环境配置: 主角:A100-SXM4-40GB, 配套:CUDA11,Tensorflow 1.15.2 NV特别版, 系统:Ubuntu 18.04 安装注意点: 显卡相关支持和深度学习框架已经安装好了,只需要获取DeepFaceLab源代码,演示素材,安装相关依赖,这些操作可以参考之前的文章。 特别注意点: 安装依赖的时候记得把requirement文件里面的Tensorflow去掉。因为是新...
全新的A100加速卡采用108组SM单元，6912个CUDA核心，采用SXM4接口，非常适合在服务器中安装。A100的TDP达到了400W，相比V100最高350W进一步增加，因此核心频率略微降低，从V100的1.53GHz降低到了1.41GHz，甚至比Pascal的1.48GHz还低一点。显存方面，A100配备最高40GB容量的HBM2显存，频率2.4Gbps，位宽5120bit，频...
英伟达Tesla A100核心采用台积电7N工艺，826mm2核心面积塞入542亿个晶体管。108组SXM4架构的SM单元拥有6912个CUDA核心;核心Tensor Core虽然减少到432个，但性能大幅增强，支持全新的TF32运算。英伟达Tesla A100核心频率从V100的1530MHz降低到1.41GHz左右，400W的热设计功耗比V100的300/350W功耗高不少。英伟达还将NVLink...
physical_device_desc: "device: 0, name: A100-SXM4-40GB, pci bus id: 0000:cb:00.0, compute capability: 8.0" ] 可以看到有XLA_GPU和GPU,物理设备型号为A100-SXM4-40GB,算力8.0,调用应该没问题! Part 2:掂量掂量 卡到手了,肯定是要测一测! 既然是测试,肯定需要有陪跑选手滴。这里用到的设备为谷歌...
主角:A100-SXM4-40GB, 配套:CUDA11,Tensorflow 1.15.2 NV特别版, 系统:Ubuntu 18.04 安装注意点: 显卡相关支持和深度学习框架已经安装好了,只需要获取DeepFaceLab源代码,演示素材,安装相关依赖,这些操作可以参考之前的文章。 特别注意点: 安装依赖的时候记得把requirement文件里面的Tensorflow去掉。因为是新显卡,新驱动...
操作系统,CPU,RAM数据如上。重点关注GPU:A100-SXM4-40GB(上次摸DGX A100的时候,没有把测试跑起来,好悔) CUDA11,CudNN,TensorFlow1.5.2 等配套环境滴滴云都已经部署好了,可以省去好多时间! 这里需要注意,新版显卡必须要用CUDA11,而且得用NV自己编译的TensorFlow1.5.2。
今天拿到了滴滴云内测版A100,跑了一下 TensorFlow基准测试,现在把结果记录一下! 运行环境 平台为:滴滴云 系统为:Ubuntu 18.04 显卡为:A100-SXM4-40GB Python版本: 3.6 TensorFlow版本:1.15.2 NV编译版 系统环境: 测试方法 TensorFlow benchmarks测试方法: ...
A100 GPU 在其 SXM4 风格的电路板上包括 40 GB 的快速 HBM2 DRAM 内存。内存被组织成五个活动的 HBM2 堆栈,每个堆栈有八个内存片。 A100 HBM2 的数据速率为 1215 MHz (DDR),可提供 1555 GB /秒的内存带宽,比 V100 内存带宽高出 1 。 7 倍多。
BERT-Large Inference | CPU only: Xeon Gold 6240 @ 2.60 GHz, precision = FP32, batch size = 128 | V100 : NVIDIA TensorRT™(TRT) 7.2, precision = INT8, batch size = 256 | A100 40GB and 80GB, batch size = 256, precision = INT8 avec dispersion. ...
可以看到有XLA_GPU和GPU,物理设备型号为A100-SXM4-40GB,算力8.0,调用应该没问题! Part 2:掂量掂量 卡到手了,肯定是要测一测! 既然是测试,肯定需要有陪跑选手滴。这里用到的设备为谷歌Colab的V100 16G,矩池云的2080TI 11G(为啥要拉上我这个性价比之王 ╰(艹皿艹 ) ,曾经的我随风飞扬,现在的我感觉天台的风...