加速当今时代的重要工作
NVIDIA A100 Tensor Core GPU 可针对 AI、数据分析和 HPC 应用场景，在不同规模下实现出色的加速，有效助力更高性能的弹性数据中心。A100 采用 NVIDIA Ampere 架构，是 NVIDIA 数据中心平台的引擎。A100 的性能比上一代产品提升高达 20 倍，并可划分为七个 GPU 实例，以根据变化的需求进行动态调整。A100 提供 40GB 和 80GB 显存两种版本，A100 80GB 将 GPU 显存增加了一倍，并提供超快速的显存带宽（每秒超过 2 万亿字节 [TB/s]），可处理超大型模型和数据集。
适用于 AI 的企业就绪软件
NVIDIA EGX™ 平台中包括能够在整个基础架构中实现加速计算的优化软件。利用 NVIDIA AI Enterprise 软件套件，企业可以访问端到端的云原生 AI 和数据分析软件，该软件套件经 NVIDIA 优化、认证和支持，可在基于 NVIDIA 认证系统™ 的 VMware vSphere 上运行。NVIDIA AI 企业包括 NVIDIA 的关键支持技术，用于在现代混合云中快速部署、管理和扩展 AI 工作负载
当今的 AI 模型面临着对话式 AI 等更高层次的挑战，这促使其复杂度呈爆炸式增长。训练这些模型需要大规模的计算能力和可扩展性。
NVIDIA A100 Tensor Core 借助 Tensor 浮点运算 (TF32) 精度，可提供比 NVIDIA Volta 高 20 倍之多的性能，并且无需更改代码；若使用自动混合精度和 FP16，性能可进一步提升 2 倍。与 NVIDIA® NVLink®、NVIDIA NVSwitch™、PCIe 4.0、NVIDIA® InfiniBand® 和 NVIDIA Magnum IO™ SDK 结合使用时，它能扩展到数千个 A100 GPU。
2048 个 A100 GPU 可在一分钟内成规模地处理 BERT 之类的训练工作负载，这是非常快速的解决问题速度。
对于具有庞大数据表的超大型模型（例如深度学习推荐模型 [DLRM]），A100 80GB 可为每个节点提供高达 1.3TB 的统一显存，而且吞吐量比 A100 40GB 多高达 3 倍。
NVIDIA 的领先地位在 MLPerf 这个行业级 AI 训练基准测试中得到印证，创下多项性能纪录。
深度学习推理
A100 引入了突破性的功能来优化推理工作负载。它能在从 FP32 到 INT4 的整个精度范围内进行加速。多实例 GPU (MIG) 技术允许多个网络同时基于单个 A100 运行，从而优化计算资源的利用率。在 A100 其他推理性能增益的基础之上，仅结构稀疏支持一项就能带来高达两倍的性能提升。
在 BERT 等先进的对话式 AI 模型上，A100 可将推理吞吐量提升到高达 CPU 的 249 倍。
在受到批量大小限制的极复杂模型（例如用于自动语音识别用途的 RNN-T）上，显存容量有所增加的 A100 80GB 能使每个 MIG 的大小增加一倍，并提供比 A100 40GB 高 1.25 倍的吞吐量。
NVIDIA 产品的出色性能在 MLPerf 推理测试中得到验证。A100 再将性能提升了 20 倍，进一步扩大了这种性能优势。
高性能计算
为了获得新一代的发现成果，科学家们希望通过仿真来更好地了解我们周围的世界。
NVIDIA A100 采用双精度 Tensor Core，实现了自 GPU 推出以来高性能计算性能的巨大飞跃。结合 80GB 的超快 GPU 显存，研究人员可以在 A100 上将 10 小时双精度仿真缩短到 4 小时以内。HPC 应用还可以利用 TF32 将单精度、密集矩阵乘法运算的吞吐量提高高达 10 倍。
对于具有超大数据集的高性能计算应用，显存容量增加的 A100 80GB 可在运行材料仿真 Quantum Espresso 时将吞吐量提升高达 2 倍。极大的显存容量和超快速的显存带宽使 A100 80GB 非常适合用作新一代工作负载的平台。
