测试者将一块V100的32位的训练速度归一化,对比了不同数量GPU的训练速度。 将结果在SSD、ResNet-50和Mask RCNN上取平均值。(原始数据可通过文末链接查看) 得到结果: 例如: 1块A100 VS 1块V100,进行32位训练:前者速度是后者的2.17倍; 4块V100 VS 1块V100,进行32位训练:前者速度是后者的3.88倍; 8块A100的...
V100 vs A100 V100 是 NVIDIA 公司推出的高性能计算和人工智能加速器,属于 Volta 架构,它采用 12nm FinFET 工艺,拥有 5120 个 CUDA 核心和 16GB-32GB 的 HBM2 显存,配备第一代 Tensor Cores技术,支持 AI 运算。 A100 采用全新的 Ampere 架构。它拥有高达 6912 个 CUDA 核心和 40GB 的高速 HBM2 显存。A100...
V100 vs A100 vs H100 在了解了 GPU 的核心参数和架构后,我们接下来的对比理解起来就简单多了。 V100 vs A100 V100 是 NVIDIA 公司推出的高性能计算和人工智能加速器,属于 Volta 架构,它采用 12nm FinFET 工艺,拥有 5120 个 CUDA 核心和 16GB-32GB 的 HBM2 显存,配备第一代 Tensor Cores技术,支持 AI 运算。
A100 中的 TF32 Tensor Core 运算提供了一种在 DL 框架和 HPC 中加速 FP32 输入/输出数据的简单路径,其运行速度比 V100 FP32 FMA 运算快 10 倍,或者在稀疏性的情况下快 20 倍。对于 FP 16/FP 32 混合精度 DL,A100 的性能是 V100 的2.5倍,稀疏性的情况下提高到 5 倍。 在跑AI 模型时,如果用 PyTo...
△ BERT 训练和推理上,V100 与 A100 的性能对比 A100 vs H100 NVIDIA H100 采用 NVIDIA Hopper GPU 架构,使 NVIDIA 数据中心平台的加速计算性能再次实现了重大飞跃。H100 采用专为 NVIDIA 定制的 TSMC 4N 工艺制造,拥有 800 亿个 晶体管,并包含多项架构改进。
测试者将一块V100的32位的训练速度归一化,对比了不同数量GPU的训练速度。 将结果在SSD、ResNet-50和Mask RCNN上取平均值。(原始数据可通过文末链接查看) 得到结果: 例如: 1块A100 VS 1块V100,进行32位训练: 前者速度是后者的2.17倍; 4块V100 VS 1块V100,进行32位训练: 前者速度是后者的3.88倍; ...
△ BERT 训练和推理上,V100 与 A100 的性能对比 A100 vs H100 NVIDIA H100 采用 NVIDIA Hopper GPU 架构,使 NVIDIA 数据中心平台的加速计算性能再次实现了重大飞跃。H100 采用专为 NVIDIA 定制的 TSMC 4N 工艺制造,拥有 800 亿个 晶体管,并包含多项架构改进。
△ BERT 训练和推理上,V100 与 A100 的性能对比 A100 vs H100 NVIDIA H100 采用 NVIDIA Hopper GPU 架构,使 NVIDIA 数据中心平台的加速计算性能再次实现了重大飞跃。H100 采用专为 NVIDIA 定制的 TSMC 4N 工艺制造,拥有 800 亿个 晶体管,并包含多项架构改进。
V100:适合那些已经依赖于NVIDIA GPU生态系统的企业,并且需要处理大规模计算但预算相对有限的任务。V100仍然是执行科学计算和早期AI模型开发的强大工具。 服务器整机 选择A100或V100,应基于您的业务需求和预算考虑。如果您的企业需要部署最新的AI应用或处理极端规模的数据集,A100无疑是最好的选择。然而,如果您的需求更侧...