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...
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...
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...
滴滴云A100 40G+TensorFlow1.15.2 +Ubuntu 18.04 性能测试 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...
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。
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...
在竞争对手AMD发布了基于新一代CDNA架构的Instinct MI100加速卡后，英伟达在去年11月份，推出了配置80GB HBM2e显存的SXM4版A100计算卡，以更大的显存容量应对挑战。这款产品可提供2TB/s的显存带宽，高于40GB HBM2版的1.6TB/s。使用的HBM2e是HBM2改进型，频率为3.2Gbps，而原来A100计算卡采用的HBM2显存的频率为...
在竞争对手AMD发布了基于新一代CDNA架构的Instinct MI100加速卡后,英伟达在去年11月份,推出了配置80GB HBM2e显存的SXM4版A100计算卡,以更大的显存容量应对挑战。这款产品可提供2TB/s的显存带宽,高于40GB HBM2版的1.6TB/s。使用的HBM2e是HBM2改进型,频率为3.2Gbps,而原来A100计算卡采用的HBM2显存的频率为2.4Gbps...
其面积高达826mm²的GA100核心采用台积电7nm工艺制造。A100计算卡有两种不同形态，一种是SXM4版，另...
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: ...