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。
A100显卡与V100显卡在架构、计算能力、Tensor Core、内存容量与带宽以及NVLink连接方面进行了对比。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V1...
NVIDIA® V100 Tensor Core GPU 是深度学习、机器学习、 高性能计算 (HPC) 和图形计算的强力加速器。V100 Tensor Core GPU 采用 NVIDIA Volta™ 架构,可在单个 GPU 中提供近 32 个 CPU 的性能,助力研究人员攻克以前无法应对的挑战。 V100 已在业界首个 AI 基准测试 MLPerf 中拔得头筹,以出色 的成绩证明了...
NVIDIA A100:基于最新的Ampere架构,A100显卡提供了6912个CUDA核心和高达80GB的HBM2e内存。它的内存带宽高达2TB/s,是为解决最复杂的数据和AI问题设计的,包括大模型的AI训练和推理。 NVIDIA V100:基于Volta架构,V100拥有5120个CUDA核心和16GB或32GB的HBM2内存,内存带宽为900GB/s。虽然在技术规格上不如A100,但V100在发...
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 内存和带宽 A100：80GB HBM2e，2039 GB/s内存带宽 V100：32GB HBM2，900 GB/s...
A100中新的第三代张量核心架构每SM的原始密集张量吞吐量是V100的两倍，加速了更多的数据类型，并为稀疏矩阵计算提供了2倍的额外加速。通用矩阵矩阵乘法（GEMM）运算是神经网络训练和推理的核心，用于对输入数据的大矩阵和各层的权重进行乘法运算。GEMM运算计算矩阵乘积D=A*B+C，其中C和D是m-by-n矩阵，A是m-by...
显卡型号架构CUDA核心数Tensor核心数核心/内存时钟频率显存容量显存类型显存带宽TDP外形尺寸价格(美元) Tesla V100 Volta 5120 640 1.38/1.71 GHz 16 GB 或 32 GB HBM2 900 GB/s 250 W 4.4" x 10.5&qu
P100等GPU卡,结合高性能CPU平台,单实例可提供高达5PFLOPS的混合精度计算性能,阿里云GPU服务器分为多种实例规格,如A10卡GN7i、V100-16G卡GN6v、T4卡GN6i、P4卡GN5i、P100卡GN5、V100-16G卡GN6v、V100-32G卡GN6e、A10卡GN7i、A10卡SGN7i、A10卡VGN7i-vws、T4卡VGN6i-vws、V100-16G卡GN6v、V100-32G卡...
价格:商品在爱采购的展示标价,具体的成交价格可能因商品参加活动等情况发生变化,也可能随着购买数量不同或所选规格不同而发生变化,如用户与商家线下达成协议,以线下协议的结算价格为准,如用户在爱采购上完成线上购买,则最终以订单结算页价格为准。 抢购价:商品参与营销活动的活动价格,也可能随着购买数量不同或所选...
5倍。所以，我们可以看到BERT模型现在的性能提升主要有两个方向：一是算力，在强大算力基础上，摩尔定律逐渐消亡，CPU完全没有办法在人工智能领域再起到主导作用，GPU由于有并行加速的作用要承担起主导地位。在NLP领域，V100和A100由于其强大的算力，相信在未来也会为BERT发展起到推动作用。