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NVIDIA A100 GPU 旨在通过新的 NVIDIA Ampere 架构和优化提供尽可能多的 AI 和 HPC 计算能力。与之前的 12 纳米技术相比，A100 基于 TSMC 7 纳米 N7 FinFET，提高了晶体管密度、性能和能效。借助 Ampere GPU 中新的多实例 GPU (MIG) 功能，A100 可以为云服务提供商创建最佳的虚拟化 GPU 环境。

1. NVIDIA安培架构：
   无论是使用 MIG 将 A100 GPU 划分为更小的实例，还是使用 NVLink 连接多个GPU 可加速大规模工作负载，A100 可以轻松处理不同规模的加速需求，从最小的作业到最大的多节点工作负载。 A100 的多功能性意味着 IT 经理可以全天候最大限度地利用其数据中心中每个 GPU 的效用。
2. 第三代张量核心：
   NVIDIA A100 提供 312 teraFLOPS (TFLOPS) 的深度学习性能。与 NVIDIA Volta GPU 相比，深度学习训练的 Tensor 每秒浮点运算 (FLOPS) 是 20 倍，深度学习推理的 Tensor tera 运算每秒 (TOPS) 是 20 倍。
3. 下一代 NVLink：
   A100 中的 NVIDIA NVLink 与上一代。与 NVIDIA NVSwitch™ 结合使用时，最多可互连 16 个 A100 GPU以高达 600 GB/秒 (GB/sec) 的速度运行，在单个服务器上释放最高的应用程序性能。 NVLink 通过 HGX A100 服务器主板在 A100 SXM GPU 中可用，在 PCIe GPU 中通过 NVLink Bridge 最多可连接 2 个 GPU。
4. 多实例 GPU (MIG)：
   一个 A100 GPU 可以分成多达七个 GPU 实例，在硬件级别完全隔离拥有高带宽内存、高速缓存和计算核心。 MIG 让开发人员能够为其所有应用程序获得突破性的加速，IT 管理员可以为每项工作提供大小合适的 GPU 加速，优化利用率并扩展对每个用户和应用程序的访问。
5. 高带宽内存 (HBM2E)：
   凭借高达 80 GB 的 HBM2e，A100 提供了超过 2TB/s 的全球最快 GPU 内存带宽，以及 95% 的动态随机存取内存 (DRAM) 使用效率。 A100 提供比上一代高 1.7 倍的内存带宽。
6. 结构稀疏性：
   AI 网络有数百万到数十亿个参数。并非所有这些参数都是准确预测所必需的，有些参数可以转换为零，从而使模型“稀疏”而不影响准确性。 A100 中的 Tensor Core 可为稀疏模型提供高达 2 倍的性能。虽然稀疏性特征更容易有利于 AI 推理，但它也可以提高模型训练的性能。