这代架构最大的特点无异于引入了矩阵乘专用加速单元TensorCore,其中Volta只支持FP16精度,Turing将其扩展到了Int8,使其在推理场景有更高的性价比。但是,TensorCore的故事远还没有结束,无论是在计算精度上,还是数据通路上,前两款产品都留下了巨大的发展空间。 与此同时,神经网络本身也在快速发展,一种学习token之间...
另外,值得注意的是 Ada tensor core 是支持 int4 mma 的,且算力是 int8 的两倍,这一点和 ampere 是相同的。而 hopper 做 int4 mma 会把其编译为 IMAD 指令,实际上是用 cuda core 模拟 int4 计算,算力是非常弱的。这一点其实我挺疑惑的,不知道这只是编译层面上没做适配,还是第四代 tensor core 在硬件...
而 NVIDIA Ampere 架構 Tensor 核心 GPU 中的 Tensor 核心透過支援 bfloat16、INT8 與 INT4,能為人工智慧訓練和推論創造極致多元的加速器。A100和A30GPU 不只將強大的 Tensor 核心導入高效能運算,也支援完整矩陣運算、通過 IEEE 認證,並使用 FP64 精度。
图6 为 V100 和 A100 FP16/FP32/FP64/INT8 Tensor Core 计算对比示意图。 图6. 不同数据类型情况下 A100 Tensor Core 计算与 V100 Tensor Core 计算以及标准计算单元的比较 注1:每个 GPU 吞吐做了聚合; 注2:A100 在 FP16/TF32/INT8 情况下使用了稀疏 Tensor Core 计算; 注3:左上角图中显示有 2 ...
(TF32) 156 TFLOPS | 312 TFLOPS* BFLOAT16 Tensor Core 312 TFLOPS | 624 TFLOPS* FP16 Tensor Core 312 TFLOPS | 624 TFLOPS* INT8 Tensor Core 624 TOPS| 1248 TOPS* GPU 显存 40GB HBM2 80GB HBM2e 80GB HBM2e GPU 显存带宽 1555GB/s 1935GB/s 2039GB/s 最大热设计功耗 (TDP) 250W 300W ...
在浮点计算能力方面,除全面支持FP32、FP16、INT8、INT4的各种精度之外,腾讯云新一代GPU云服务实例,还首次支持了TensorFloat32 (TF32)精度计算,与此前的FP32相比,TF32在不更改现有代码的情况下,峰值计算性能提升了8倍。TF32还保留了FP32的准确性,并减少了神经网络的内存占用。
Peak INT8 Tensor Core1624 TOPS | 1,248 TOPS2 Peak INT4 Tensor Core11,248 TOPS | 2,496 TOPS2 表1 。 A100 张量芯 GPU 性能规格。 1 ) 峰值速率基于 GPU 的升压时钟。 2 ) 使用新稀疏特性的有效 TFLOPS / TOPS 。 在A100 张量核中新的稀疏性支持可以利用 DL 网络中的细粒度结构稀疏性,将张量...
从数量来看,每个SM仍然拥有64个FP32单元、64个INT32单元和32个FP64单元,这与Volta和Turing没有太大的区别(Turing SM没有FP64单元)。比较明显的区别在于,在Ampere SM中,每SM仅包含四个Tensor Core。至于RT Cores?那是游戏卡才有的,面对纯计算用途的GA100自然不需要这玩意儿。
从英伟达提供的资料我们可以看到,该公司的第三代Tensor Core核心通过全新TF32,能将上一代Volta架构的AI吞吐量提高多达20倍;通过FP64,新核心更是能将HPC性能提高多达2.5倍;而通过 INT8,新核心也可以将AI推理性能提高多达20倍,并且支持BF16数据格式。 MIG技术则能将单个独立实例的内存增加一倍,并可最多提供七个MIG...
在Ampere架构上,Tensor Cores升级到了第三代,这也是Ampere SM中变化最大的地方了。第三代Tensor Cores变得几乎无所不能,它可以加速几乎所有的常见数据类型,包括FP16、BF16、TF32、FP64、INT8、INT4和二进制。下面是官方的代际数据类型对比表: 不仅仅是支持的数据类型变多了,它的算力也有很大的提高,现在每个...