A100采用最新Ampere架构，相较于V100的Volta架构，具备更高计算密度、更多CUDA核心与更快内存带宽，使A100计算性能更强。在浮点计算能力上，A100可达19.5 TFLOPS（FP32）与156 TFLOPS（TensorFloat-32），而V100仅为14.1 TFLOPS（FP32），A100在相同负载下展现更高计算效率。A100的第三代Tensor Core技术...
A100：基于Ampere架构，配备第三代Tensor核心，支持TF32、FP16、INT8等多种精度。V100：基于Volta架构，配备第二代Tensor核心，支持FP16、INT8等精度。计算性能 A100：TF32: 312 TFLOPS（使用稀疏性）FP16: 1248 TFLOPS（使用稀疏性）INT8: 2496 TOPS（使用稀疏性）V100：FP16: 125 TFLOPS INT8: 250 TOPS 内...
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 Py...
A100的设计明显优于V100,尤其是在处理需要更大内存和更高并行处理能力的任务时。A100的第三代Tensor核心和强化的内存带宽,使其在深度学习和机器学习应用中,尤其是在训练大型模型如GPT-3和BERT时,提供了显著的速度优势。此外,A100的多实例GPU(MIG)功能允许一块卡被虚拟分割成多个独立的GPU,这使得多任务处理和资源分...
总结一下，相比A100，H100更受欢迎，因为缓存延迟更低和计算效率更高。效率提升3倍的情况下，成本只有...
V100、A100和H100 GPU可能在核心参数的数量、性能和功耗等方面存在差异。这些差异将决定它们在不同应用场景下的表现。比如，对于科学计算和大规模数据处理来说，性能和功耗是重要的考量因素；对于深度学习任务来说，Tensor Core的数量和性能则至关重要；对于游戏开发和虚拟现实应用来说，光线追踪性能和效率则是关键考量...
。NVIDIA A100 Tensor Core GPU及其108个SM的总GPU性能（不仅仅是SM级性能）相比，共有432个Tensor Core，可提供高达312 TFLOPS的密集混合精度FP16/FP32性能。这相当于整个特斯拉V100 GPU的混合精度Tensor Core性能的2.5倍，以及V100标准FP32（在传统FP32 CUDA内核上运行的FMA操作）吞吐量的20倍。
Volta架构（2017年）的代表性产品V100，通过引入Tensor Core、优化计算单元设计、采用先进的内存和互联技术，以及提升多功能性和可编程性，同时在能耗比方面也进行了优化。紧接着，Ampere架构（2020年）的代表性产品A100，在光线追踪性能和AI推理能力上实现了进一步提升，广泛应用于游戏、科学计算和数据中心领域。随后，...