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NVIDIA黄仁勋「厨房演讲」宣布英伟达 GPU 史上最大性能飞跃

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NVIDIA黄仁勋「厨房演讲」宣布英伟达 GPU 史上最大性能飞跃
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近日 ， 英伟达创始人兼 CEO 黄仁勋在自家厨房里开始了 GTC 2020 的演讲 。
「未来十年 ， 数据中心的规模计算将成为标准 。 」说完 ， 老黄从自家的烤箱里拿出了全新的安培（Ampere）架构 GPU ， 7nm 工艺 ， 540 亿晶体管 ， 20 倍 AI 算力的提升 。
每次带来全新架构 ， 都必然是一次「性能跃迁」 。 只是这次它不是开启了一个全新的大门 ， 而是作为最后一块砖 ， 补齐了英伟达在数据科学与 AI 应用上的完整版图 。
去年的 GTC2019 ， 黄教主罕见的没有放出「重磅核弹」传言中的下一代 7nm 产品以及新架构也并没有出现 ， 而更加强调「生态」优势与「落地」的英伟达却仿佛要从侧翼用「软件生态」构筑起一道护城河 。
在高性能计算之下 ， 收购「绝配」的高性能网络公司 Mellanox 和 Cumulus Networks ， 借助这两个公司组成的新业务部门 ， 老黄开始逐渐加深其在数据中心领域的强劲增长 。
今天 ， 依靠这次带来的新的 Ampere 图形架构 ， 在 AI 计算、数据中心等领域上让英伟达获得了全面的「能力升级」 。
NVIDIA黄仁勋「厨房演讲」宣布英伟达 GPU 史上最大性能飞跃
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黄仁勋的「厨房演讲」｜英伟达官方
英伟达之前的成长很大程度上是依靠其游戏 GPU 处理器 。 如今 ， 英伟达逐渐开始在众多人工智能 AI 应用程序方面显现巨大的增长潜力 。 英伟达在 AI 领域的处理器 ， 可以帮助提高 AI 语意理解能力 ， 优化搜索引擎建议 ， 甚至赋能公共云以及物流 ， 零售和仓储等垂直行业 。
在疫情期间 ， 这些行业和应用成为「必需品」 。 巨大的推动力也为英伟达的收入和收益带来了高于平均水平的增长 。 更重要的是 ， 这也让英伟达摆脱了短期加密货币的动荡影响 ， 转身跨入了一个新的增长时代 。
全面投产的新「核弹基地」
老黄今天宣布 ， 基于 NVIDIA Ampere 架构的首个 GPU ， 即 NVIDIA A100 ， 正在全面生产并向全球客户发货 。
再说 NVIDIA A100 是「核弹」并不严谨 ， 它更像是一个「核弹基地」 。 A100 利用了英伟达安培架构的设计突破 ， 在其 8 代 GPU 中提供英伟达迄今为止最大的性能飞跃 ， 将性能提高到其前辈的 20 倍 。
NVIDIA黄仁勋「厨房演讲」宣布英伟达 GPU 史上最大性能飞跃
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【NVIDIA黄仁勋「厨房演讲」宣布英伟达 GPU 史上最大性能飞跃】NVIDIA A100 GPU｜英伟达官方
同时 ， 它是一个端到端机器学习加速器——从数据分析到训练再到推理 。 第一次在一个平台上来统一人工智能训练和推理 。 A100 是一个通用的工作负载加速器 ， 它也是为数据分析、科学计算和云图形设计的 。
「云计算和人工智能的强大趋势正在推动数据中心设计的结构性转变」黄仁勋说 ， 「过去纯 CPU 服务器的海洋 ， 正在被 GPU 主导的加速计算基础架构所取代 。 」
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黄仁勋说 ， 买得越多 ， 省得越多 。 （Buy more GPUs , the more money you save.）｜官方 Keynote
而贯彻「买更多 ， 省更多」的宗旨 ， NVIDIA A100 将同时提高吞吐量并降低数据中心的成本 。
A100 内置了新的弹性计算技术 ， 可「灵活拆分」计算能力 。 多实例 GPU 能力允许每个 A100 GPU 被分割成多达七个独立的实例来推断任务 ， 而第三代 NVIDIA NVLink interconnect 技术允许多个 A100 GPU 作为一个巨型 GPU 运行 ， 以完成更大的训练任务 。
第一批利用 NVIDIA A100 GPU 的是微软 ， 它将利用 NVIDIA A100 的来训练图灵自然语言生成 ， 这个世界上最大的语言模型 。 疫情期间 ， 这也让外卖巨头 DoorDash 获得了更强的能力 ， 「这有助于减少模型训练时间 ， 加快机器学习的开发过程 。 」DoorDash 的机器学习工程师 Gary Ren 说 。 早期采用者还包括国家实验室和一些世界领先的高等教育和研究机构 。


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