A100 Tensor核心可加速HPC HPC应用程序的性能需求正在迅速增长.众多科学研究领域的许多应用程序都依赖于双精度(FP64)计算. 为了满足HPC计算快速增长的计算需求,A100 GPU支持Tensor操作,以加速符合IEEE的FP64计算,提供的FP64性能是NVIDIA Tesla V100 GPU的2.5倍. A100上新的双精度矩阵乘法加法指令替换了V100上的八条DFMA指令,从而减少了指令提取,调度开销,寄存器读取,数据路径功率和共享存储器读取带宽. A100中的每个SM总…

将Tensor核心引入标准Fortran 调优的数学库是从HPC系统提取最终性能的一种简单而可靠的方法.但是,对于寿命长的应用程序或需要在各种平台上运行的应用程序,为每个供应商或库版本调整库调用可能是维护的噩梦. 可以自动生成对调优数学库的调用的编译器为提供了两全其美的优势:易于移植和终极性能.在本文中,将展示如何在GPU上无缝加速许多标准Fortran数组内在函数和语言构造.nvfortran编译器通过将Fortran语句映射到NVIDIA cuTENSOR库中的可用功能来自动启用此加速,该库…

NVIDIA深度架构 本文介绍A100 GPU,NVIDIA Ampere架构GPU的重要新功能. 现代云数据中心中运行的计算密集型应用程序的多样性推动了NVIDIA GPU加速的云计算的爆炸式增长.此类密集型应用程序包括AI深度学习(DL)训练和推理,数据分析,科学计算,基因组学,边缘视频分析和5G服务,图形渲染,云游戏等.从扩展的AI训练和科学计算,到扩展的推理应用程序,再到支持实时对话式AI,NVIDIA GPU提供了必要的功能,加速当今云数据中心中运行的众多复杂且不可预测的工作负载. N…

用NVIDIA A100 GPUs提高计算机视觉 Improving Computer Vision with NVIDIA A100 GPUs 在2020年英伟达GPU技术会议的主题演讲中,英伟达创始人兼首席执行官黄延森介绍了基于英伟达安培GPU架构的新英伟达A100 GPU. 在这篇文章中,我们详细介绍了A100的令人兴奋的新特性,这些特性使NVIDIA GPU成为计算机视觉工作负载的一个更好的动力.我们还展示了NVIDIA最近的两个CV研究项目:语义分割的层次多尺度注意和Bi3D:通过二元…

A100计算能力 A100 GPU支持新的计算功能8.0.表1比较了NVIDIA GPU架构的不同计算功能的参数. 表1.计算能力:GP100 vs. GV100 vs. GA100. MIG架构 尽管许多数据中心的工作量在规模和复杂性上都在继续扩展,但某些加速任务的要求却不高,例如早期开发或推断小批量的简单模型.数据中心经理的目标是保持较高的资源利用率,因此理想的数据中心加速器不仅会变大,还会有效地加速许多较小的工作负载. 新的MIG功能可以将每个A100划分为多达七个GPU实例,以实现最佳利…

A100 GPU硬件架构 NVIDIA GA100 GPU由多个GPU处理群集(GPC),纹理处理群集(TPC),流式多处理器(SM)和HBM2内存控制器组成. GA100 GPU的完整实现包括以下单元: 每个完整GPU 8个GPC,8个TPC / GPC,2个SM / TPC,16个SM / GPC,128个SM 每个完整GPU 64个FP32 CUDA内核/ SM,8192个FP32 CUDA内核 每个完整GPU 4个第三代Tensor核心/ SM,512个第三代Tensor核心 6个HBM…

NVIDIA Tensor Cores解析 高性能计算机和人工智能前所未有的加速 Tensor Cores支持混合精度计算,动态调整计算以加快吞吐量,同时保持精度.最新一代将这些加速功能扩展到各种工作负载.NVIDIA Tensor内核为所有工作负载提供了新的能力,从革命性的新精度Tensor Float 32(TF32)人工智能训练中的10倍加速到浮点64(FP64)高性能计算的2.5倍加速. Revolutionary AI Training 当人工智能模型面临更高层次的挑战时,如精确的对话…

CUDA 9中张量核(Tensor Cores)编程 Programming Tensor Cores in CUDA 9 一．概述 新的Volta GPU架构的一个重要特点是它的Tensor核,使Tesla V100加速器的峰值吞吐量是上一代Tesla P100的32位浮点吞吐量的12倍.Tensor内核使人工智能程序员能够使用混合精度来获得更高的吞吐量,而不牺牲精度. Tensor核心已经在许多深度学习框架(包括Tensorflow.PyTorch.MXNet和Caffe2)中支持深度学习训…

用NVIDIA Tensor Cores和TensorFlow 2加速医学图像分割 Accelerating Medical Image Segmentation with NVIDIA Tensor Cores and TensorFlow 2 医学图像分割是当前学术界研究的热点.这方面正在进行的挑战.竞赛和研究项目的数量证明了这一点,这些项目的数量只是逐年上升.在解决这一问题的各种方法中,U-Net已经成为许多2D和3D分割任务的最佳解决方案的骨干.这是因为简单性.多功能性和有效性. 当实践…

NVIDIA安培架构 NVIDIA Ampere Architecture In-Depth 在2020年英伟达GTC主题演讲中,英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋介绍了基于新英伟达安培GPU架构的新英伟达A100 GPU.本文将介绍新的A100 GPU,并描述NVIDIA安培体系结构GPU的重要新功能. 在现代云数据中心运行的计算密集型应用程序的多样性推动了NVIDIA GPU加速云计算的爆炸式增长.这些密集型应用包括人工智能深度学习(AI deep learning,DL)培训和推理.数据分析.…