它采用6nm工艺,拥有580亿个晶体管、超过14000个内核、128GB的HBM2e显存,FP32性能达到95 TFLOPs 。官方表示,它可以加速机器学习等任务,对标英伟达A100。没错,是要和老黄抢盘中餐的节奏。并且该芯片之后还将被用于美国橡树岭国家实验室的超算系统中。所以,MI200性能到底如何呢?...
子豪 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI英伟达最新发布的基于新架构的A100加速计算卡,其官网宣传:自动混合精度和FP16,可以为A100带来2倍的性能提升;而且,在不更改代码的情况下,具有TF32的A100与英伟达Volta相比,性能能够高出20倍。那么,A100与V100相比,究竟如何?最近Lambda网站真的把它俩的训练速度对比了一番。...
这个全新的堆栈AI系统称为DGX A100,集成了8块A100。DGX A100系统能够达到5千万亿次/s的浮点计算性能。这要归功于这8颗A100,使用了Nvidia的第三代NVLink进行集成。8个GPU组合在一起,意味着有320GB的GPU内存和12.4TB/s的内存带宽。系统还包括15TB的第4代NVMe内部存储,为AI训练任务提供强大的支持。...
Copyright ©2007-2022 ANTPEDIA, All Rights Reserved
京ICP备07018254号 京公网安备1101085018 电信与信息服务业务经营许可证:京ICP证110310号