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v100显卡比2080ti好多少倍(v100显卡比3090算力对比)
编辑：rootadmin 加速科学发现,可视化大数据以获取见解以及为消费者提供基于AI的智能服务是研究人员和工程师的日常挑战.解决这些挑战需要更复杂,更准确的模拟,强大的大数据处理能力,或者训练和运行复杂而复杂的深度学习网络.这些工作负载还需要提高数据中心速度,以满足对指数计算能力的需求.
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对于开发人员来说,这也是一个充满机遇和挑战的时代.您如何有效地分析大量数据并获得所需的结果? NVIDIA的Tesla V100基于最新的Volta架构,是当今市场上用于加速人工智能,高性能计算和数据中心应用程序的顶级GPU.它可以帮助开发人员和企业在AI和HPC创新方面发挥带头作用.
NVIDIA Tesla V100-当今数据中心GPU的顶峰
NVIDIA Tesla V100是当今市场上旨在加速人工智能,高性能计算和图形的数据中心GPU的顶峰. NVIDIA Tesla V100加速器基于新的Volta GV100 GPU. Volta是世界上最强大的GPU架构,GV100是第一个突破100 TFLOPS深度学习性能极限的处理器. GV100结合了CUDA核心和Tensor核心,可在GPU中提供AI超级计算机的出色性能.借助Tesla V100加速系统,过去可以消耗数周计算资源的AI模型现在可以在数天内进行训练.借助NVIDIA Tesla V100加速器,大大减少了培训时间,因此AI现在可以解决各种新问题.
Tesla V100突破性创新性能解释
基于NVIDIA Volta架构的GV100 GPU
NVIDIA Tesla V100加速器配备了Volta GV100 GPU,这是世界领先的高性能并行处理器.它包含211亿个晶体管,使用TSMC的12nm FFN专有工艺创建了前所未有的815平方毫米的芯片面积(特斯拉GP100为610平方毫米).
与上一代Pascal GP100 GPU一样,GV100 GPU由6个GPU处理集群(GPC)和8个512位内存控制器组成.每个GPC具有7个纹理处理群集(TPC),每个TPC包含2个流.多处理器(SM).
完整的GV100 GPU具有84个SM,总共5376 FP32内核,5376 INT32内核,2688 FP64内核,672张量内核和336个纹理单元.每个HBM2 DRAM堆栈均由一对存储控制器控制.完整的GV100 GPU包括总共6144KB的L2缓存.
更重要的是,相比其前身GP100 GPU和其他基于Pascal的图形卡,GV100在人工智能方面具有非常出色的性能.
以ResNet-50深层神经网络为例,Tesla V100的深层神经网络训练任务的速度是Tesla P100的2.4倍.如果每个图像的目标延迟为7毫秒,则Tesla V100使用ResNet-50深度神经网络执行推理速度是P100的3.7倍.
除了可以直接对Tensor Core进行编程的CUDA C ++接口外,CUDA 9 cuBLAS和cuDNN库还包括新的库接口,用于使用Tensor Core开发深度学习应用程序和框架. NVIDIA与Caffe2和MXNet等许多流行的深度学习框架合作,将Tensor Core用于基于Volta的GPU系统的深度学习研究. NVIDIA还致力于在其他框架中增加对Tensor Core的支持.
下一代NVLINK
除了大幅提高速度外,第二代NVLink还允许CPU直接加载/存储/原子访问每个GPU的HBM2内存. NVLink还支持一致性操作,允许从图形内存读取的数据存储在CPU的缓存层次结构中,从而进一步释放CPU性能.
HBM2内存架构
与上一代Tesla P100相比,Tesla V100使用更快,更高效的HBM2架构.四个HBM芯片(堆栈)可提供总计900 GB / s的峰值内存带宽(上一代：732 GB / s).同时,Volta还使用了新的内容控制器,这进一步扩大了内存带宽的优势.在STREAM上进行测量时,提供的内存带宽是Pascal GPU的1.5倍.
最大节能模式
新的最大节能模式使数据中心可以在现有功率预算内将每个机架的计算能力提高40％.在这种模式下,当以最大处理效率运行时,Tesla V100可以提供高达80％的性能,而功耗只有一半.
可编程性
Tesla V100的原始体系结构设计旨在实现更高的可编程性,从而使用户能够在更复杂和多样化的应用程序中高效工作. Volta是第一个支持独立线程调度的GPU,可实现更好的同步以及在程序中并行线程之间进行写入.提高线程编写的灵活性,并最终实现更高效,更细粒度的并行算法.
要求试用Tesla V100,并提前体验AI创新的未来
到目前为止, V100的首个深度学习和分析工作站DGX Station使用；阿里云,百度和腾讯等公司已在其云服务V100中部署了Tesla.华为,浪潮和联想等OEM也已经采用Tesla V100来构建新一代的加速数据中心.当前,有组织与NVIDIA合作进行深度学习,涉及金融,汽车,教育和互联网等各个领域
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