A100 解析：为何它成为 AI 大模型时代的首选？

by dino

NVIDIA A100 Tensor Core GPU 可针对 AI、数据分析和 HPC 应用场景，在不同规模下实现出色的加速，有效助力更高性能的弹性数据中心。A100 采用 NVIDIA Ampere 架构，是 NVIDIA 数据中心平台的引擎。A100 的性能比上一代产品提升高达 20 倍，并可划分为七个 GPU 实例，以根据变化的需求进行动态调整。A100 提供 40GB 和 80GB 显存两种版本，A100 80GB 将 GPU 显存增加了一倍，并提供超快速的显存带宽（每秒超过 2 万亿字节 [TB/s]），可处理超大型模型和数据集。

英伟达 A100 显卡凭借其卓越的性能、高效能和广泛的应用场景，成为了数据中心和人工智能计算领域的佼佼者。无论是深度学习、科学计算还是大数据分析等领域，A100 显卡都能够为用户提供出色的计算能力和效率。

派欧算力云（www.paigpu.com）推出的 GPU 测评栏目正在连载中，基于实际生产中的业务场景，为大家带来不同 GPU 的性能测评，我们将专注于为大家带来最前沿、最深入的性能评测和行业动态。在这里，你将能第一时间了解到最新款 GPU 的性能表现。今天我们为大家带来的测评是 NVIDIA A100 Tensor Core GPU。

NVIDIA A100 规格参数

  • 核心架构：Ampere，全球首款基于 7nm 工艺的数据中心 GPU 架构。
  • CUDA 核心数：高达 6912 个，为深度学习等计算密集型任务提供强大的计算能力。
  • Tensor Cores：432 个，支持 Tensor Float 32（TF32）和混合精度（FP16）计算，显著提升深度学习训练和推理的速度。
  • 显存：提供 40GB、80GB 和 160GB 的 HBM2e 高速显存选项，内存带宽高达 2.5TB/s，满足大规模数据集和高性能计算的需求。
  • 互联技术：支持第二代 NVIDIA NVLink 和 PCIe 4.0，实现高速的 GPU 到 GPU 和 GPU 到 CPU 的数据传输。

主要特性

A100 显卡在深度学习、科学计算等领域均表现出色，特别是在处理超大型模型和数据集时，能够显著提高计算速度和效率。A100 显卡支持多 GPU 集群配置，可动态划分为多个 GPU 实例，根据实际需求进行调整。同时，支持多种互联技术，方便与其他设备进行高速数据传输。A100 显卡兼容多种操作系统和深度学习框架，方便用户进行开发和部署。Ampere 架构针对 AI 推理进行了优化，提供了更高的计算密度和更低的延迟。

测试指标

长期以来，A100 都被认为是在大模型生产系统中的不二之选，基于此，派欧算力云对 Llama2 在 A100 上的表现进行了详细的测试。

我们以输入/输出长度作为变量，测试 Llama2 在 A100 平台运行时的延时与总吞吐量，以及 QPS 和耗时。

测试结果

注：黄色部分为性能极限，在此基础上若再增加并发，吞吐量也不会提升。

总结

经过测试，我们将 Llama2 7B 在 A100 平台上的表现总结成这一张图。

可以看到在不同 IO 场景下，Llama2 QPS 的极限如何。