Hello folks，我是 Luga，今天我們來聊一下人工智能應用場景 - 構建高效、靈活的計算架構的 GPU 底座 - NVIDIA A100 。

近年來，AI 技術取得了前所未有的飛速發展，推動了從醫療健康、金融服務乃至整個產業鏈等多個行業的顛覆性變革。然而，傳統的 IT 基礎設施在處理這些復雜任務時往往顯得力不從心，難以滿足當今 AI 技術對算力的極高要求。

縱觀全球 GPU 市場份額，NVIDIA 憑借其高達 88% 的市場份額，穩居全球 GPU 市場的領導者地位，并持續引領圖形處理和計算領域的技術創新。而其中，NVIDIA  A100 等旗艦產品更是以其卓越的性能表現和技術先進性脫穎而出，成為 AI 訓練與推理、圖像處理、視頻編碼以及其他高性能計算任務的理想選擇。

一、如何看待 NVIDIA A100 GPU ？

作為史上功能最強大、效率最高的加速器之一的 NVIDIA A100 GPU，旨在為下一代超級計算機、人工智能、高性能計算（HPC）和超大規模數據中心提供強勁動力。

與上一代基于 Volta 架構的 V100 相比，A100 的能效提升了 3 倍，性能提升了 20 倍，帶寬也提升了近 2 倍，因此，也被譽為 NVIDIA 用于取代基于 Volta 架構的 V100 的直接替代品。

那么，NVIDIA A100 到底有什么特別之處呢？

相對于其他型號，A100 基于如下高端特性，幫助用戶充分釋放深度學習框架的全部潛能，主要體現在如下 3 個層面，具體：

1. 更為強大的算力支撐

A100 采用了當時最先進的 7 納米制程工藝，并基于 NVIDIA Ampere 架構進行了全面革新。Ampere 架構引入了第三代 Tensor Cores，這些核心專為加速張量計算而設計，是深度學習模型訓練和推理的核心運算單元。

同時，結合高速的 PCI Express 接口，A100 能夠提供前所未有的計算性能，顯著縮短模型訓練時間，將原本可能需要數周的訓練任務壓縮到數小時內完成，這對于推動人工智能研究和應用的發展具有重要意義。

2.MIG 技術加持

MIG  (多實例 GPU ) 是 A100 的一項關鍵創新，允許將一塊物理 A100 GPU 劃分成多個獨立的虛擬 GPU 實例，每個實例在硬件層面實現完全隔離，擁有獨立的資源配額，包括顯存、計算核心和緩存。這種硬件級別的隔離確保了不同實例之間的互不干擾，提高了資源利用率和安全性。

此外，MIG 技術使得企業能夠更靈活地管理 GPU 資源，根據不同的工作負載需求動態調整實例的配置，例如為小規模的推理任務分配較小的實例，為大規模的訓練任務分配較大的實例，從而最大限度地利用數據中心的資源。

3. 高帶寬內存拓展

作為 GPU 實現高性能的關鍵因素之一，A100 提供了高達 2 TB/s 的內存帶寬，這意味著 GPU 可以以極高的速度訪問內存中的數據，從而避免了因數據傳輸瓶頸而導致的性能下降。

上述特性對于需要處理海量數據集和進行實時數據處理的應用至關重要，例如大型語言模型推理、推薦系統、高性能計算等。高帶寬內存使得 A100 能夠快速加載和處理數據，為用戶提供流暢、高效的使用體驗。

二、NVIDIA A100 核心特性解析

作為 NVIDIA 生態更為核心的一個重要組成部分，NVIDIA A100 旨在幫助企業構建大規模機器學習基礎設施。其主要特性如下：

1. MIG 技術

MIG 技術顯著提升了 GPU 硬件的性能，同時在多個客戶端（例如虛擬機、進程和容器）之間提供了指定的服務質量 (QoS) 和隔離性。

借助 MIG，開發人員可以為其所有應用程序獲得突破性的加速性能，而 IT 管理員則可以為每項任務提供適當的 GPU 加速，從而最大限度地提高利用率，并擴展每個用戶和應用程序的訪問權限。

例如，用戶可以根據工作負載的大小創建兩個各 30 GB 顯存的 MIG 實例，三個各 20 GB 的實例，甚至五個各 10 GB 的實例。

2. 第三代 Tensor Cores

作為 NVIDIA GPU 中專門用于加速張量計算的硬件單元，Tensor Cores 是深度學習性能的關鍵所在。A100 配備了第三代 Tensor Cores，其性能比上一代產品有了顯著提升。

與 Volta 架構的 GPU 相比，A100 在訓練和推理方面都提供了 20 倍的 Tensor 浮點運算/秒 (FLOPS)及 Tensor tera 運算/秒 (TOPS)，從而使得用戶能夠更快地訓練更大的模型，并以更高的效率進行推理。

3. 結構稀疏性

結構稀疏性指的是在神經網絡中，并非所有神經元之間的連接都是必要的。通過將不重要的連接或權重設置為零，可以創建稀疏模型。這種方法可以減少模型的計算量和存儲空間，并提高推理速度。

對于稀疏模型，A100 的 Tensor Cores 可以提供高達兩倍的性能提升，能夠更有效地處理稀疏矩陣運算，從而實現更高的性能。雖然稀疏性對訓練也有一定的加速作用，但其對推理性能的提升更為顯著，尤其是在資源受限的邊緣設備上。

4. 第三代 NVLink 和 NV Switch

作為一種高速的 GPU 互連技術，NVLink 主要用于連接多個 NVIDIA GPU，實現高速的 GPU 間通信。A100 采用了第三代 NVLink 技術，其吞吐量比上一代產品提升了 2 倍，顯著提高了多 GPU 協同工作的效率。

同時，NVSwitch 作為一種片上交換機設計，可以連接多個 GPU，并提供高帶寬、低延遲的通信通道。通過 NVLink 和 NVSwitch 的結合使用，可以構建大規模的 GPU 集群，加速分布式訓練和高性能計算任務。 

三、NVIDIA A100 能夠提供哪些方案？

作為 NVIDIA 生態全面深度學習解決方案中的核心組件，A100 解決方案包含硬件、網絡、軟件、庫和應用程序等構建模塊，以及優化的 AI 模型。

基于其牛逼特性，使研究人員能夠取得切實可行的成果，并將解決方案的部署擴展到生產環境，使其成為數據中心最強大的端到端 AI 和高性能計算 (HPC) 解決方案。

1. AI 模型開發與推理

針對特定領域的任務，無論是模型開發還是推理，通常都具有高度的復雜性，而利用 GPU 加速技術可以顯著優化這些任務的效率。在此過程中，NVIDIA A100 被廣泛視為高效加速的理想選擇，可同時滿足模型開發和推理的需求，真正實現“一舉兩得”。

與此前的 GPU 產品相比，NVIDIA A100 在模型開發和推理性能上實現了顯著提升，其計算速度加快了 3 倍到 7 倍。這一提升不僅得益于第三代 Tensor Core 技術的引入，還包括對大規模并行計算、稀疏矩陣運算以及多精度計算（如 FP32、TF32、FP16 和 INT8）的優化支持，從而極大地提升了 AI 工作負載的整體效率。

因此，通過結合具體業務需求選擇 NVIDIA A100，用戶不僅能夠獲得開發與推理任務的顯著性能提升，還能夠優化資源使用效率，降低整體計算成本。這使得 A100 成為各行業在 AI 模型開發和推理場景中的首選解決方案。

2. 高性能計算 (HPC) 的新里程碑

研究人員得益于 A100 的雙精度 Tensor Core，可以將傳統需要 NVIDIA V100 十小時完成的雙精度仿真任務縮短至 四小時。這一改進為科學計算、工程仿真以及氣候建模等高度依賴計算密集型任務的領域，提供了強有力的支持。

此外，A100 的 Tensor Core 針對單精度稠密矩陣乘法引入了 TF32 精度，使單精度計算性能提升 多達十倍。這使得 A100 成為高性能計算和 AI 工作負載的理想選擇，無論是訓練深度學習模型，還是執行復雜科學任務，都能顯著加速計算速度。

3. 視頻/圖像解碼性能的全面提升

在深度學習平臺上，要實現與開發和推理性能匹配的視頻解碼性能，維持高端到端吞吐量是一個關鍵問題。

NVIDIA A100 GPU 針對這一挑戰做出了重大改進，配備了 五個 NVDEC 單元，相比前代 GPU 顯著增強了解碼能力。無論是在視頻分析、流媒體處理，還是在復雜的計算機視覺任務中，A100 的多解碼單元設計都能確保高吞吐量，同時顯著降低延遲，從而滿足現代 AI 應用對于視頻/圖像處理的苛刻需求。

4. 增強的故障與錯誤檢測能力

基于 Ampere 架構的最新一代 A100 GPU，在故障檢測和識別能力上實現了前所未有的突破。其新增的錯誤與故障識別功能，能夠更快速、可靠、高效地發現系統問題，并采取隔離和解決措施。

A100 Tensor Core GPU 的架構專為功能性、安全性及故障容錯而設計，確保應用程序在運行期間，數據對象始終得到正確初始化，并能在故障發生時快速隔離問題。這種設計不僅提升了 GPU 的穩定性，也進一步確保了高性能計算環境的可靠性。

除了上述的場景及解決方案外，得益于其架構內置的擴展功能使得可以在合理的時間內訓練參數規模達到 一萬億 的大型模型。與上一代 GPU 相比，A100 不僅在性能上大幅提升，還在處理效率上遠超 CPU。