NVIDIA A100: ハイパフォーマンス コンピューティングと AI のための究極の GPU

この Nvidia A100 GPU は、ハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) と人工知能 (AI) を変革しました。あらゆる業界の複雑な計算タスクに対応するこの最先端の設計は、比類のないパフォーマンス、拡張性、柔軟性を提供します。このブログでは、アーキテクチャ、機能、アプリケーションの観点から詳細に分析します。 A100 は、ディープラーニング モデルの高速化や科学研究の改善に使用できる、計算効率と消費電力の新しい標準を確立します。この投稿は、データ サイエンティストまたは AI 研究者としてデータを扱う仕事をしている人を対象としています。また、あなたの会社がより多くの AI および HPC 機能を必要としている場合は、この記事も役に立つかもしれません。NVIDIA A100 がどのようにしてあなたの計算要件を満たしているか、それを超えているかについて説明します。

NVIDIA A100 GPUとは何ですか?

NVIDIA A100 GPU の概要

最も困難な人工知能と HPC 負荷を処理するために特別に設計された NVIDIA A100 GPU は、一連の NVIDIA データセンター GPU の最新のものです。新境地を開拓する Ampere アーキテクチャを使用することで、以前の製品と比べて最大 20 倍のパフォーマンスが得られます。 A100 には第 XNUMX 世代 Tensor コアが搭載されており、ディープ ラーニングと行列計算が可能になり、高密度操作と疎操作の両方が迅速かつ効果的に処理されます。これにより、構造的スパース性もサポートされると同時に、ワークロード分離の最適化のためにマルチインスタンス GPU (MIG) が有効になり、必要に応じてリソースを最適に使用できるようになります。このような機能により、大規模なニューラル ネットワークのトレーニングやエンタープライズ レベルのデータ分析の加速に使用でき、最新の計算セットアップの多用途で強力な部分となります。

A100 GPU の主な仕様

NVIDIA A100 GPU には、最も困難な計算ワークロードを処理できる強力な機能セットが備わっています。

• 建築： アンペア。
• CUDAコア： 6,912.
• 第 3 世代 Tensor コア: 432 個の Tensor コア。
• メモリ： 40GB または 80GB の高帯域幅メモリ (HBM2e)。
• メモリ帯域幅： 最大 1,555 GB/秒。
• FP64 のピークパフォーマンス: 最大9.7テラフロップス。
• FP32 のピークパフォーマンス: 最大19.5テラフロップス。
• スパーシティによるピーク FP16 パフォーマンス: 最大312テラフロップス。
• MIG 能力: S最大 7 つの独立した GPU インスタンスをサポートします。
• 相互接続: NVLink (600 GB/秒双方向) および PCIe Gen4 をサポート。

これらの仕様は、A100 が人工知能およびハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) アプリケーションにおいて信じられないほど優れたパフォーマンスを発揮することを示しています。多数の CUDA コアと Tensor コアを高いメモリ帯域幅と容量と組み合わせることで、巨大なデータセットと複雑な計算を効果的に管理できます。さらに、MIG を使用すると、多くの異なるワークロードを XNUMX つの GPU で同時に実行できるため、リソースの使用率が最適化され、全体的なスループットが向上します。

以前の NVIDIA GPU との比較

NVIDIA A100 GPU は、V100 や P100 などの過去のバージョンよりもはるかに優れています。主な進歩の 100 つは、V100 で使用されていた Volta アーキテクチャから、より多くの CUDA コアを備えた A6912 の Ampere アーキテクチャへの切り替えであり、5120 (V100 では 80) に変換され、第 2 世代 Tensor コアが導入され、それによってパフォーマンスが向上します。 AI と計算パフォーマンス。さらに、メモリ容量が大幅に増加し、帯域幅も増加しました。これは、v1555 の最大 32 GB HBM2 および 900 GB/秒と比較した場合、最大 100 GB HBM100e が 100 GB/秒の帯域幅でサポートできることを意味します。 A XNUMX では、マルチインスタンス GPU (MIG) のおかげで XNUMX つの異なる単一 GPU インスタンスを同時にサポートできることに加えて、リソースのさらに柔軟な割り当てが可能になり、効率的になります。これらの改善により、AI または HPC におけるさまざまな要求の厳しいタスクが AXNUMX で以前のどのモデルよりも高速に実行されるようになり、NVIDIA が継続的なイノベーションを通じて完璧を目指して努力し続けていることがわかります。

NVIDIA A100 GPU は AI とデータ分析をどのように強化しますか?

NVIDIA A100 の AI 機能

NVIDIA A100 GPU は、多数の重要な機能により AI とデータ分析を新たな高みに引き上げます。まず、このデバイスには第 20 世代 Tensor コアが搭載されており、AI のトレーニングと推論の速度を以前のモデルに比べて最大 80 倍にすることができます。第 2 に、メモリ容量が最大 100 GB HBMXNUMXe と非常に大きいため、高度な AI アプリケーション向けにデータセットをより大きくし、モデルをこれまでよりも複雑にすることができます。第三に、オンボードのマルチインスタンス GPU (MIG) テクノロジーのおかげで、XNUMX つの GPU で複数の並列 AI タスクを同時に処理できます。これにより、リソースが節約され、遅延が短縮されて処理が高速化されます。 XNUMX 番目に、混合精度コンピューティングが AXNUMX によってサポートされています。これにより、両方の品質が最も重要となる人工知能のワークロード中に最も必要なときに、高速かつ正確な計算が可能になります。この一文だけでも、これらの機能により、これまでは想像もできなかった情報分析を扱うさまざまな種類の機械学習プロジェクト全体で、比類のない迅速さと効率が可能になります。

データ分析の利点

NVIDIA A100 GPU は、その高度なアーキテクチャと機能により、データ分析を大幅に強化します。まず、その高いメモリ帯域幅は、大規模なデータセットの処理を高速化し、データ転送時間を短縮することで、作業に適しています。A100 のマルチインスタンス GPU (MIG) により、XNUMX 台のマシンに分割して、それぞれが異なる分析タスクを同時に処理できるため、ワークロード要件に応じてリソースの使用効率が最大化されます。さらに、このデバイスは、分析前に情報に適用されるフィルタリング操作だけでなく、高速変換もハードウェアでサポートしています。

さらに、混合精度コンピューティングとテンソル演算が A100 によってサポートされているため、リアルタイム解析に必要な計算が高速化されます。もう 100 つ言及する価値があるのは、Apache Spark や RAPIDS などの一般的なビッグ データ フレームワークとシームレスに統合できるため、ユーザーは既存のパイプラインに変更を加える必要がなく、その計算能力を活用できることです。これらの指標から、AXNUMX が分析プロセス中に大量のデータを処理する速度、スケーラビリティ、および効率を大幅に向上できることは明らかです。

現実世界のシナリオでのアプリケーション

NVIDIA A100 GPU は、さまざまな分野で現実の状況に適用できます。医療では、この要素により医療画像データの処理が高速化され、その強化された計算能力によって診断が迅速化されます。 MRI や CT スキャンなどをその場で処理できるため、健康診断の効率と精度が向上します。

金融サービスでは、不正行為の検出や即時取引分析と並行して膨大なデータセットを簡単に処理することで、リスクを迅速に管理するために使用されます。これは、速度 (スループット) と時間遅延 (レイテンシー) が両方とも低いことを意味し、これは市場動向や予測的洞察を調査することを目的とした複雑なアルゴリズムを実行するために不可欠です。

科学研究分野では、特にこの分野に関連する分子動力学シミュレーションや天気予報などのタスクで A100 の高性能コンピューティング機能が活用されています。 GPU の混合精度コンピューティングにより、これらのシミュレーションが改善され、より正確になり、タイムリーな発見につながります。

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) は、トレーニング時間を大幅に短縮するために、A100 GPU を使用してモデルをトレーニングするときに大規模なニューラル ネットワークに大きく依存します。これは、自然言語処理などの分野に適用される高度な AI モデルを作成するために重要です。ロボット分野では自動運転などが挙げられます。

要約すると、NVIDIA A100 GPU が示す柔軟性と優れたパフォーマンスにより、NVIDIA AXNUMX GPU はさまざまな分野にわたって不可欠なツールとなり、それによって適用可能な多数のアイデアの革新性と有効性が向上します。

A100 GPU がサーバーに最適な理由は何ですか?

スケーラビリティと効率

サーバー環境は、その拡張性と効率性により、NVIDIA A100 GPU から大きなメリットを得ることができます。マルチインスタンス GPU (MIG) テクノロジを使用すると、単一の A100 を最大 100 つの小さな独立したインスタンスに分割でき、リソースを競合することなく一度に複数のワークロードを実行できます。したがって、パフォーマンスが最大化されながらリソースの利用が最適化され、さまざまな負荷の高い計算タスクを処理するデータセンターに適しています。さらに、高メモリ帯域幅とテンソル コアのおかげで省電力の点でこれに匹敵するシステムはなく、ワットあたりクラス最高のパフォーマンスを実現するため、速度を犠牲にすることなくエネルギー消費を削減できます。これらの機能を独自に組み合わせた AXNUMX は、AI トレーニングや科学計算など、最新のサーバー アプリの要件を確実に満たすことができます。

電力管理と消費

NVIDIA A100 GPU には、パフォーマンスを最大化しながらエネルギーを節約する高度な電源管理テクノロジが搭載されています。パフォーマンスの主要な指標には、全負荷時の最大消費電力 400 ワットが含まれます。しかし、高性能の Tensor コアと効率的なアーキテクチャの場合、このような電力消費があっても、ワットあたりのパフォーマンスは依然として非常に高いままです。

A100 はサーバー アプリケーションで、タスクの要件に応じて使用される電力量を変更する動的な電力スケーリングを使用します。これにより、低強度またはアイドル動作中に優れたパフォーマンスが保証されるだけでなく、GPU の需要が高い場合でも GPU を適切にスケールアップできます。

さらに、A100 上の NVIDIA によるこのアダプティブ パワー シェーディングは、必要なときに必要なときにより多くの電力を重要な領域に割り当て、より少ない電力を必要とする他の領域では電力を削減します。このようなインテリジェントな共有は、パフォーマンスとエネルギー効率のバランスをとるのに役立ちます。

簡単に言うと; A100 の電源管理には次の機能があります。

• 最大消費電力： 400ワット。
• ワットあたりのパフォーマンス: テンソルコアとアーキテクチャによって最適化されています。
• 動的な電力スケーリング: ワークロードの需要に基づいて調整します。
• アダプティブパワーシェーディング: 効率を高めるインテリジェントな配電。

したがって、これらの特性により、NVIDIA A100 GPU は、エネルギー使用量の制御を損なうことなく、集中的なアプリケーションのサポートが必要な最新のサーバー環境で非常に効率的になります。

NVIDIA A100 Tensor コア GPU はどのようにパフォーマンスを向上させますか?

Tensor コア テクノロジーの概要

A100 GPU のパフォーマンス向上はすべて、NVIDIA の Tensor Core テクノロジーのおかげです。ディープラーニングに特化した処理用のユニットがテンソルコアです。これらのタイプのコアにより、とりわけニューラル ネットワークのトレーニングと推論を行う混合精度行列演算の実行が可能になります。高密度行列の乗算を行う標準の GPU コアと比較して、Tensor コアはこのタスクをはるかに高速で実行するため、複雑なアルゴリズムの処理時間を短縮しながら、計算ワークロードの速度を向上させます。その結果、スループットが大幅に向上し、効率も向上するため、自然言語処理システムや、科学研究で使用される画像認識ソフトウェアなどの強力な深層学習を伴うその他のアプリケーション (A100 GPU) に非常に適しています。

パフォーマンスの指標とベンチマーク

NVIDIA A100 Tensor コア GPU のパフォーマンスを評価するには、さまざまなメトリクスとベンチマークを使用できます。これらの測定値は、デバイスがハイパフォーマンス コンピューティング タスク、特にディープ ラーニングに関連するタスクをどの程度うまく処理できるかを示します。いくつかの主要なパフォーマンス指標には次のようなものがあります。

FP64 パフォーマンス: このデバイスは科学計算とシミュレーションに使用され、最大 9.7 テラフロップスを実現します。

FP32 パフォーマンス: 従来の単精度ワークロードには最大 19.5 テラフロップスが必要です。

Tensor Float 32 (TF32) パフォーマンス: 精度を損なうことなくディープラーニングトレーニングを行うために、最大 156 テラフロップスが最適化されています。

INT8パフォーマンス: 機械学習アプリケーションには、最大 624 TOP (Tera Operations per Second) を実行する推論タスクが必要です。

さらに、A100 のパフォーマンスがいかに優れているかを示すベンチマークもいくつかあります。

MLPerf ベンチマーク:

• A100 は、画像分類、物体検出、自然言語処理タスクの MLPerf ベンチマークにおいて、前世代の GPU を大幅に上回りました。

深層学習トレーニングのベンチマーク:

• 以前の GPU モデルと比較して、A100 は TensorFlow や PyTorch などの一般的な深層学習フレームワークでのトレーニング時間を 20 分の XNUMX まで短縮します。

ハイパフォーマンス コンピューティング (HPC) ベンチマーク:

• HPC アプリケーションの LINPACK ベンチマークは、A100 による科学技術計算に必要な倍精度浮動小数点機能の優れたパフォーマンスを実証します。

これらの厳しいベンチマークとメトリクスは、A100 GPU の技術的に高度なパラメーターを検証し、それを要求するさまざまな計算環境全体で卓越したパフォーマンスを提供する能力を示します。

第 3 世代 Tensor コアの説明

第 32 世代の Tensor コアは、AI および HPC 操作における超低効率向けに設計されています。これらのコアは、FP20 動作よりも最大 32 倍のパフォーマンスを実現しながら、数値の安定性と精度を保証する TFXNUMX を含む多くの種類のデータをサポートします。この開発は、混合精度要件を手動で管理することなく、より迅速な計算を可能にするため、深層学習トレーニングにとって非常に貴重です。

さらに、これらの第 16 世代 Tensor コアは、スループットを 16 倍にする構造的スパーシティによって計算の最も重要な部分を認識して使用する機能を備えています。この特性では、スパース パターンを使用して、ニューラル ネットワーク モデルの効率を高めます。さらに、FP8、bfloat4、INTXNUMX、INTXNUMX などのさまざまなデータ形式を処理できるため、すべてのワークロードが最適に実行されることが保証されます。

要約すると、第 3 世代 Tensor コアは、精度の範囲を拡大し、データ処理を合理化し、入力チャネルを拡大することで計算能力を拡張し、最新の人工知能システムとハイパフォーマンス コンピューティング アプリケーションのスループットを同様に最大化します。

NVIDIA A100 PCIe バージョンの機能は何ですか?

PCIe バージョンと SXM バージョンの違い

さまざまなパフォーマンスと統合の要件を満たすために、NVIDIA A100 GPU は PCIe および SXM 形式で利用できます。このカードの PCIe バージョンは、一般的なサーバー アーキテクチャに適合するように構築されているため、幅広いシステムに簡単に導入できるため、幅広いシステムと互換性があります。さらに、このモデルは他のモデルよりも消費電力が少ないため、現在のサーバー インフラストラクチャ全体でより広範囲に使用できます。

一方、NVidia の DGX システムは、より高い電力バジェットとより優れた熱管理をサポートする SXM バリアントを使用します。これにより、パフォーマンスのしきい値が向上するだけでなく、要求の厳しい AI および HPC ワークロードに必要な計算密度も向上します。また、PCIe とは異なり、NVLink インターコネクトは SXM カード上にあります。したがって、GPU 間の相互接続速度が向上し、より効率的なマルチ GPU 構成が可能になります。

結論: PCIe 形式の A100 GPU は、導入が簡単で互換性が広いものの、高負荷の計算タスクに最適な優れた相互接続性とともに高いパフォーマンス レベルを提供する SXM の同等製品と比較するとパフォーマンスが劣ります。

さまざまなユースケースにおける PCIe の利点

NVIDIA A100 PCIe エディションは、その設計と互換性機能により、いくつかの異なるアプリケーションで多くの利点をもたらします。以下に、いくつかの利点と関連する技術パラメータを示します。

標準サーバー アーキテクチャとの互換性

• PCIe バージョンはさまざまな既存のサーバー システムと統合できるため、特殊なハードウェアが不要になります。
• 技術的なパラメータ： PCI Express 4.0 インターフェイスを使用し、互換性とレーンあたり最大 16 GT/s の高いデータ転送速度を保証します。

展開のしやすさ

• 標準的なサーバー環境に簡単にインストールできるため、導入時間の短縮とシステム統合の複雑さの軽減に貢献します。
• 技術的なパラメータ： 標準の PCIe スロットをサポートしているため、拡張性が容易になり、迅速なアップグレード パスが可能になります。

低消費電力

• SXM バージョンと比較して、このバージョンは消費電力が少ないため、エネルギーに敏感な地域で最適に動作します。
• 技術的なパラメータ： 消費電力は約250ワットですが、SXMバージョンの消費電力は400ワットです。

より幅広いユーザー向けのアクセシビリティ

• PCIe エディションは互換性があり、使いやすいため、中小企業から大規模なデータセンターまで、多くの人々が使用できます。
• 技術的なパラメータ： これにより、すでに行われた投資を利用しながら、強力な計算能力を得ることができる汎用サーバー ハードウェアを使用することができます。

これらの技術パラメータを見ると、NVIDIA A100 PCIe エディションが、パフォーマンス、消費電力、統合の容易さのバランスをとることで、さまざまな導入シナリオに対応していることがわかります。

NVIDIA A100 GPU はサーバーのセットアップをどのように最適化できますか?

マルチインスタンス GPU (MIG) テクノロジー

NVIDIA A100 GPU では、マルチインスタンス GPU (MIG) テクノロジを通じて、リソースを個別の GPU として機能する個別のユニットに分割できます。この機能により、100 つの AXNUMX GPU で多くの異なるアプリケーションやユーザーに同時に対応できるため、リソースの利用効率が最大化されます。さらに重要なのは、これらのインスタンスは、各ワークロードに必要な GPU リソースを干渉なく割り当てながら、オンデマンドで割り当てるのに十分な柔軟性を備えていることです。企業は、MIG テクノロジーを使用して特定のタスク要件と適切なレベルのグラフィック処理パフォーマンスを一致させることでサーバー構成を最適化し、ネットワーク トラフィックやデータ転送による遅延を最小限に抑えながら、コンピューティング能力を最大限に活用できるようになります。

ハイパフォーマンス コンピューティング (HPC) の効率化

高度なアーキテクチャ機能とテクノロジーにより、NVIDIA A100 GPU はハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) 設定で効率的になります。その利点の XNUMX つは、計算パフォーマンスを維持しながら消費電力を削減できることです。このバランスは、さまざまな技術的改善によって達成されます。

Tensor コアを使用した混合精度コンピューティング:

• 技術的なパラメータ： A100 GPU には、FP16、BFLOAT16、TF32、FP64、INT8 精度をサポートする第 XNUMX 世代 Tensor コアが搭載されています。
• 正当化： これらの Tensor コアは、ジョブに基づいて処理精度を動的に調整することで、スループットを向上させ、電力需要を削減します。

高いメモリ帯域幅:

• 技術的なパラメータ： A1.6 GPU は最大 100 TB/秒のメモリ帯域幅を提供します。
• 正当化： これにより、データの転送速度が向上し、大規模なデータセットの処理が向上します。これは、HPC ワークロードの効率向上における重要な要件です。

NVLink によるスケーラブルなパフォーマンス:

• 技術的なパラメータ： A100 で使用される NVLink インターコネクトは、PCIe よりもはるかに高いデータ帯域幅を GPU 間に提供します。
• 正当化： NVLink を使用すると、複数の GPU のスケーリングが容易になり、消費ワットあたりの電力使用量の増加によって引き起こされるデータ トラフィックの渋滞を引き起こすことなく、計算能力を向上させることができます。

マルチインスタンス GPU (MIG) テクノロジー:

• 技術的なパラメータ： 各 A100 は、最大 XNUMX つの MIG ベースの GPU インスタンスを持つことができます。
• 正当化： このようなテクノロジーを使用すると、リソースの使用を最適化して、さまざまな種類のタスクが 1 つのカードを使用できるようになり、アイドル時間を削減すると同時に、さまざまな HPC ジョブの効率を向上させることができます。

動的なリソース管理:

• 技術的なパラメータ： 同じ物理デバイス上で同時に実行されている異なるアプリケーション間での動的な再割り当てのための再割り当てのサポート。
• 正当化： 特定の瞬間に実行されているアプリケーションの需要に応じてアダプティブコアを割り当てることで、無駄や利用不足を防ぐことができ、そのようなデバイスが多数存在し、共通の共有を行う環境内で、必要が生じるたびに電源を継続的にオン/オフするために費やされるエネルギーを節約できます。インフラストラクチャー。

したがって、NVIDIA A100 GPU は、効率の向上、消費電力の削減、計算タスクの効果的なスケーリングを実現するこれらの技術パラメータを統合することにより、HPC 環境に最適化されたパフォーマンスを提供すると言えます。

NVIDIA データセンター プラットフォームとの統合

NVIDIA A100 GPU を NVIDIA データ センター プラットフォームと統合すると、ハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) 用の GPU の機能を最大限に引き出すさまざまなツールとテクノロジが導入されます。このプラットフォームには、事前トレーニングされたモデル、業界固有の SDK、AI の開発と展開を合理化するための最適化されたフレームワークの完全なカタログを提供する NVIDIA GPU Cloud (NGC) が含まれています。 NVIDIA NGC ソフトウェア スタックは、コンテナ化された環境を提供することで、スムーズな互換性と最高のパフォーマンスを保証し、さまざまなクラウドまたはオンプレミス システム間での HPC ワークロードの展開を容易にすることに注意することが重要です。

さらに、A100 GPU 上でアプリケーションをより高速に実行したい開発者には、NVIDIA の CUDA ツールキットが必要です。これは、これらのデバイス上で計算タスクを効果的に高速化するために必要なライブラリ、ツール、テクノロジが付属しているためです。さらに、Nvidia のディープ ラーニング ライブラリの中でも特に cuDNN と TensorRT は、このハードウェア アクセラレーション コンピューティング ユニットによる複雑なニューラル ネットワークのトレーニングと推論タスク中の速度と精度を向上させます。

さらに、NVIDIA GPU Operator と呼ばれる堅牢性監視ツールや、NVIDIA Data Center Workload Manager (DCGM) と呼ばれるスケーリング リソース ツールセットなど、プラットフォームでサポートされている管理ツールがいくつかあります。これらにより効率的な監視が可能になります。必要に応じてシステム機能を維持しながら、利用可能なリソースから最高のパフォーマンスを得るために、メンテナンス、スケールアップ/ダウンなどを実行します。さらに、このセキュリティ意識により、ソリューションの高度なデータ保護機能への統合が見られ、これにより、 NVidia A100 GPU が提供する電力の利用に関心のある最新のデータセンター向けのワンストップ ショップ パッケージです。

よくある質問（FAQ）  

Q: NVIDIA A100 がハイ パフォーマンス コンピューティングと AI ワークロードに適しているのはなぜですか?

A: NVIDIA A100 は、AI やハイ パフォーマンス コンピューティングなどの分野でリソースを大量に消費するタスク向けに設計されており、前世代の NVIDIA Volta 世代よりも最大 20 倍のパワーを発揮します。これは、NVIDIA のデータセンター ソリューション全体の重要な部分を構成し、さまざまなアプリケーションにわたって比類のないパフォーマンスを発揮します。

Q: グラフィックス カードはどのようにして A100 のような AI モデルをサポートできますか?

A: 正確に言うと、A100 グラフィックス カードは AI モデル用に微調整されています。したがって、他の GPU よりも 20 倍の高速性を実現し、ワークロードのスケーリング機能を実現します。これは、世界のエンドツーエンドの AI および HPC ジョブ向けの最高パフォーマンスのグラフィックス プロセッサである高度な tensor コアによって強化されています。

Q: A100 のテンソル コアから何がわかりますか?

A: 最適化された機械学習モデルに関しては、A100 テンソル コア GPU に勝る GPU はありません。これは、AXNUMX テンソル コア GPU が、HPC および AIS に必要な複雑な計算をより高速に処理し、より優れたパフォーマンスを提供するためです。

Q: 100 台の AXNUMX を複数のタスクに使用できますか?

A: はい、A100 は XNUMX つの独立した GPU インスタンスに分割できるため、複数のタスクの同時実行が可能になり、マルチタスクのワークロードを管理しながら効率が向上します。

Q: 以前の NVidia Volta 世代と比較してどうですか?

A: 以前の Nvidia volta 世代に比べて 20 倍の計算能力があり、この機能だけでも、単一の測定単位でよ​​り高度な機能を実行し、高度なワークロードをより迅速に処理できます。すべての測定単位に含まれるテンソル コア チップと呼ばれる素晴らしい小さなものによって提供されます。これらの新時代のグラフィック カードは、総称して「NVIDIA GeForce RTX 30 シリーズ」として知られています。

Q: 80GB の容量を持つモデルが提供する主な機能は何ですか?

A: この特定のモデルで利用できるより大きなメモリ容量 (80GB) により、問題が発生することなく大量のデータを処理できるため、AI または HPC 環境で一般的に見られる大規模なデータセットや複雑なモデルでの使用に最適です。

Q: A100 が NVIDIA のデータセンター ソリューションにとって重要なのはなぜですか?

A: A100 は、AI、HPC、エンタープライズ アプリケーション向けに最適化された世界で最も強力なコンピューティング環境を可能にする、NVIDIA の完全なデータ センター プラットフォームのエンジンを表します。

Q: この GPU はどのようにしてワークロードを効果的に拡張しますか?

A: ユーザーがそれ自体を 7 つの独立したインスタンスに分割できるようにすることで、複数のタスクを同時に実行できるようになり、多様な同時ワークロードを効果的に管理できるようになります。

Q: A100 GPU を使用することで最もメリットが得られるのは、どのような種類のプラットフォームですか?

A: AI とハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) に特化したデータ センター。ただし、大量の計算能力を必要とするプラットフォームでも、この種のグラフィックス カードをシステム キャビネット内にインストールすることで大きなメリットが得られます。

Q: 現在市場で入手可能な他の Tensor コア GPU と比較するとどうですか?

A: 最も近いライバルと比較すると、より大きなメモリ容量やパーティション分割機能などの高度な機能はもちろん、生のパフォーマンス数値の点でも及ばないため、「NVIDIA GeForce RTX 30 シリーズ」のような基本バージョンよりも適していません。 」はエントリーレベルのゲーム機を対象としています。