不知道是p100是不是也这样? 对于这个问题我们好好唠唠: 备注/经验分享: Tesla V100的半精度有两部分。 一部分是通用的,另外一部分是专用的。 通用的是SP,用户可以自行写代码进行任何涉及半精度的数据类型的运算。专用的是Tensor Core,只能进行矩阵乘法(图灵也是这样)。而在使用通用的半精度的时候,必须使用打包类型...
IT之家讯 4月6日消息,就在刚才,Nvidia联合创始人兼CEO黄仁勋正式宣布了计算卡Tesla P100,同时亲自做了展示,这是首款采用帕斯卡架构的计算卡! 这款全新的计算卡Tesla P100采用全新的GP100核心,其中半精度浮点性能达到21.2Tflops,单精度浮点性能达到10.6Tflps,双精度浮点性能达到5.3Tflops,一共拥有160亿个晶体管。这是...
IT之家讯 4月6日消息,就在刚才,Nvidia联合创始人兼CEO黄仁勋正式宣布了计算卡Tesla P100,同时亲自做了展示,这是首款采用帕斯卡架构的计算卡!这款全新的计算卡Tesla P100采用全新的GP100核心,其中半精度浮点性能达到21.2Tflops,单精度浮点性能达到10.6Tflps,双精度浮点性能达到5.3Tflops,一共拥有160亿个晶体管。这是...
我们的结果表明 V100 相对于 P100 在 FP16 的训练模式下最大加速比为 2.05 倍，而推断模式下实现了 1.72 倍的加速。这些数据比基于 V100 具体硬件规格的预期性能要低很多。这一令人失望的性能比可能是因为 V100 中强大的 Tensor Cores 只能用于半精度（FP16）或混合精度的矩阵乘法运算。而对这两个模型进行...
Tesla P100采用16nm Pascal架构的GP100核心,拥有3584个流处理器,比NVIDIA TITAN Xp和Quadro P6000的GP102-450核心少了256个流处理器,不过双精度却远超后者,达到了惊人的1/2单精度。 该卡有两种样式,一种使用PCI-E 3.0接口,双精度、单精度、半精度浮点性能分别为4.7、9.3、18.7TFlops,同时搭配12GB或者16GB HBM2...
在P100 上,我们测试的是半精度(FP16)FLOPs。而在 V100 上,我们测试的是张量 FLOPs,它以混合精度的方式在 Tensor Cores 上运行:以 FP16 的精度执行矩阵乘法,而以 FP32 的精度进行累加。 也许V100 GPU 在深度学习环境下最有意思的硬件特征就是 Tensor Cores,它是能以半精度的方式计算 4×4 矩阵乘法的特定内...
Tesla P100是帕斯卡家族的首款产品,也是迄今唯一基于GP100大核心的产品,不过此前发布的版本是面向NVLink总线服务器的,而今天的新款则用于传统PCI-E环境。 二者核心规格完全相同,都有3584个流处理器,只不过核心加速频率从1480MHz降至1300MHz(基础频率未公布),因此计算性能损失了大约22%,半精度浮点18.7TFlops(每秒18.7...
在P100 上,我们测试的是半精度(FP16)FLOPs。而在 V100 上,我们测试的是张量 FLOPs,它以混合精度的方式在 Tensor Cores 上运行:以 FP16 的精度执行矩阵乘法,而以 FP32 的精度进行累加。 也许V100 GPU 在深度学习环境下最有意思的硬件特征就是 Tensor Cores,它是能以半精度的方式计算 4×4 矩阵乘法的特定内...
首先看第一行，Tesla P100有10个TFLOPS的单精度浮点计算能力和21个TFLOPS半精度浮点计算能力，而基于Tensor Core ，Tesla V100有125 个TFLOPS的混合精度计算能力。对比之下，V100分别提升了12倍和6倍；再看第三行，相比于Tesla P100，Tesla V100在双精度和单精度浮点计算性能上都有了50%的性能提升；最后一行是L1 ...
Tesla P100是帕斯卡家族的首款产品,也是迄今唯一基于GP100大核心的产品,不过此前发布的版本是面向NVLink总线服务器的,而今天的新款则用于传统PCI-E环境。 二者核心规格完全相同,都有3584个流处理器,只不过核心加速频率从1480MHz降至1300MHz(基础频率未公布),因此计算性能损失了大约22%,半精度浮点18.7TFlops(每秒18.7...