Die NVIDIA A100 Tensor Core ist eine beeindruckende GPU. Die 2020 eingeführte A100 stellte einen enormen Fortschritt in Bezug auf Rechenleistung, Effizienz und Vielseitigkeit für hochleistungsfähige maschinelle Lernanwendungen dar.
Rolle der A100 GPU heute
In den letzten vier Jahren war die A100 die bevorzugte GPU zur Beschleunigung komplexer Berechnungen und ermöglichte Durchbrüche in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, dem Deep Learning und wissenschaftlichen Simulationen.
Mit der Einführung der H100 wurde die A100 in Bezug auf rohe Leistung, Skalierbarkeit und Funktionsumfang übertroffen. Trotzdem bleibt die A100 ein leistungsstarkes Werkzeug für KI-Ingenieure und Datenwissenschaftler aufgrund ihrer robusten Fähigkeiten, besseren Verfügbarkeit und bewährten Erfolgsbilanz.
A100 Spezifikationen und Leistungsübersicht
Lassen Sie uns die NVIDIA A100 GPU im Detail durchgehen. Wir werden die Architektur, neue Funktionen, Leistungsspezifikationen und Speicherkonfigurationen überprüfen.
Wir werden auch die A100 mit ihrem Vorgänger, der V100, und ihrem Nachfolger, der H100 und H200, vergleichen. Schließlich werden wir einige Anwendungsfälle durchgehen, in denen die A100 einen signifikanten Einfluss hatte, insbesondere im KI-Training und bei der Inferenz.
A100 Datenblattvergleich vs. V100 und H100
GPU-Merkmale | NVIDIA V100 | NVIDIA A100 | NVIDIA H100 SXM5 |
|---|---|---|---|
GPU-Board-Formfaktor | SXM2 | SXM4 | SXM5 |
SMs | 80 | 108 | 132 |
TPCs | 40 | 54 | 66 |
FP32-Kerne / SM | 64 | 64 | 128 |
FP32-Kerne / GPU | 5020 | 6912 | 16896 |
FP64-Kerne / SM (ohne Tensor) | 32 | 32 | 64 |
FP64-Kerne / GPU (ohne Tensor) | 2560 | 3456 | 8448 |
INT32-Kerne / SM | 64 | 64 | 64 |
INT32-Kerne / GPU | 5120 | 6912 | 8448 |
Tensor-Kerne / SM | 8 | 4 | 4 |
Tensor-Kerne / GPU | 640 | 432 | 528 |
Textureinheiten | 320 | 432 | 528 |
Speicherinterface | 4096-bit HBM2 | 5120-bit HBM2 | 5120-bit HBM3 |
Speicherbandbreite | 900 GB/s | 1555 GB/s | 3000 GB/s |
Transistoren | 21,1 Milliarden | 54,2 Milliarden | 80 Milliarden |
Maximale thermische Verlustleistung (TDP) | 300 Watt | 400 Watt | 700 Watt |
*Siehe detaillierte Vergleiche von V100 vs A100 und A100 vs H100.
NVIDIA A100 GPU-Architektur
Die NVIDIA A100 GPU basiert auf der Ampere-Architektur, die mehrere große Verbesserungen gegenüber ihrem Vorgänger, der Volta-Architektur, einführte. Die A100 umfasst 54 Milliarden Transistoren, ein erheblicher Anstieg gegenüber den 21 Milliarden Transistoren der V100.
Dritte Generation von Tensor Cores
Eines der Hauptmerkmale der A100 sind ihre Tensor Cores der dritten Generation. Diese Kerne sind darauf ausgelegt, KI-Workloads zu beschleunigen, indem sie Matrixmultiplikationen und Akkumulationen durchführen, die grundlegende Operationen in Deep-Learning-Modellen sind.
Die Tensor Cores der dritten Generation in der A100 unterstützen eine breitere Palette von Präzisionen, einschließlich FP64, FP32, TF32, BF16, INT8 und mehr. Diese Vielseitigkeit ermöglicht es der A100, optimale Leistung bei verschiedenen KI- und HPC-Aufgaben zu liefern.
Zusätzlich führt die A100 die Unterstützung für strukturierte Sparsität ein, eine Technik, die die inhärente Sparsität in neuronalen Netzwerkmodellen nutzt, um den Durchsatz für Matrixoperationen zu verdoppeln. Das bedeutet, dass die A100 mehr Daten in kürzerer Zeit verarbeiten kann, was die Trainings- und Inferenzzeiten für KI-Modelle erheblich beschleunigt.
Multi-Instance GPU (MIG)-Technologie
Eine weitere wichtige Innovation in der A100-Architektur ist die Multi-Instance GPU (MIG)-Technologie. MIG ermöglicht es, eine einzelne A100 GPU in bis zu sieben kleinere, vollständig isolierte Instanzen zu partitionieren. Jede Instanz arbeitet als unabhängige GPU mit eigenen dedizierten Ressourcen wie Speicher und Rechenkernen. Diese Funktion ist besonders wertvoll in Multi-Tenant-Umgebungen wie Rechenzentren, in denen mehrere Benutzer oder Anwendungen dieselbe physische GPU ohne Interferenzen gemeinsam nutzen können.
Die MIG-Technologie verbessert die Ressourcenauslastung und Effizienz und ermöglicht eine flexiblere und kostengünstigere Bereitstellung von GPU-Ressourcen. Beispielsweise können kleinere KI-Inferenzaufgaben gleichzeitig auf verschiedenen MIG-Instanzen ausgeführt werden, wodurch der gesamte Durchsatz der A100 GPU maximiert wird.
NVLink 3.0
Um die Hochgeschwindigkeitskommunikation zwischen GPUs zu unterstützen, integriert die A100 die NVLink 3.0-Technologie. NVLink 3.0 bietet eine bidirektionale Bandbreite von 600 GB/s, sodass mehrere A100-GPUs nahtlos in einem einzigen System zusammenarbeiten können. Diese Hochgeschwindigkeitsverbindung ist entscheidend für groß angelegte KI- und HPC-Anwendungen, die riesige Datenmengen in Echtzeit zwischen GPUs austauschen müssen.
PCIe und SXM4
Die A100 ist in zwei verschiedenen Sockel-Formfaktoren erhältlich, PCIe oder SXM4. Während PCIe eine gute Option für begrenzte Anwendungsfälle sein kann, bietet SXM erhebliche Skalierbarkeit und Leistung im groß angelegten maschinellen Lernen und bei Inferenzaufgaben.
Detaillierte Leistungsdaten der A100
Die Leistungsfähigkeit der NVIDIA A100 GPU wird durch ihre beeindruckende Rechenleistung und fortschrittlichen architektonischen Merkmale hervorgehoben. Nachfolgend sind die wichtigsten Leistungsdaten aufgeführt, die die A100 zu einer leistungsstarken Lösung für KI- und HPC-Workloads machen.
Rechenleistung
Präzisionstyp | Spitzenleistung (TFLOPS/TOPS) |
FP64 (Doppelpräzision) | 9,7 TFLOPS |
FP32 (Einzelpräzision) | 19,5 TFLOPS |
TF32 (Tensor Float) | 156 TFLOPS |
FP16 (Halbpräzision) | 312 TFLOPS |
BFLOAT16 | 312 TFLOPS |
INT8 | 1.248 TOPS |
INT4 | 2.496 TOPS |
FP32 (Einzelpräzision): Die A100 liefert bis zu 19,5 TFLOPS an Einzelpräzisionsleistung und ist damit äußerst effektiv für allgemeine Rechenaufgaben und das Training von KI.
TF32 (TensorFloat-32): Mit der Einführung der TF32-Präzision erreicht die A100 bis zu 156 TFLOPS, was die Arbeitslasten beim KI-Training erheblich beschleunigt, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen.
FP16 (Halbpräzision): Für Aufgaben, die eine geringere Präzision tolerieren können, wie das Training neuronaler Netze, bietet die A100 bis zu 312 TFLOPS an Leistung im FP16-Modus.
INT8: Inferenzaufgaben profitieren häufig von geringerer Präzision, und die A100 liefert bis zu 624 TOPS (Tera-Operationen pro Sekunde) in INT8, was eine schnelle Inferenz für KI-Modelle ermöglicht.
FP64 (Doppelpräzision): Für wissenschaftliches Rechnen und Simulationen, die hohe Präzision erfordern, bietet die A100 9,7 TFLOPS an Doppelpräzisionsleistung, was für genaue Ergebnisse in HPC-Anwendungen unerlässlich ist.
Speicher und Bandbreite
Speicherkapazität: Die A100 ist in Konfigurationen mit 40 GB und 80 GB erhältlich und der HBM2e-Speicher der A100 sorgt für ausreichende Kapazität für große Datensätze und komplexe Modelle.
Speicherbandbreite: Mit Bandbreiten von 1,6 TB/s (40 GB) und 2 TB/s (80 GB) sorgt die A100 für einen schnellen Datentransfer zwischen GPU und Speicher, minimiert Engpässe und verbessert die Gesamtleistung.
Skalierbarkeit
Die Architektur der A100 unterstützt nahtlose Skalierbarkeit und ermöglicht effiziente Multi-GPU- und Multi-Node-Konfigurationen.
Multi-GPU-Konfigurationen: Mit NVLink 3.0 können mehrere A100-GPUs miteinander verbunden werden, um als eine Einheit zu arbeiten. Dies erhöht die Rechenleistung und Speicherkapazität, sodass größere und komplexere Workloads verarbeitet werden können.
Multi-Node-Cluster: Für massive Rechenaufgaben können A100-GPUs über mehrere Knoten in einem Cluster eingesetzt werden. Hochgeschwindigkeitsverbindungen wie NVIDIA InfiniBand sorgen für eine effiziente Kommunikation zwischen den Knoten und ermöglichen verteiltes Training und groß angelegte Simulationen.
Software-Ökosystem
NVIDIA bietet ein umfassendes Software-Ökosystem zur Unterstützung der Bereitstellung und Skalierbarkeit von A100-GPUs. Zu den wichtigsten Komponenten gehören:
CUDA: NVIDIAs parallele Computerplattform und Programmiermodell, das Entwicklern ermöglicht, die volle Leistung der A100-GPUs für ihre Anwendungen zu nutzen.
NVIDIA TensorRT: Eine Hochleistungs-Bibliothek für die Inferenz im Deep Learning, die KI-Modelle für den Einsatz auf A100-GPUs optimiert und maximale Effizienz und Leistung gewährleistet.
NVIDIA NGC: Ein Katalog vortrainierter KI-Modelle, SDKs und anderer Ressourcen, die Entwicklern helfen, schnell mit A100-GPUs zu starten. NGC bietet auch Container, die die Bereitstellung von KI- und HPC-Anwendungen vereinfachen.
NVIDIA Triton Inference Server: Ein skalierbarer, multiframeworkfähiger Inferenzserver, der die Bereitstellung von KI-Modellen im großen Maßstab vereinfacht und die effiziente Nutzung von A100-GPUs sicherstellt.
NVIDIA A100 Preisgestaltung
Lange Zeit war die NVIDIA A100 nur sehr begrenzt verfügbar, sodass Sie keinen Zugang zu ihrer Rechenleistung erhalten konnten, selbst wenn Sie wollten. Heute hat sich die Verfügbarkeit verbessert und Sie können sowohl die A100 40GB als auch die A100 80GB on-demand oder durch langfristige Reservierung dedizierter Instanzen nutzen. Aktuelle On-Demand-Preise für A100-Instanzen bei DataCrunch:
80 GB A100 SXM4:
$1,89/Stunde
40 GB A100 SXM4:
$1,29/Stunde
Echtzeitpreise für die A100 finden Sie hier.
Auf der DataCrunch-Cloud-Plattform ist die A100 auch mit dynamischer Preisgestaltung verfügbar. In diesem Fall richtet sich der Stundenpreis nach der Marktnachfrage und kann während der Nebenzeiten deutlich niedriger sein.
Fazit zur A100 Tensor Core GPU
Obwohl sie in der rohen Rechenleistung von der H100 übertroffen wird, ist die A100 immer noch eine äußerst leistungsfähige GPU. Durch die Beschleunigung und Effizienzsteigerung von Berechnungen bleibt die A100 ein extrem leistungsstarkes Werkzeug für KI-Trainings- und Inferenzprojekte. Wenn Sie die A100 ausprobieren möchten, starten Sie noch heute eine Instanz mit DataCrunch.