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#NVIDIA #零壹代理 #V100 #AI
🖐以GPU運算著稱的Nvidia，近年來大舉拓展伺服器與雲端環境的人工智慧解決方案。
👉搭配記憶體容量更大的V100 GPU，整臺伺服器可處理更大規模的資料👈
DGX-2採用的Tesla V100，是2018年Nvidia新增加的機型，內建HBM2記憶體容量為32 GB，比2017年推出的Tesla V100提高了1倍。
單就Tesla V100 32GB而言，若以Tesla V100 16GB為比較基準，用於記憶體資源受限既有伺服器配置的高效能運算應用時，Tesla V100 32GB可提升50%的效能。
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#NVIDIA
NVIDIA 以泛用化 GPU 為基礎，站穩高效能運算市場，並將觸角逐漸延伸到人工智慧和自駕車輛等新興應用領域，使 2020 年夏天市值連續超車英特爾和三星，證實外界多麼看好「皮衣教主」昭示天下的「美好未來」。無論個人電腦與高效能運算領域，從「電競筆電非有 Max-Q 不可」現象到超級電腦 Top500 清單滿滿的NVIDIA GPU，優勢地位看似牢不可破。
NVIDIA旗艦 GPU 也隨著製程演進而持續「恐龍化」，Ampere 世代之首 A100 是一顆台積電 7 奈米製程、540 億電晶體的巨獸，像更多執行單元、更大記憶體子系統頻寬、一直更新的 DGX 超級電腦等，是各位也都耳熟能詳，甚至早就令人哈欠連連的「標準劇情」了。
關於人工智慧應用，NVIDIA A100 最重要的特色，莫過於自行定義的 TF32（Tensor Float 32）浮點數格式。理所當然的，TF32 在 A100 一定跑得很快，因所需頻寬僅為前代 V100 一半或三分之一，更能餵飽嗷嗷待哺的龐大 Tensor Core。
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#NVIDIA
Nvidia 是唯一一家在 MLPerf Training v0.7 測試均採用市售商品的公司。其他大多數提交的是預覽類（preview category），預計需幾個月後才會面市。使用研究類產品，可能長時間都不會面市。
18 個月內做到 AI 性能 4 倍提升!創造紀錄的 Nvidia DGX SuperPOD 系統是基於 Ampere 架構及 Volta 架構。之前曾報導，5 月發表的最近 Ampere 架構 GPU A100 基於台積電 7 奈米製程，面積高達 826 平方公釐，整合 540 億個晶體管。比起 Volta 架構高達 20 倍的性能提升，並可同時滿足 AI 訓練和推理的需求。
此次，Nvidia 在 Selene 執行系統 MLPerf 測試，Selene 是基於 DGX SuperPOD 的內部集群。DGX SuperPOD 是針對大規模 GPU 集群的公共參考架構，可在數週內完成部署。
根據測試結果，相較首輪 MLPerf 訓練測試使用的基於 V100 GPU 系統，如今 DGX A100 系統能以相同吞吐率，18 個月內做到 4 倍性能提升。
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DGX -2採用的Tesla V100，是2018年Nvidia新增加的機型，內建HBM2記憶體容量為32 GB，比2017年推出的Tesla V100提高了1倍。 單就Tesla V100 32GB而言，若以Tesla V100 16GB為 ... ... <看更多>
DGX -1 server run by bare (not NVIDIA image) Ubuntu 20, pytorch, cuda, driver, nvcc, nccl - all installed, DeepSpeed compiled with 7.0 gpu ... ... <看更多>
dgx v100 在 Step by step Guide to setup NVIDIA DGX GPU ... - YouTube 的推薦與評價
Step by step Guide to setup NVIDIA DGX GPU ( DGX -1 V100 ) at Bennett University | Jaya Gupta. Watch later. Share. Copy link. ... <看更多>