Tensor Core 是 NVIDIA 發(fā)明的一種專用計算單元，設(shè)計用來加速深度學(xué)習(xí)中的張量運(yùn)算，特別是矩陣乘法操作，這些操作是訓(xùn)練和推理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時最常見和計算密集型的任務(wù)。NVIDIA A100 GPU 的第三代 Tensor Core 為深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練帶來了以下具體優(yōu)勢：

1、新的 TF32 精度：A100 GPU 的第三代 Tensor Core 引入了一種新的數(shù)值格式 TF32，它針對 AI 和深度學(xué)習(xí)中的矩陣運(yùn)算進(jìn)行了優(yōu)化，可以在不需要更改現(xiàn)有程序代碼的情況下，提供高達(dá) 20 倍的性能提升 。

2、吞吐量提升：與前代產(chǎn)品相比，第三代 Tensor Core 在 TF32 格式下運(yùn)行的數(shù)學(xué)運(yùn)算吞吐量比上一代 V100 GPU 在 FP32 下高出 10 倍，顯著提高了深度學(xué)習(xí)（DL）工作負(fù)載的性能 。

3、支持混合精度：A100 GPU 支持混合精度策略，主要采用 FP16 精度，必要時也可以采用 FP32 精度。這種策略可以減少計算、內(nèi)存和內(nèi)存帶寬需求，同時通常能夠保持模型的最終精度。

4、性能和效率：第三代 Tensor Core 可以更高效地處理 FP32 數(shù)據(jù)類型，加速 AI 訓(xùn)練和推理任務(wù)。在 TF32 模式下，Tensor Core 接受 FP32 矩陣作為輸入，并在內(nèi)部以 TF32 格式執(zhí)行矩陣乘法，結(jié)果累加在 FP32 矩陣中，從而簡化了混合精度訓(xùn)練工作流程 。

5、結(jié)構(gòu)化稀疏性支持：A100 GPU 中的 Tensor Core 增加了對結(jié)構(gòu)化稀疏性的支持，可以進(jìn)一步提高 AI 性能，尤其適合處理高維數(shù)據(jù)，提供高達(dá) 2 倍的性能提升。

6、多實(shí)例 GPU (MIG) 技術(shù)：A100 GPU 支持 MIG 技術(shù)，允許單個 A100 GPU 分割成多個獨(dú)立的小 GPU，提高了云和數(shù)據(jù)中心的資源分配效率。

7、內(nèi)存和帶寬增強(qiáng)：A100 GPU 擁有高容量的 HBM2E 內(nèi)存和高達(dá) 1.6 TB/s 的內(nèi)存帶寬，極大提升了處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的能力。

8、第三代 NVLink 技術(shù)：A100 GPU 支持第三代 NVLink 技術(shù)，提供高速 GPU 到 GPU 通信，增強(qiáng)了大規(guī)模模型訓(xùn)練的并行計算能力 。

這些特性使得 A100 GPU 成為了高性能深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練的強(qiáng)大加速器。

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