ampere架构(ampere架构和图灵架构)

本文目录：

• 1、单3060ti显卡能做分屏吗
• 2、英伟达秀全球最大GPU，黄仁勋从烤箱里拿出的产品果然「爆了」
• 3、[GPU硬件架构]NVIDIA Ampere 架构：细粒度结构化稀疏性
• 4、[GPU硬件架构]NVIDIA Ampere 架构：第三代 Tensor Core

单3060ti显卡能做分屏吗

能。

一、GeForce RTX 3060 Ti外观

在外包装上，GeForce RTX 3060 Ti与前几款发布的显卡相同，NV标识性的极简风格，方方正正的硬纸盒子，主色调以黑色为主，辅以玫瑰金色纹路。

相比RTX 3080的推拉式散热，RTX 3060 Ti采用推式风扇设计，显卡前端的风扇将热空气从机箱背部支架排出；显卡尾部直接由正面导流罩和大量的外露散热鳍片组成，形成中空状态，风扇依旧会将热气通过散热鳍片向上排出。

二、NVIDIA Ampere架构中的RTX 3060 Ti

NVIDIA GeForce RTX 3060 Ti采用了NVIDIA Ampere架构，我们首先来看一下RTX 3060 Ti的提升。第二代RTX架构 Ampere下的3060 Ti相较于初代的Turing RTX架构，NVIDIAAmpere架构在算力上有着成倍的增长，这一点在RTX 3060 Ti中依旧有体现，每个时钟执行2次着色器运算，而Turing为1次，RTX 3060 Ti的着色器性能达到16.2 TFLOPS单精度性能，而Turing为7.2 TFLOPS。NVIDIAAmpere架构翻倍了光线与三角形的相交吞吐量，RT Core达到31.6 RTTFLOPS，而Turing为21.7 RT TFLOPS。全新的Tensor Core可自动识别并消除不太重要的DNN权重，处理稀疏网络的速率是Turing的两倍，算力高达129.6 TensorTFLOPS，而Turing为57.4 TensorTFLOPS。

英伟达秀全球最大GPU，黄仁勋从烤箱里拿出的产品果然「爆了」

SegmentFault 思否报道丨公众号：SegmentFault

是他，还是那个男人，那个熟悉的皮夹克。

5 月 14 日 晚，黄仁勋在厨房召开了英伟达 GTC 2020 线上发布会。由于新冠病毒疫情影响，英伟达原计划的现场活动被迫取消，定于 3 月 24 日通过媒体发布的新闻稿也未见踪影。千呼万唤中，黄仁勋终于在烤箱前和大家见面了。

本届 GTC 从预热开始就不走寻常路，黄仁勋在大会前一天晒出了自己从烤箱里拿出了 全新的安培（Ampere）架构 GPU NVIDIA A100 。

令人颇感意外的是，虽然无法举办线下活动，英伟达竟然连线上直播都懒得办，直接播放了黄仁勋在自家厨房里录制的视频完成了新品发布。果然是手里有「硬货」就不在乎形式了。

英伟达的首款安培架构 GPU 可以算「史上最强」了，基于 7nm 工艺制程，拥有 540 亿晶体管，面积为826mm²，与 Volta 架构相比性能提升了 20 倍 ，既可以做训练也可以做推理。

NVIDIA A100 具有 TF32的第三代 Tensor Core 核心，能在不更改任何代码的情况下将 FP32 精度下的 AI 性能提高 20倍，达到19.5万亿次/秒 。

多实例 GPU-MG 可将单个 A100 GPU 分割为 7 个独立的 GPU，根据任务不同提供不同的计算力，实现最佳利用率和投资回报率的最大化。

NVIDIA A100 新的效率技术利用了AI数学固有的稀疏性，优化之后性能提升了一倍。

英伟达将 NVIDIA A100 的特性总结为以下 5 点：

黄仁勋说：“Ampere架构的突破性设计为英伟达第八代GPU提供了迄今为止最大的性能飞跃， 集 AI 训练和推理于一身，并且其性能相比于前代产品提升了高达 20 倍 。这是有史以来首次，可以在一个平台上实现对横向扩展以及纵向扩展的负载的加速。A100 将在提高吞吐量的同时，降低数据中心的成本。”

NVIDIA A100 是第一个基于 NVIDIA 安培架构的 GPU，提供了在 NVIDIA 八代 GPU 里最大的性能提升，它还可用于数据分析，科学计算和云图形，并已全面投产并交付给全球客户。

全球 18 家领先的服务提供商和系统构建商正在将 NVIDIA A100 整合到他们的服务和产品中，其中包括阿里云、AWS、百度云、思科、Dell Technologies、Google Cloud、HPE、Microsoft Azure和甲骨文。

黄仁勋还介绍了基于 NVIDIA A100 的第三代 AI 系统 DGX-A100 AI。DGX-A100 AI 是世界上第一台单节点 AI 算力达到 5 PFLOPS 的服务器 ，每台 DGX A100 可以分割为多达 56 个独立运行的实例，还集合了 8 个 NVIDIA A100 GPU，每个 GPU 均支持 12 路 NVLink 互连总线。

据了解，与其他高端 CPU 服务器相比，DGXA100 的 AI 计算性能高 150 倍、内存带宽高 40 倍、IO 带宽高 40 倍。

黄仁勋说：“AI已经被应用到云计算、 汽车 、零售、医疗等众多领域，AI算法也正变得越来越复杂和多样。ResNet模型的算力需求从2016年到现在已经增加了3000倍，我们需要更好的解决方案。”

如此强大的 DGX-A100 AI 售价自然也不便宜，标价 19.9 万美元，约合人民币 141 万元。

此外，黄仁勋还提到了英伟达新一代 DGXSuper POD 集群，由 140 台DGXA100系统组成，AI算力达 700 Petaflops，相当于数千台服务器的性能 。

据了解，首批 DGXSuper POD 将部署在美国能源部阿贡国家实验室，用于新冠病毒疫情相关的研究。

除了以上两款重磅产品，黄仁勋还宣布推出了 NVIDIA Merlin，这是一个用于构建下一代推荐系统的端到端框架，该系统正迅速成为更加个性化互联网的引擎。Merlin将创建一个 100 TB 数据集推荐系统所需的时间从四天减少到 20 分钟。

英伟达此次还推出了众多 AI 领域相关产品，包括 以太网智能网卡 Mellanox ConnectX-6 Lx SmartNIC、EGX 边缘 AI 平台和一系列软件更新扩展。

1.以太网智能网卡 Mellanox ConnectX-6 Lx SmartNIC

ConnectX-6 Lx 是业界首个为 25Gb/s 优化的安全智能网卡，可提供两个 25Gb/s 端口或一个 50Gb/s 端口。

2.EGX 边缘 AI 平台

EGX Edge AI 平台是首款基于 NVIDIA 安培架构的边缘 AI 产品，可接收高达 200Gbps 的数据，并将其直接发送到 GPU 内存进行 AI 或 5G 信号处理。

3.Spark 3.0

英伟达还宣布在 Spark 3.0 上支持 NVIDIA GPU 加速，基于 RAPIDS 的 Spark 3.0，打破了提取，转换和加载数据的性能基准。它已经帮助 Adobe Intelligent Services 将计算成本降低了90％。

4.NVIDIA Jarvis

黄仁勋在发布会中详细介绍了 NVIDIA Jarvis，这是一个新的端到端平台，可以充分发挥英伟达 AI 平台的强大功能，创建实时多模态对话式 AI。

5.Misty 交互 AI

现场演示中，一个名为 Misty 的 AI系统展示了实时理解并回答一系列有关天气的复杂问题的交互过程。

自动驾驶方面，英伟达也将安培架构嵌入了新的 NVIDIA DRIVE 平台。据了解，小马智行、法拉第未来等自动驾驶企业已宣布采用 NVIDIA DRIVE AGX 计算平台。

英伟达的 NVIDIA Isaac 软件定义的机器人平台还将用于宝马集团工厂。英伟达机器人技术全球生态系统涵盖配送、零售、自主移动机器人、农业、服务业、物流、制造和医疗保健各个行业。

英伟达这场时隔 3 年的发布会可谓诚意满满，首次推出的安培架构给足了惊喜，性能提升 20 倍的 NVIDIA A100 GPU 可谓性能飞跃。

虽然发布会并不是现场直播，但依旧爆点十足。一台就比千台强的 DGX-A100 AI 也印证了黄仁勋那就经典名言“买的越多，赚的越多”。英伟达的 AI 解决方案已经覆盖了各行各业，强大的 AI 生态正在形成。

中国工程院院士倪光南曾表示：「芯片设计门槛极高，只有极少数企业能够承受中高端芯片研发成本，这也制约了芯片领域创新。」

英伟达在本届 GTC 上推出的安培架构和基于此的一系列 AI 平台无一部显示了一个 AI 芯片巨头的实力，又一次树立了性能标杆。

根据 Gartner 的预测数据 ，未来 5 年内全球人工智能芯片市场规模将呈飙升趋势 ，自 2018 年的 42.7 亿美元 ，升高至 343 亿美元 ，增长已超过 7 倍，可见 AI 芯片市场有较大增长空间。

尽管与西方发达国家相比，中国的 AI 芯片研发还存在一定差距，但过去两年中，中国 AI 芯片初创企业已获得了数亿美元的资金。华为等公司也开发了令人印象深刻的芯片设计。

但芯片开发极具复杂性，中国人才的短缺以及缺乏多家全球销售排名前 15 位的中国半导体公司的情况表明，中国仍需要取得重大进展，才能在半导体领域与美国匹敌。

[GPU硬件架构]NVIDIA Ampere 架构：细粒度结构化稀疏性

细粒度结构化稀疏性（fine-grained structured sparsity ，稀疏性），是助力推动 NVIDIA Ampere 架构 GPU 性能提升的一项全新技术，它不但提高了效率，还使开发者能够通过减少计算操作来加速其神经网络。

在A100中，通过细粒度结构化稀疏将训练好的网络权重修剪为2:4 稀疏矩阵，接下来是一个简单而通用的方法来对非零权重进行微调（fine-tune）。然后权重网络权重被压缩之后，数据占用空间和带宽减少为原来的一半，并且 A100 的稀疏 Tensor Core 通过跳过零（skipping the zeros）将数学计算的吞吐量加倍。

根据NVIDIA自述 [1] ，通过对计算机视觉、目标检测、分割、自然语言建模和翻译的数十个网络的评估，这种方法几乎不会导致推理准确性的损失。

以下为NVIDIA使用PyTorch库 Automatic SParsity (ASP) [2] 实现的工作流获得的FP16精度结果示例：

更多信息可以参考 the Accelerating Sparse Deep Neural Networks whitepaper [3]

A100 Tensor Core GPU 包括新的 Sparse Tensor Core 指令，这些指令跳过对零值的计算，从而使 Tensor Core 计算吞吐量翻倍。图1展示了，Tensor Core在点积计算中是如何使用压缩元数据（即：非零值的索引）去匹配经过压缩后的网络权重。

通过引入稀疏 Tensor Core，A100使用TensorFloat-32的运行速度比V100 FP32 FMA快20倍。

[GPU硬件架构]NVIDIA Ampere 架构：第三代 Tensor Core

摘录自 NVIDIA Ampere Architecture In-Depth 一文中关于 Tensor Core 的部分

NVIDIA A100 是基于Ampere 架构推出的一款GPU芯片，计算能力8.0。Tensor Core 是 NVIDIA 的先进技术，可实现混合精度计算，并能根据精度的降低动态调整算力，在保持准确性的同时提高吞吐量。

GA100 GPU 的完整实现包括以下单元：

GA100 GPU 的 A100 Tensor Core GPU 实现包括以下单元：

基于 NVIDIA Ampere 架构的 A100 Tensor Core GPU 中的新 SM 大大提高了性能，在 Volta 和 Turing SM 架构的基础之上，增加了许多新功能。

如上图所示，TP32提供了与FP32相同的表示范围（与 FP32 相同，具有8 位指数），但与FP16相同的表示精度（与 FP16 相同，具有10 位尾数）。TF32 Tensor Core 读取 FP32 数据作为输入并在内部转换为TF32数据，最终产生FP32 输出。因此在A100中可以使用TF32加速FP32的张量计算，并同时支持FP32数据的输入和输出。其运行速度比 V100 FP32 FMA 操作快 10 倍，或者在稀疏时快 20 倍。

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