A100 提供 40 GB 和 80 GB 的記憶體版本，並在 80 GB 版本上首度推出全球最快速的記憶體頻寬，每秒超過 2 TB (TB/秒)，可解決最大的模型和資料集。 多執行個體 GPU 技術可讓多個網路在單一 A100 上同時運作，以最佳方式使用運算資源。 除了 A100 提升的其他推論效能以外，支援結構化稀疏可提供高達 2 倍的效能。 A100 是 NVIDIA 資料中心的一部份，完整的解決方案包含硬體、網路、軟體、函式庫的建置組塊，以及 NGC™ 上的最佳化人工智慧模型和應用程式。 其代表最強大的資料中心端對端人工智慧和高效能運算平臺，讓研究人員能快速產出實際成果，並將解決方案大規模部署到生產環境中。 NVIDIA A100同時是NVIDIA資料中心解決方案的最佳選擇。
據悉，透過最新軟體優化，基於 NVIDIA V100 的 DGX-1 系統也可達成 2 倍性能提升。 透過整合NVLink與NVSwitch的高速網路傳輸，搭載NVIDIA A100的伺服器能輕易構建出超大型運算叢集。 A100能在廣泛的數學精度範圍內實現頂級性能，透過NVIDIA SXM的高速傳輸介面，更能提升2倍於PCIe介面GPU的運算效率。。 A100 GPU擁有80GB的高頻寬記憶體能提供目前市場最高每秒2TB的記憶體傳輸頻寬，讓動態隨機存取記憶體的使用效率達到95%。 新一代NVIDIA A100提供比上一代GPU高達1.7倍的記憶體傳輸能力。
a100nvidia: 全新英偉達NVIDIA TESLA A100 40G 專業運算卡 深度學習
身為 AI 領軍者，Nvidia 自然也不會錯過 MLPerf 基準測試。 2018 年 12 月，Nvidia 首次在 MLPerf 訓練基準測試創下 6 項紀錄，次年 7 月 Nvidia 再創 8 項紀錄。 最新 MLPerf Training v0.7 基準測試，有兩項新測試和一項經大幅修訂的測試。 MLPerf 是 2018 年 5 月成立的行業基準測試組織，在 AI 備受關注的當下，獲得晶片巨頭和 AI 晶片公司、AI 業界的廣泛關注。
搭載 A100 的加速服務器可以提供必要的計算能力，並能利用大容量顯存、超過 2 TB/s 的顯存帶寬以及通過 NVIDIA® NVLink® 和 NVSwitch™ 實現的可擴展性，處理這些工作負載。 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 可針對 AI、數據分析和 HPC 應用場景，在不同規模下實現出色的加速，有效助力更高性能的彈性數據中心。 A100 採用 NVIDIA Ampere 架構，是 NVIDIA 數據中心平臺的引擎。 A100 的性能比上一代產品提升高達 20 倍，並可劃分爲七個 GPU 實例，以根據變化的需求進行動態調整。 A100 提供 40GB 和 80GB 顯存兩種版本，A100 80GB 將 GPU 顯存增加了一倍，並提供超快速的顯存帶寬（每秒超過 2 萬億字節 [TB/s]），可處理超大型模型和數據集。
a100nvidia: 功能
包括 3 家雲端服務提供商（阿里雲、Google 雲和騰訊雲）和 3 家伺服器製造商（戴爾、富士通和浪潮）。 對於具有超大數據集的高性能計算應用，顯存容量增加的 A100 80GB 可在運行材料仿真 Quantum a100nvidia Espresso 時將吞吐量提升高達 2 倍。 極大的顯存容量和超快速的顯存帶寬使 A100 80GB 非常適合用作新一代工作負載的平臺。 多實例 GPU 技術允許多個網絡同時基於單個 A100 運行，從而優化計算資源的利用率。
- 在大數據分析基準測試中，A100 80GB 提供的見解吞吐量比 A100 40GB 高兩倍，因此非常適合處理數據集大小急增的新型工作負載。
- 使用 A100 的加速伺服器可提供處理這些工作負載所需的運算能力，包含每秒超過 2 TB (TB/秒) 的記憶體頻寬以及 NVIDIA® NVLink® 和 NVSwitch™ 的擴充能力。
- 在批次大小受到限制的高度複雜模型 (如 RNN-T) 中，為了提供自動語音辨識功能，A GB 增加的記憶體容量會將每個 MIG 的大小加倍，並提供比 A GB 高 1.25 倍的輸送量。
- MIG 與 Kubernetes、容器和基於服務器虛擬化平臺的服務器虛擬化配合使用。
- 透過整合NVLink與NVSwitch的高速網路傳輸，搭載NVIDIA A100的伺服器能輕易構建出超大型運算叢集。
MIG 與 Kubernetes、容器和基於服務器虛擬化平臺的服務器虛擬化配合使用。 MIG 可讓基礎設施管理者爲每項作業提供大小合適的 GPU，同時確保服務質量 ，從而擴大加速計算資源的影響範圍，以覆蓋每位用戶。 在大數據分析基準測試中，A100 80GB 提供的見解吞吐量比 A100 40GB 高兩倍，因此非常適合處理數據集大小急增的新型工作負載。 像是 BERT 這類的訓練工作負載，可在一分鐘內以 2,048 個 A100 GPU 大規模處理，創下全球獲得解決方案的最短時間記錄。 硬碟儲存則搭配NVMe SSD，系統軟體會佔用1臺1.92TB的固態硬碟，至於資料儲存空間則為7.68TB。 在2017年5月，Nvidia推出GPU整合式應用設備DGX Station，外形為直立型機箱，而非機架式伺服器，也因此揭開AI工作站這類產品上市的風潮。
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創造紀錄的 Nvidia DGX SuperPOD 系統是基於 Ampere 架構及 Volta 架構。 之前曾報導，5 月發表的最近 Ampere 架構 GPU A100 基於臺積電 7 奈米製程，面積高達 826 平方公釐，整合 540 億個晶體管。 比起 a100nvidia2025 Volta 架構高達 20 倍的性能提升，並可同時滿足 AI 訓練和推理的需求。 此次提交結果的 9 家公司，除 Nvidia 外，還有 6 家公司多家生態系統合作夥伴也提交基於 Nvidia GPU 的 MLPerf 測試結果。
運用 MIG 的 A100 可將 GPU 加速的基礎架構使用率提升到最高。 MIG 可將 A100 GPU 安全地分割成多達 7 個獨立的執行個體，讓多名使用者存取 GPU 加速功能。 A GB 可讓每個 MIG 執行個體分配到多達 5 GB，而 A GB 因為記憶體容量增加，分配大小可加倍至 10 GB。 另一項基準測試是測試使用 BERT 的對話式 AI，BERT 是現有最複雜的神經網路模型之一。 還有強化學習測試使用 Mini-go 和全尺寸 19×19 圍棋棋盤，是本輪最複雜的測試，內容涵蓋遊戲到訓練等多項操作。
a100nvidia: 一窺 NVIDIA Ampere 架構
運用多執行個體 技術，NVIDIA A100能實現運算資源的彈性分配，讓資料分析工作能更充分利用GPU的運算資源。 NVIDIA NVLink與A100能提供2倍於上一代產品的傳輸力。 搭配NVIDIA NVSwitch™運用時，更能以每秒600GB的速度串聯16張的A100 GPU，得以在搭載A100的技嘉伺服器上釋放出最高的運算力。 NVLink技術同時支援SXM 以及PCIe介面的A100 GPU。 NVIDIA A100運用NVIDIA Ampere架構的優化設計來同時滿足AI和HPC運算需求。
認證伺服器 – 經過NVIDIA GPU認證的伺服器在散熱、機械、電源和訊號設計上能確保GPU在伺服器中正常運作。 NVIDIA A100 採用雙精度 Tensor Core，實現了自 GPU 推出以來高性能計算性能的巨大飛躍。 結合 80GB 的超快 GPU 顯存，研究人員可以在 A100 上將 10 小時雙精度仿真縮短到 4 小時以內。 HPC 應用還可以利用 TF32 將單精度、密集矩陣乘法運算的吞吐量提高高達 10 倍。 在 BERT 等先進的對話式 AI 模型上，A100 可將推理吞吐量提升到高達 CPU 的 249 倍。
a100nvidia: 加速現今最重要的工作
NVIDIA NGC™目錄提供不同AI應用和高性能運算的優化軟體模組，適用於搭載NVIDIA A100的伺服器，讓研究人員能夠立即使用容器、預先訓練的模型和SDK，模擬應用成果，加速移轉到大規模部署的真實應用。 使用 A100 的加速伺服器可提供處理這些工作負載所需的運算能力，包含每秒超過 2 TB (TB/秒) 的記憶體頻寬以及 NVIDIA® NVLink® 和 NVSwitch™ 的擴充能力。 自 GPU 問世以來，NVIDIA A100 帶來的雙精度 Tensor 核心是高效能運算領域中的最大進展。
多執行個體 GPU（MIG）為開發人員提供了針對其所有應用程式的突破性加速功能，IT管理員可以為每個作業提供適當大小的GPU加速功能，從而優化利用率並擴展對每個用戶和應用程式的使用權限。 高速運算、儲存和網路基礎設施為AI應用奠定了基礎，從而提供精準可靠的模型。 針對不同的HPC或AI工作負載，技嘉科技G系列伺服器搭配NVIDIA A100 Tensor核心GPU能支援各種精度運算，從而提高使用者效益。 對於擁有最大資料集的高效能運算應用程式，A GB 可採用一種名為 Quantum Espresso 的材質模擬，使額外記憶體的輸送量提升高達 2 倍。 這種龐大的記憶體和前所未有的記憶體頻寬，讓 A GB 成為新一代工作負載的理想平臺。 NVIDIA A100 Tensor核心GPU為各種規模的人工智慧、資料分析和高效能運算作業提供前所未有的加速能力，以解決全球最嚴苛的運算挑戰。
a100nvidia: 支援服務
Nvidia 是唯一一家在 MLPerf Training v0.7 測試均採用市售商品的公司。 其他大多數提交的是預覽類（preview category），預計需幾個月後才會面市。 巨頭公司樂於透過 MLPerf 的成績證明自家 AI 實力，平頭哥半導體去年 11 月 MLPerf 首版基準測試成績公佈後，就強調自主研發的 AI 晶片含光 800 在 Resnet50 基準測試獲得單晶片性能第一。 並非所有的參數都需要用於做準確的預測，可以將某些參數轉換為零以使模型「稀疏」而不會影響準確性。
- 而這款AI工作站預計在本季上市，由Nvidia全球夥伴網路的經銷商發售。
- 人工智慧模型透過深度神經網路 或卷積神經網路 等各式各樣網絡所構成，每種網絡都包含了數百萬到數十億個參數，並非所有參數都是準確預測所必需的，有些參數可以在演算過程中將值視作為零，這將使得人工智慧模型初建立時，雖然“結構稀疏”但不影響其預測的準確性。
- NGC-Ready伺服器 – 通過認證伺服器的伺服器搭配特定NVIDIA GPU組成，通過一套大規模測試，驗證其能為NGC容器提供高效能的服務與運算。
- 比起 Volta 架構高達 20 倍的性能提升，並可同時滿足 AI 訓練和推理的需求。
- 透過MIG技術，資料中心能夠彈性動態調整以適應不斷變化的工作負載需求。
NVIDIA EGX™ 平臺內含的最佳化軟體能在基礎架構中提供加速運算。 NVIDIA a100nvidia2025 A100 Tensor核心GPU可在各種場域提供前所未有的運算加速，為人工智慧 、數據分析和高性能運算 應用程式的數據分析提供動力。 NVIDIA A100作為資料中心平臺的運算引擎，性能比上一代NVIDIA Volta™高出20倍。 A100的多執行個體GPU a100nvidia2025 (Multi-Instance GPU, MIG) 技術能將A100安全地切割為七個用於CUDA應用的個體，從而為多個用戶提供獨立的GPU資源以優化GPU使用率。
a100nvidia: 搭配最新A100 80GB GPU，Nvidia發表第二代AI工作站
在 A100 其他推理性能增益的基礎之上，僅結構稀疏支持一項就能帶來高達兩倍的性能提升。 在批次大小受到限制的高度複雜模型 (如 RNN-T) 中，為了提供自動語音辨識功能，A GB 增加的記憶體容量會將每個 MIG 的大小加倍，並提供比 A GB 高 1.25 倍的輸送量。 MLPerf 在人工智慧訓練業界級的基準測試中，創下多項效能記錄，完整體現 NVIDIA 的業界領先地位。 ※ 本服務提供之商品價格 、漲跌紀錄等資訊皆為自動化程式蒐集，可能因各種不可預期之狀況而影響正確性或完整性， 僅供使用者參考之用，本服務不負任何擔保責任。
a100nvidia: 加速當今時代的重要工作
A100 GPU 搭配 CUDA-X 庫的軟體更新，支援透過 Mellanox HDR 200Gb/s InfiniBand 網路構建的擴展集羣。 HDR InfiniBand 可達成極低延遲和高數據吞吐量，同時透過可擴展分層聚合和縮減協議（SHARP）技術，提供智慧深度學習計算加速引擎。 一張A100 GPU最多可以被劃分為七個獨立的GPU個體，每個個體的運算資源完全隔離具備專屬的高頻寬記憶體、快取和運算核心。 MIG技術讓開發人員能突破資源瓶頸獲取突破性的加速效能，IT管理人員也得以為不同的運算需求提供最適當的GPU資源來提供服務與資源利用率的最佳化。 用戶端正逐漸地將運算服務遷移到雲端架構來享受快速的運算資源分派並支付相應的成本。 a100nvidia NVIDIA A100支援廣泛的精度範圍，高達80GB的GPU記憶體也比前一代記憶體增加一倍，能提供目前世界上最快的內存傳輸效率，達到每秒2TB的頻寬，從而解決大型模型和龐大資料集的分析處理能力。