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 PyTorch 框架,相比上一代 V100 芯片,A100 在 BERT 模型的训练上性能提升 6 倍,BERT 推断时性能提升 7 倍。 架构:A100采用了最新的Ampere架构,而V100则采用了前一代的Volta架构。Ampere...
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 PyTorch 框架,相比上一代 V100 芯片,A100 在 BERT 模型的训练上性能提升 6 倍,BERT 推断时性能提升 7 倍。 架构:A100采用了最新的Ampere架构,而V100则采用了前一代的Volta架构。Ampere...
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 PyTorch 框架,相比上一代 V100 芯片,A100 在BERT 模型的训练上性能提升 6 倍,BERT 推断时性能提升 7 倍。 架构:A100采用了最新的Ampere架构,而V100则采用了前一代的Volta架构。Ampere架...
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 PyTorch 框架,相比上一代 V100 芯片,A100 在 BERT 模型的训练上性能提升 6 倍,BERT 推断时性能提升 7 倍。 架构:A100采用了最新的Ampere架构,而V100则采用了前一代的Volta架构。Ampere...
1.1 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。 1.1.1 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 ...
1.1 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。 1.1.1 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 ...
1.1.1 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 HBM...
1.1.1 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 HBM...
1.1 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。 1.1.1 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 ...