在前段時間的GPU技術大會（GTC 2020）上，NVIDIA正式發布了基於Ampere架構的新一代GPU——NVIDIA A100。這款產品作為通用型工作負載加速器，瞄準了如今最為熱門的AI領域。根據NVIDIA給出的數據，其性能相比於前代產品提升了高達20倍，可用於AI訓練和推理以及科學模擬、對話式AI、推薦系統、基因組學、高性能數據分析、地震建模和金融預測等場景。
技術創新，NVIDIA A100 GPU性能突破的關鍵
NVIDIA A100擁有如此大幅度的提升，離不開Ampere架構的加持，該GPU基於7nm製造工藝，包含了超過540億個電晶體，擁有6912個CUDA核心，成為了目前全球最大的7納米處理器。不止如此，新品還搭載了40GB HBM2內存，具備1.6TB/s的內存帶寬，FP32性能達到19.5萬億次/秒，並引入了具有TF32的第三代Tensor Core核心、結構化稀疏 、多實例GPU（ MIG）、第三代NVIDIA NVLink等眾多特性。
NVIDIA在此前的Volta架構中首次引入了Tensor Core（張量單元）這一計算單元，使得當時V100 GPU的浮點運算性能得到了大幅提升，能夠更好地用於AI及深度學習應用。在最新的Ampere架構中，NVIDIA對Tensor Core進行了再次升級，使其變得更加靈活、快速且易於使用，甚至稱得上是性能上的一次飛躍。
新架構引入了為AI開發的TF32，這是一種用於處理矩陣數學的新數值格式，而矩陣數學也被稱為張量運算，是AI和部分HPC應用主要使用的運算。簡單來說，TF32能加速AI訓練計算，結合結構稀疏性，就能使FP32精度下的AI性能顯著提高，可達到上代Volta架構的20倍左右。NVIDIA表示，甚至無需修改現有程序的代碼就能獲得性能提升。此外，目前的Tensor Core核心同時支持了FP64精度的浮點運算能力，相比於前代產品，可為HPC（ 高性能計算）應用提供更多的算力，相比之前提高了多達2.5倍。
至於上文提到的結構化稀疏，其實也是這次新架構的亮點所在，目前A100中的Tensor Core可為稀疏模型應用提供高達2倍的性能提升。該功能的加入讓GPU能夠更加高效地處理高維數據，相當於提高了AI學習性能。結構化稀疏是一種高維數據的有效分析方法，具備特徵簡約、可解釋性強、計算方便等優勢，獲得了很多研發人員的關注，並在多個實際場景中得到了應用。
Ampere架構除了細節和算力方面的改進，新品還充分考慮到了應用場景，提供了多實例GPU（MIG） ，通俗來講每個A100可以劃分成七個獨立的GPU，擁有了更高的靈活性。眾所周知，在數據中心等領域，CPU虛擬化是非常多見的技術，可將內核同時分配給不同用戶獨立使用，而MIG也有異曲同工之妙，如此一來不僅為不同規模的工作提供不同的計算力，以此實現最佳利用率和投資回報率的最大化，而且能在硬體級別上實現隔離，實現更高的安全性。
至於Ampere架構的第三代NVIDIA NVLink，可使GPU之間的連接速率增加至原來的兩倍，雙向帶寬提升至50GB/s，傳輸速率達到了600GB/s，是PCIe 4.0帶寬的10倍，並且每顆GPU可以實現對外12路連接。
A100助力，NVIDIA打造新一代AI系統
目前，基於Ampere GPU的NVIDIA DGX A100系統已經發布，它是全球首款算力達到5 petaFLOPS AI系統，內置8個由NVIDIA NVLink互聯的A100 GPU、兩塊64核AMD CPU和1TB系統內存，六個第二代NVSWITCH則提供了高達 4.8 TB/s雙向帶寬。網絡方面，系統內置Mellanox ConnectX-6 VPI HDR InfiniBand和乙太網適配器，其雙向帶寬峰值為 450Gb/s。
利用Mellanox HDR 200Gbps InfiniBand互連技術，NVIDIA將140臺DGX A100系統結合在一起，成功構建了DGX SuperPOD AI超級計算機， AI計算能力高達700 Petaflops，用於公司內部對話式AI、基因組學和自動駕駛等領域的研究。值得一提的是，不只是AI、科研領域的用途，如今DGX A100組成的超級計算機還被用來對抗COVID-19，對抗疫做出了貢獻。
不光是大規模的AI計算系統，NVIDIA甚至將Ampere架構帶到了如今熱點之一的邊緣計算，NVIDIA EGX A100 AI 處理引擎搭載全新GPU的同時，集成有Mellanox ConnectX-6 Dx SmartNIC，不僅帶來優秀的拓展性，而且更有出色的安全性。Mellanox SmartNIC具有安全分流功能，能以高達 200 Gb/s 的線速進行解密，配合GPUDirect技術可將視頻幀直接傳輸到GPU顯存以進行AI處理。
相輔相成，大量軟體為A100 GPU優化
當然，除了硬體層面的優勢，實際應用時也離不開軟體的支持。目前，NVIDIA對GPU加速應用領域的軟體開發平臺CUDA進行了更新，推出了CUDA 11，為Ampere架構進行了優化，並更新了包括了50多個新版本CUDA-X庫。新版本可以完整支持基於Ampere架構的GPU硬體以及第三代Tensor Core的眾多特性，並加入了多實例GPU虛擬化和GPU分區等功能。
與此同時，NVIDIA還發布了HPC SDK、多模態對話式AI服務框架NVIDIA Jarvis、深度推薦應用框架 NVIDIA Merlin等軟體。其中，HPC SDK包含編譯器和庫的全套綜合套件，是目前唯一可用於編程加速計算系統的全套集成SDK，開發者可通過它來編程整個HPC平臺，從GPU基礎到CPU以及整體互聯，同樣該套件也對Ampere架構進行了相應優化。
寫在最後：正如NVIDIA所說的那樣，如今由於雲計算、AI等技術的出現，正在推動數據中心設計的結構性轉變，純CPU伺服器被搭載GPU加速計算的平臺所取代，未來隨著這些新技術的不斷普及，越來越多的行業、企業將會產生類似需求。NVIDIA早在3年之前就已經意識到了這一趨勢，推出了Volta架構，並將專為深度學習的Tensor Core帶入到了GPU之中，大幅提升了AI訓練和推理性能，而到了目前Ampere架構的第三代Tensor Core，更是帶來了巨大的性能飛躍，可將AI訓練時間從數周縮短到幾小時，顯著加快了推理速度，無疑助力推動了整個AI行業的發展。
另一方面，此次推出的Ampere架構、A100 GPU不只是提供了大幅度的性能增長，而且NVIDIA更是考慮到了各個方面，甚至兼顧了數據中心的成本問題。根據NVIDIA給出的數據，一個由5臺DGX A100系統組成的機架，可代替一個包括了AI訓練和推理基礎設施的數據中心，而且功耗僅是1/20，所佔用的空間是1/25，成本只有1/10。因此，我們完全有理由相信，未來NVIDIA GPU以及AI技術一定會進入到各行各業，滲透到大家日常生活的方方面面。