NVIDIA A100: 고성능 컴퓨팅 및 AI를 위한 최고의 GPU

The 엔비디아 A100 GPU는 고성능 컴퓨팅(HPC)과 인공지능(AI)을 변화시켰습니다. 모든 산업 분야의 복잡한 컴퓨팅 작업을 위한 이 최첨단 설계는 비교할 수 없는 성능, 확장성 및 유연성을 제공합니다. 아키텍처, 기능 및 애플리케이션 측면에서 이 블로그에서는 이에 대한 심층 분석을 제공합니다. A100은 딥 러닝 모델의 속도를 높이거나 과학 연구를 개선하는 데 사용할 수 있는 컴퓨팅 효율성과 성능에 대한 새로운 표준을 확립합니다. 이 게시물은 데이터 과학자 또는 AI 연구원으로서 데이터 작업을 하는 경우를 위한 것입니다. 또한 회사에서 더 많은 AI 및 HPC 기능이 필요한 경우에도 이 기사가 도움이 될 수 있습니다. NVIDIA A100이 컴퓨팅 요구 사항을 어떻게 충족하거나 초과하는지 논의할 것입니다.

NVIDIA A100 GPU란 무엇입니까?

NVIDIA A100 GPU 개요

가장 까다로운 인공 지능 및 HPC 로드를 처리하도록 특별히 설계된 NVIDIA A100 GPU는 NVIDIA 데이터 센터 GPU 시리즈 중 가장 최신 제품입니다. 새로운 지평을 여는 Ampere 아키텍처를 사용하여 이전 제품보다 최대 20배 더 높은 성능을 제공합니다. A100에는 XNUMX세대 Tensor 코어가 함께 제공되어 조밀하고 희박한 작업이 빠르고 효과적으로 처리되는 매트릭스 계산은 물론 딥 러닝도 가능합니다. 이는 또한 워크로드 격리 최적화를 위한 멀티 인스턴스 GPU(MIG)를 활성화하는 동시에 구조적 희소성을 지원하므로 필요에 따라 리소스를 최적으로 사용할 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 대규모 신경망을 훈련하거나 기업 수준의 데이터 분석을 가속화하는 데 사용할 수 있어 모든 최신 계산 설정에서 다재다능하고 강력한 부분이 됩니다.

A100 GPU의 주요 사양

NVIDIA A100 GPU는 가장 어려운 컴퓨팅 작업 부하를 처리할 수 있는 강력한 기능 세트를 갖추고 있습니다.

• 건축물: 암페어.
• 쿠다 코어: 6,912.
• 3세대 Tensor 코어: 432개의 텐서 코어.
• 메모리 : 40GB 또는 80GB 고대역폭 메모리(HBM2e).
• 메모리 대역폭 : 최대 1,555GB/s.
• 최고 FP64 성능: 최대 9.7테라플롭스.
• 최고 FP32 성능: 최대 19.5테라플롭스.
• 희소성을 갖춘 최고 FP16 성능: 최대 312테라플롭스.
• MIG 기능: S최대 7개의 독립적인 GPU 인스턴스를 지원합니다.
• 상호 연결: NVLink(600GB/s 양방향) 및 PCIe Gen4 지원.

이러한 사양은 A100이 인공 지능 및 HPC(고성능 컴퓨팅) 애플리케이션에서 매우 뛰어난 성능을 발휘한다는 것을 보여줍니다. 다수의 CUDA 코어와 Tensor 코어가 높은 메모리 대역폭 및 용량과 결합되어 대규모 데이터 세트와 복잡한 계산을 효과적으로 관리할 수 있습니다. 또한 MIG를 사용하면 하나의 GPU에서 동시에 다양한 워크로드를 실행할 수 있으므로 리소스 활용도가 최적화되어 전체 처리량이 늘어납니다.

이전 NVIDIA GPU와의 비교

NVIDIA A100 GPU는 V100 및 P100과 같은 이전 버전보다 훨씬 뛰어납니다. 주요 발전 사항 중 하나는 V100에서 사용된 Volta 아키텍처에서 더 많은 CUDA 코어가 포함된 A100의 Ampere 아키텍처로 전환하여 6912(V5120의 100)로 변환하고 80세대 Tensor 코어를 도입한 것입니다. AI 및 컴퓨팅 성능. 또한, 메모리 용량이 대폭 증가하는 동시에 대역폭도 증가했습니다. 이는 v2의 최대 1555GB HBM32 및 2GB/s와 비교할 때 최대 900GB HBM100e가 100GB/s 대역폭으로 지원될 수 있음을 의미합니다. MIG(Multi-Instance GPU) 덕분에 100개의 서로 다른 단일 GPU 인스턴스를 동시에 지원할 수 있을 뿐만 아니라 A XNUMX은 리소스를 더욱 유연하게 할당하여 효율적으로 만들 수 있습니다. 이러한 개선 사항을 통해 AI 또는 HPC의 다양한 까다로운 작업이 이전의 다른 어떤 모델보다 AXNUMX에서 더 빠르게 수행되도록 하며, NVIDIA가 지속적인 혁신을 통해 완벽을 위해 계속 노력하는 방법을 보여줍니다.

NVIDIA A100 GPU는 AI 및 데이터 분석을 어떻게 향상합니까?

NVIDIA A100의 AI 기능

NVIDIA A100 GPU는 다양한 주요 기능을 통해 AI 및 데이터 분석을 새로운 차원으로 끌어올렸습니다. 첫째, 이 장치에는 20세대 Tensor 코어가 탑재되어 있어 AI 훈련 및 추론 속도를 이전 모델보다 최대 80배까지 높일 수 있습니다. 둘째, 메모리 용량이 최대 2GB HBM100e에 달하므로 고급 AI 애플리케이션의 경우 데이터 세트가 이전보다 더 커지고 모델이 더 복잡해질 수 있습니다. 셋째, 내장된 MIG(Multi-Instance GPU) 기술 덕분에 하나의 GPU가 여러 병렬 AI 작업을 동시에 처리할 수 있습니다. 이렇게 하면 대기 시간을 줄여 리소스를 절약하고 작업 속도를 높일 수 있습니다. 넷째, 혼합 정밀도 컴퓨팅은 AXNUMX에서 지원됩니다. 두 가지 품질이 가장 중요한 인공 지능 작업 부하 중에 가장 필요할 때 빠르고 정확한 계산이 가능합니다. 이 한 문장만으로도 이러한 기능은 이전에는 상상할 수 없었던 정보 분석을 다루는 수많은 유형의 기계 학습 프로젝트 전반에 걸쳐 비교할 수 없는 신속성과 효율성을 제공합니다.

데이터 분석의 이점

NVIDIA A100 GPU는 고급 아키텍처와 기능을 통해 데이터 분석을 크게 향상시킵니다. 우선, 높은 메모리 대역폭은 더 빠르게 처리하고 데이터 전송 시간을 줄여 대용량 데이터 세트로 작업하는 데 좋습니다. A100의 Multi-Instance GPU(MIG)를 사용하면 XNUMX개의 별도 머신으로 분할하여 각각 다른 분석 작업을 동시에 처리할 수 있으므로 워크로드 요구 사항에 따라 리소스 사용 효율성을 극대화할 수 있습니다. 또한 이 장치는 가속 변환을 위한 하드웨어 지원과 분석되기 전에 정보에 적용되는 필터링 작업을 지원합니다.

또한 A100은 혼합 정밀도 컴퓨팅 및 텐서 연산을 지원하여 실시간 분석에 필요한 계산 속도를 높입니다. 언급할 가치가 있는 또 다른 점은 Apache Spark 또는 RAPIDS와 같은 널리 사용되는 빅 데이터 프레임워크와 원활하게 통합할 수 있으므로 사용자는 기존 파이프라인을 변경할 필요 없이 컴퓨팅 성능을 계속 활용할 수 있다는 것입니다. 이러한 지표를 통해 A100이 분석 프로세스 중에 대량의 데이터 작업 속도, 확장성 및 효율성을 크게 높일 수 있다는 것이 분명해졌습니다.

실제 시나리오의 애플리케이션

다양한 분야에서 NVIDIA A100 GPU는 실제 상황에 적용 가능합니다. 의료 분야에서 이 요소는 의료 영상 데이터 처리 속도를 높여 향상된 컴퓨팅 성능을 통해 진단 속도를 높입니다. 예를 들어 현장에서 MRI나 CT 스캔을 처리할 수 있어 건강 평가의 효율성과 정확성이 향상됩니다.

금융 서비스는 사기 탐지 및 즉각적인 거래 분석과 함께 대규모 데이터 세트를 쉽게 처리하여 위험을 신속하게 관리하는 데 사용됩니다. 이는 속도(처리량)와 시간 지연(대기 시간)이 모두 낮다는 것을 의미하며, 이는 시장 동향과 예측 통찰력을 조사하기 위한 복잡한 알고리즘을 실행하는 데 필수적입니다.

과학 연구 분야에서는 특히 이 분야와 관련된 분자 역학 시뮬레이션 및 일기 예보와 같은 작업에서 A100의 고성능 컴퓨팅 기능을 활용합니다. GPU의 혼합 정밀도 컴퓨팅은 이러한 시뮬레이션을 개선하여 더욱 정확하게 만들어 시기적절한 발견으로 이어집니다.

머신러닝(ML)과 함께 인공지능(AI)은 A100 GPU를 사용하여 모델을 훈련할 때 훈련 기간을 크게 줄이기 위해 대규모 신경망에 크게 의존합니다. 이는 자연어 처리와 같은 분야에 적용되는 고급 AI 모델을 만드는 데 중요합니다. 로봇공학 분야의 많은 분야 중 자율주행.

요약하자면, NVIDIA A100 GPU가 보여주는 뛰어난 성능과 유연성은 다양한 분야에 걸쳐 필수적인 도구가 되어 적용 가능한 수많은 아이디어의 혁신과 효율성을 향상시킵니다.

A100 GPU가 서버에 이상적인 이유는 무엇입니까?

확장성과 효율성

서버 환경은 확장성과 효율성으로 인해 NVIDIA A100 GPU의 이점을 크게 누릴 수 있습니다. 멀티 인스턴스 GPU(MIG) 기술을 사용하면 단일 A100을 최대 100개의 더 작은 격리된 인스턴스로 분할하여 리소스 경쟁 없이 한 번에 여러 워크로드를 허용할 수 있습니다. 따라서 성능이 최대화되는 동시에 리소스 활용도가 최적화되어 다양한 과중한 계산 작업을 처리하는 데이터 센터에 적합합니다. 또한, 높은 메모리 대역폭과 텐서 코어 덕분에 절전 측면에서 다른 어떤 시스템도 따라올 수 없습니다. 이는 와트당 동급 최고의 성능을 제공하므로 속도 저하 없이 에너지 소비를 줄여줍니다. 이러한 기능의 고유한 조합을 통해 AXNUMX은 AI 교육이나 과학적 계산 등 모든 최신 서버 앱 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

전력 관리 및 소비

NVIDIA A100 GPU에는 성능을 극대화하는 동시에 에너지를 절약하는 정교한 전원 관리 기술이 탑재되어 있습니다. 성능의 주요 지표에는 최대 부하 시 최대 400와트의 전력 소모가 포함됩니다. 그러나 고성능 텐서 코어와 효율적인 아키텍처의 경우 이러한 전력 소비에도 불구하고 와트당 성능은 여전히 ​​매우 높게 유지됩니다.

서버 애플리케이션에서 A100은 작업 요구 사항에 따라 사용되는 전기량을 변경하는 동적 전력 스케일링을 사용합니다. 이는 낮은 강도 또는 유휴 작업 중에도 우수한 성능을 보장할 뿐만 아니라 GPU에 대한 수요가 높을 때 GPU를 적절하게 확장할 수 있도록 해줍니다.

또한, A100에 탑재된 NVIDIA의 적응형 전력 셰이딩은 필요할 때마다 필수 영역에 더 많은 전력을 할당하고, 전력이 덜 필요한 다른 곳에서는 전력을 줄입니다. 이러한 지능적인 공유는 성능과 에너지 효율성 사이의 균형을 맞추는 데 도움이 됩니다.

간단히 말해서; 그 중에서도 A100의 전원 관리 기능은 다음과 같습니다.

• 최대 전력 소비 : 400 와트.
• 와트당 성능: 텐서 코어 및 아키텍처에 의해 최적화되었습니다.
• 동적 전력 스케일링: 워크로드 수요에 따라 조정됩니다.
• 적응형 전력 음영: 효율성을 위한 지능형 전력 분배.

따라서 이러한 특성을 통해 NVIDIA A100 GPU는 에너지 사용량 제어를 손상시키지 않으면서 집약적인 애플리케이션 지원이 필요한 현대 서버 환경에서 매우 효율적일 수 있습니다.

NVIDIA A100 Tensor Core GPU는 어떻게 성능을 향상합니까?

Tensor 핵심 기술 소개

A100 GPU의 성능 향상은 모두 NVIDIA의 Tensor Core 기술 덕분입니다. 딥 러닝에 특화된 처리 단위가 바로 텐서 코어입니다. 이러한 유형의 코어를 사용하면 특히 신경망을 훈련하고 추론하는 혼합 정밀도 행렬 연산을 실행할 수 있습니다. 조밀한 행렬 곱셈을 수행하는 표준 GPU 코어와 비교하여 텐서 코어는 이 작업을 훨씬 더 빠른 속도로 수행하므로 복잡한 알고리즘 처리 시간을 줄이면서 계산 작업 부하의 속도를 높입니다. 결과적으로 처리량이 크게 증가하고 효율성도 향상되므로 자연어 처리 시스템이나 과학 연구에 사용되는 이미지 인식 소프트웨어인 A100 GPU와 같은 강력한 딥 러닝과 관련된 기타 애플리케이션에 매우 적합합니다.

성능 지표 및 벤치마크

NVIDIA A100 Tensor Core GPU의 성능을 평가하기 위해 다양한 지표와 벤치마크를 사용할 수 있습니다. 이러한 측정은 장치가 고성능 컴퓨팅 작업, 특히 딥 러닝과 관련된 작업을 얼마나 잘 처리하는지 나타냅니다. 몇 가지 주요 성과 지표는 다음과 같습니다.

FP64 성능: 과학 컴퓨팅 및 시뮬레이션에 사용되는 이 장치는 최대 9.7테라플롭을 제공합니다.

FP32 성능: 기존의 단정밀도 워크로드에는 최대 19.5테라플롭이 필요합니다.

Tensor Float 32(TF32) 성능: 정밀도 손실 없는 딥 러닝 훈련을 위해 최대 156테라플롭이 최적화되었습니다.

INT8 성능: 기계 학습 애플리케이션에는 최대 624개의 TOP(초당 Tera Operations)를 수행하는 추론 작업이 필요합니다.

또한 A100의 성능이 얼마나 뛰어난지 지적하는 몇 가지 벤치마크도 있습니다.

MLPerf 벤치마크:

• A100은 이미지 분류, 객체 감지 및 자연어 처리 작업에 대한 MLPerf 벤치마크에서 이전 세대 GPU를 크게 앞섰습니다.

딥 러닝 교육 벤치마크:

• 이전 GPU 모델과 비교하여 A100은 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 널리 사용되는 딥 러닝 프레임워크의 훈련 시간을 20배까지 단축합니다.

고성능 컴퓨팅(HPC) 벤치마크:

• HPC 애플리케이션의 LINPACK 벤치마크는 A100의 과학 및 엔지니어링 계산에 필요한 배정밀도 부동 소수점 기능의 뛰어난 성능을 보여줍니다.

이러한 부담스러운 벤치마크와 지표는 A100 GPU의 기술적으로 진보된 매개변수를 검증하고 이를 요구하는 다양한 컴퓨팅 환경에서 뛰어난 성능을 제공할 수 있는 능력을 보여줍니다.

3세대 Tensor 코어 설명

32세대 텐서 코어는 AI 및 HPC 작업에서 초저효율을 위해 설계되었습니다. 이 코어는 수치적 안정성과 정확성을 보장하는 동시에 FP20 작업보다 최대 32배 더 높은 성능을 제공하는 TFXNUMX를 포함하는 다양한 유형의 데이터를 지원합니다. 이 개발은 혼합 정밀도 요구 사항을 수동으로 관리하지 않고도 더 빠른 계산을 가능하게 하므로 딥 러닝 교육에 매우 중요합니다.

또한 이러한 16세대 Tensor 코어는 처리량을 두 배로 늘리는 구조적 희소성을 통해 계산의 가장 중요한 부분을 인식하고 사용할 수 있습니다. 이 특성은 희소성 패턴을 사용하여 신경망 모델의 효율성을 향상시킵니다. 또한 FP16, bfloat8, INT4 또는 INTXNUMX와 같은 다양한 데이터 형식으로 작업할 수 있으므로 모든 워크로드가 최적으로 수행되도록 보장할 수 있습니다.

요약하자면, 3세대 Tensor 코어는 정밀한 적용 범위를 확장하고, 데이터 처리를 간소화하고, 입력 채널을 넓혀 계산 능력을 확장하여 현대 인공 지능 시스템과 고성능 컴퓨팅 애플리케이션 모두에 대한 처리량을 최대화합니다.

NVIDIA A100 PCIe 버전의 기능은 무엇입니까?

PCIe와 SXM 버전의 차이점

다양한 성능 및 통합 요구 사항을 충족하기 위해 NVIDIA A100 GPU는 PCIe 및 SXM 형식으로 제공됩니다. 카드의 PCIe 버전은 일반적인 서버 아키텍처에 맞게 제작되었으므로 쉽게 배포할 수 있으므로 다양한 시스템과 호환됩니다. 또한 이 모델은 다른 모델보다 전력 소비가 적으므로 현재 서버 인프라 전반에서 더 광범위하게 사용할 수 있습니다.

반면 NVidia의 DGX 시스템은 더 높은 전력 예산과 더 나은 열 관리를 지원하는 SXM 변형을 사용합니다. 이를 통해 매우 까다로운 AI 및 HPC 워크로드에 필요한 더 높은 성능 임계값과 더 높은 계산 밀도를 허용합니다. 또한 PCIe와 달리 NVLink 상호 연결은 SXM 카드에 있습니다. 따라서 GPU 간의 상호 연결 속도가 더 빨라져 보다 효율적인 다중 GPU 구성이 가능해집니다.

결론: PCIe 형태의 A100 GPU는 배포가 쉬운 동시에 더 폭넓은 호환성을 제공하지만, 더 높은 성능 수준과 더불어 집중적인 계산 작업에 가장 적합한 더 나은 상호연결을 제공하는 SXM 대응 제품과 비교했을 때 성능이 부족합니다.

다양한 사용 사례에서의 PCIe 장점

여러 다양한 애플리케이션에서 NVIDIA A100 PCIe 에디션은 디자인과 호환성 기능으로 인해 많은 이점을 가지고 있습니다. 다음은 관련 기술 매개변수뿐만 아니라 몇 가지 장점입니다.

표준 서버 아키텍처와의 호환성

• PCIe 버전은 다양한 기존 서버 시스템과 통합될 수 있으므로 특수 하드웨어가 필요하지 않습니다.
• 기술적 인 매개 변수 : 호환성과 레인당 최대 4.0GT/s의 높은 데이터 전송 속도를 보장하는 PCI Express 16 인터페이스를 사용합니다.

배포 용이성

• 표준 서버 환경에 쉽게 설치할 수 있어 배포 시간이 단축되고 시스템 통합의 복잡성이 줄어듭니다.
• 기술적 인 매개 변수 : 표준 PCIe 슬롯을 지원하므로 확장성이 용이하고 빠른 업그레이드 경로가 가능합니다.

낮은 전력 소비

• SXM 버전에 비해 이 버전은 전력 소비가 적으므로 에너지에 민감한 분야에서 가장 잘 작동할 수 있습니다.
• 기술적 인 매개 변수 : 전력 소비량은 약 250W인 반면 SXM 버전은 400W입니다.

더 광범위한 사용자를 위한 접근성

• PCIe 에디션은 호환 가능하고 사용자 친화적이므로 중소기업부터 대규모 데이터 센터에 이르기까지 많은 사람들이 사용할 수 있습니다.
• 기술적 인 매개 변수 : 이미 투자한 것을 활용하면서도 여전히 강력한 컴퓨팅 성능을 얻을 수 있는 상용 서버 하드웨어를 사용할 수 있습니다.

이러한 기술 매개변수를 살펴보면 NVIDIA A100 PCIe 에디션이 성능, 전력 소비 및 통합 용이성의 균형을 유지하여 다양한 배포 시나리오를 다루고 있음이 분명해집니다.

NVIDIA A100 GPU는 어떻게 서버 설정을 최적화할 수 있습니까?

멀티 인스턴스 GPU(MIG) 기술

NVIDIA A100 GPU를 사용하면 MIG(Multi-Instance GPU) 기술을 통해 리소스를 개별 GPU 역할을 하는 별도의 장치로 나눌 수 있습니다. 이 기능을 통해 하나의 A100 GPU는 동시에 다양한 애플리케이션과 사용자를 수용할 수 있어 리소스 활용 효율성이 극대화됩니다. 더 중요한 것은 이러한 인스턴스가 온디맨드 방식으로 할당될 수 있을 만큼 유연하면서도 각 워크로드에 필요한 GPU 리소스를 간섭 없이 할당할 수 있다는 것입니다. 기업은 MIG 기술을 사용하여 특정 작업 요구 사항을 적절한 수준의 그래픽 처리 성능과 일치시킴으로써 서버 구성을 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 네트워크 트래픽이나 데이터 전송으로 인한 지연을 최소화하는 동시에 최대 컴퓨팅 용량을 활용할 수 있습니다.

고성능 컴퓨팅(HPC)의 효율성

고급 아키텍처 기능과 기술은 NVIDIA A100 GPU를 고성능 컴퓨팅(HPC) 설정에서 효율적으로 만듭니다. 장점 중 하나는 계산 성능을 유지하면서 전력 소비를 줄이는 것입니다. 이 균형은 다양한 기술 개선을 통해 달성됩니다.

Tensor 코어를 사용한 혼합 정밀도 컴퓨팅:

• 기술적 인 매개 변수 : A100 GPU에는 FP16, BFLOAT16, TF32, FP64 및 INT8 정밀도를 지원하는 XNUMX세대 Tensor 코어가 있습니다.
• 정당화: 이러한 Tensor 코어는 작업에 따라 처리 정밀도를 동적으로 조정하여 처리량을 늘리고 전력 요구량을 줄입니다.

높은 메모리 대역폭:

• 기술적 인 매개 변수 : A1.6 GPU는 최대 100TB/초의 메모리 대역폭을 제공합니다.
• 정당화: 이를 통해 데이터 전송 속도가 빨라지고 대규모 데이터 세트를 더 효과적으로 처리할 수 있습니다. 이는 HPC 워크로드 효율성 향상의 핵심 요구 사항입니다.

NVLink를 통한 확장 가능한 성능:

• 기술적 인 매개 변수 : A100에서 사용되는 NVLink 상호 연결은 PCIe보다 GPU 간에 훨씬 더 높은 데이터 대역폭을 제공합니다.
• 정당화: NVLink를 사용하면 여러 GPU를 더 쉽게 확장할 수 있으므로 소비되는 와트당 전력 사용량이 높아져 발생하는 데이터 트래픽 정체를 일으키지 않고 컴퓨팅 성능을 높일 수 있습니다.

멀티 인스턴스 GPU(MIG) 기술:

• 기술적 인 매개 변수 : 각 A100에는 최대 XNUMX개의 MIG 기반 GPU 인스턴스가 있을 수 있습니다.
• 정당화: 이러한 기술을 사용하면 다양한 유형의 작업이 하나의 카드를 사용할 수 있도록 리소스 사용을 최적화할 수 있으므로 유휴 시간을 줄이는 동시에 다양한 HPC 작업의 효율성을 높일 수 있습니다.

동적 리소스 관리:

• 기술적 인 매개 변수 : 동일한 물리적 장치에서 동시에 실행되는 다양한 애플리케이션 간의 동적 재할당을 위한 재할당을 지원합니다.
• 정당화: 특정 순간에 실행되는 수요 애플리케이션에 따라 적응형 코어를 할당하면 낭비 또는 활용도 저하를 방지할 수 있으므로 이러한 장치가 많이 있는 환경 내에서 필요할 때마다 지속적으로 전원을 켜고 끄는 데 소비되는 에너지를 절약할 수 있습니다. 하부 구조.

따라서 NVIDIA A100 GPU는 이러한 기술 매개변수를 통합하여 효율성을 높이고 전력 소비를 줄이며 컴퓨팅 작업의 효과적인 확장을 통해 HPC 환경에 최적화된 성능을 제공한다고 말할 수 있습니다.

NVIDIA 데이터 센터 플랫폼과 통합

NVIDIA A100 GPU를 NVIDIA 데이터센터 플랫폼과 통합하면 고성능 컴퓨팅(HPC)을 위해 GPU의 성능을 극대화하는 다양한 도구와 기술이 도입됩니다. 이 플랫폼에는 사전 훈련된 모델의 전체 카탈로그, 산업별 SDK, AI 개발 및 배포 간소화를 위한 최적화된 프레임워크를 제공하는 NGC(NVIDIA GPU Cloud)가 포함되어 있습니다. NVIDIA NGC 소프트웨어 스택은 컨테이너화된 환경을 제공하여 원활한 호환성과 최고의 성능을 보장하므로 다양한 클라우드 또는 온프레미스 시스템 전반에 걸쳐 HPC 워크로드를 쉽게 배포할 수 있습니다.

또한 애플리케이션이 A100 GPU에서 더 빠르게 실행되기를 원하는 개발자에게는 NVIDIA의 CUDA 툴킷이 필요합니다. NVIDIA의 CUDA 툴킷에는 이러한 장치에서 계산 작업을 효과적으로 가속화하는 데 필요한 라이브러리, 도구 및 기술이 포함되어 있기 때문입니다. 또한 Nvidia의 다른 딥 러닝 라이브러리 중에서 cuDNN 및 TensorRT는 이 하드웨어 가속 컴퓨팅 장치를 통해 복잡한 신경망 훈련 및 추론 작업 중에 속도와 정확성을 향상시킵니다.

또한 NVIDIA GPU Operator라는 견고성 모니터링 도구 또는 NVIDIA Data Center Workload Manager(DCGM)로 알려진 확장 리소스 도구 세트와 같이 플랫폼에서 지원되는 일부 관리 도구가 있습니다. 이를 통해 효율적인 모니터링이 가능합니다. 유지 관리, 확장/축소 등을 통해 필요한 경우 시스템 기능을 유지하면서 사용 가능한 리소스에서 최상의 성능을 얻을 수 있습니다. 또한 이러한 보안 의식은 솔루션의 고급 데이터 보호 기능에 통합되어 이를 NVidia A100 GPU가 제공하는 성능을 활용하는 데 관심이 있는 모든 최신 데이터 센터를 위한 원스톱 상점 패키지입니다.

자주 묻는 질문  

Q: NVIDIA A100이 고성능 컴퓨팅 및 AI 워크로드에 적합한 이유는 무엇입니까?

답변: NVIDIA A100은 이전 NVIDIA Volta 세대보다 최대 20배 더 많은 전력을 사용하여 AI 및 고성능 컴퓨팅과 같은 영역의 리소스 집약적인 작업을 위해 설계되었습니다. 이는 다양한 애플리케이션에서 비교할 수 없는 성능을 보여주는 NVIDIA의 전체 데이터 센터 솔루션의 필수 부분을 구성합니다.

Q: 그래픽 카드가 A100과 같은 AI 모델을 어떻게 지원할 수 있나요?

A: 정확히 말하면 A100 그래픽 카드는 AI 모델에 맞게 미세 조정되었습니다. 따라서 워크로드 확장 기능을 지원하는 다른 GPU보다 20배 더 빠른 속도를 제공합니다. 이는 전 세계 엔드투엔드 AI 및 HPC 작업을 위한 최고 성능의 그래픽 프로세서인 고급 텐서 코어로 구동됩니다.

Q: A100의 텐서 코어는 무엇을 이해하나요?

답변: 최적화된 머신 러닝 모델에 관해서라면 지구상의 다른 GPU는 A100 텐서 코어 GPU를 이길 수 없습니다. 이 GPU는 더 나은 성능과 HPC 및 AIS에 필요한 복잡한 계산의 더 빠른 처리를 제공하기 때문입니다.

Q: 하나의 A100을 여러 작업에 사용할 수 있나요?

A: 예, A100은 XNUMX개의 격리된 GPU 인스턴스로 분할될 수 있으므로 여러 작업을 동시에 실행하고 멀티태스킹 작업 부하를 관리하는 동시에 효율성을 높일 수 있습니다.

Q: 이전 NVidia Volta 세대와 비교하면 어떻습니까?

A: 이전 Nvidia volta 세대보다 20배 더 많은 계산 능력을 갖춘 단일 측정 단위는 이 기능만으로도 더 높은 기능을 수행하고 고급 작업 부하를 훨씬 빠르게 처리할 수 있습니다. 이는 모든 측정 단위에 내장된 텐서 코어 칩이라는 놀라운 작은 요소가 제공하는 것입니다. 이 새로운 시대의 그래픽 카드는 'NVIDIA GeForce RTX 30 시리즈'로 통칭됩니다.

질문: 80GB 용량의 변형 모델은 어떤 주요 기능을 제공합니까?

A: 이 특정 모델에서 사용할 수 있는 더 큰 메모리 용량(80GB)은 문제 없이 엄청난 양의 데이터를 처리할 수 있도록 보장하므로 AI 또는 HPC 환경에서 일반적으로 발견되는 대규모 데이터 세트 또는 복잡한 모델에 사용하기에 적합합니다.

Q: A100이 NVIDIA의 데이터 센터 솔루션에 중요한 이유는 무엇입니까?

A: A100은 AI, HPC 및 엔터프라이즈 애플리케이션에 최적화된 세계에서 가장 강력한 컴퓨팅 환경을 구현하는 NVIDIA의 완전한 데이터 센터 플랫폼 엔진을 나타냅니다.

Q: 이 GPU는 어떻게 워크로드를 효과적으로 확장합니까?

A: 사용자가 7개의 격리된 인스턴스로 분할할 수 있도록 함으로써 여러 작업을 동시에 실행할 수 있으므로 다양한 동시 작업 부하를 효과적으로 관리할 수 있습니다.

Q: A100 GPU를 사용하면 어떤 유형의 플랫폼이 가장 큰 이점을 얻나요?

A: AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC)을 전문으로 하는 데이터 센터입니다. 그러나 엄청난 양의 계산 능력이 필요한 플랫폼은 시스템 캐비닛 내에 이러한 유형의 그래픽 카드를 설치하면 큰 이점을 얻을 수 있습니다.

Q: 현재 시중에서 판매되는 다른 Tensor Core GPU와 비교하면 어떻습니까?

A: 가장 가까운 경쟁사에 비해 더 큰 메모리 용량이나 파티션 기능 등과 같은 고급 기능은 물론 원시 성능 수치 측면에서도 근접한 제품이 없으므로 'NVIDIA GeForce RTX 30 시리즈'와 같은 기본 버전보다 적합하지 않습니다. '는 보급형 게임기를 대상으로 합니다.