行缓慢。

凭借其多实例GPU（MIG）技术，A100可分割为多达7个GPU实例，每个实例具有10GB内存。该技术是一种安全的硬件隔离方法，在处理各类较小的工作负载时，可实现GPU最佳利用率。对于如RNN-T等自动语言识别模型的AI推理，单个A100 80GB MIG实例可处理更大规模的批量数据，将生产中的推理吞吐量提高1.25倍。

在TB级零售大数据分析基准上，A100 80GB将其性能提高了2倍，使其成为可对最大规模数据集进行快速分析的理想平台。随着数据的动态更新，企业可以实时做出关键决策。

对于科学应用，A100 80GB可为天气预报和量子化学等领域提供巨大的加速。材料模拟软件Quantum Espresso采用单节点A100 80GB实现了近2倍的吞吐量提升。

RIKEN计算科学中心负责人Satoshi Matsuoka表示：“快速、充足的内存带宽和容量对实现高性能超级计算应用来说至关重要。具有80GB HBM2e GPU内存的NVIDIA A100提供2TB/s的全球最快带宽，可帮助我们大幅提高应用性能。”

A100 80GB的关键特性

A100 80GB具备NVIDIA Ampere架构突破性特性：

●第三代Tensor Core核心：通过全新TF32，将上一代Volta架构的AI吞吐量提高多达20倍。通过FP64，将HPC性能提高多达2.5倍。通过 INT8，将AI推理性能提高多达20倍，并且支持BF16数据格式。

●更大、更快的HBM2e GPU内存：使内存容量增加一倍，在业内率先实现2TB/s以上的内存带宽。

●MIG技术：将单个独立实例的内存增加一倍，可最多提供七个MIG，每个实例具备10GB内存。

●结构化稀疏：将推理稀疏模型的速度提高2倍。

●第三代NVLink和NVSwitch，相较于上一代互连技术，可使GPU之间的带宽增加至原来的两倍，将数据密集型工作负载的GPU数据传输速度提高至每秒600 gigabytes。

NVIDIA HGX AI 超级计算平台

A100 80GB GPU是NVIDIA HGX AI超级计算平台的关键组件。该平台将NVIDIA GPU、NVIDIA NVLink® 、NVIDIA InfiniBand网络以及全面优化的NVIDIA AI和HPC软件堆栈的全部功能整合在一起，以提供最优越的应用性能。该平台使研究人员和科学家能够将HPC、数据分析和深度学习计算技术结合起来，共同推动科学进步。

系统发货用于将于也于

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