DT Value|NVIDIA安培GPU：从TOP500走向云智应用

八一八安培架构GPU的基本功
2017年5月10日， NVIDIA（英伟达）推出Volta架构及对应的Tesla V100数据中心GPU 。一年之后， IBM为美国能源部（DOE）建造的超级计算机Summit就在近3万个Tesla V100 GPU的加持下登上TOP500榜单的首位。在这500套（当时）全球最快的高性能计算（High Performance Computing ， HPC）系统中，使用加速器的有110套，其中NVIDIA GPU多达98套，接近九成，在前10名中也占据了半壁江山。

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2019年11月， TOP500榜单中使用加速器的系统数量， Volta架构傲视同侪
TOP500榜单每年更新两次，时隔一年半之后，榜单的头名和NVIDIA GPU在前10名中的占比都没变，但是使用加速器或协处理器技术的系统增加到145套：其中基于Volta的多达94套，接近三分之二；使用NVIDIA GPU的系统数量比前一期榜单的加速器方案总和（134套）都多……而在强调单位能效的Green500榜单中，前10名中有8个采用NVIDIA GPU——7个是V100 。
如果我们把目光放在TOP500榜单的后100名（401～500），会发现另一个有趣的现象：2018年6月，采用NVIDIA GPU的系统只有15个；2019年11月，仅采用V100的系统就有18套，其中排名第422和494位的两套系统，其节点和互连方案与榜单前两名（美国能源部的Summit和Sierra）如出一辙。
快速占据TOP500榜单的近20% ，既“上得厅堂”又“下得厨房” ， V100可以说是有史以来最为成功的数据中心GPU 。又是在5月，又是在TOP500榜单更新之前，三年后在老黄的厨房“面世”的A100 GPU能否取得更高的成就？

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Ampere（安培）架构推出当天，即宣布获得美国和德国的6家超算中心采用，包括DGX A100系统组成的集群，共使用近1.3万个A100 GPU ，总算力为：使用64位浮点运算的仿真，峰值性能超过250 PFlops（petaflops）；使用混合精度运算的AI推理工作，利用A100 GPU对稀疏性的支持，可以提供惊人的8.07 EFlops（exaflops）。

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美国阿贡国家实验室部署首批DGX-A100系统
在（北京时间）昨天夜里公布的第55版TOP500榜单中，酝酿多年的ARM超算系统Fugaku（富岳）终于登上榜首， “仓促上阵”的A100则凭借基于DGX A100 SuperPOD快速搭建起来的Selene斩获第7 ，而前10名中的另外两个新面孔都基于V100 ，使得NVIDIA GPU在第一集团中的占比进一步升至六成。
A100的能效表现更为亮眼：Selene在Green500榜单上坐二望一，两者的单位功耗非常接近，但是第一名的规模至少小一个数量级，在TOP500榜单中的排名低至394位。 V100也保持了相当高的竞争力——TOP500前10中，采用V100的系统，仅有1套没进入Green500前10 。
可以期待，即将到来的E级（Exa-scale）超算时代，前排一定不乏A100的身影。不过，基于Ampere架构的数据中心产品，目光绝不仅限于超算中心，面对蓬勃发展的人工智能、数据分析和云计算市场， NVIDIA给它们赋予的使命是“我全都要！”
平民化：从HPC到ABC
高性能计算可谓计算机界“皇冠上的明珠” ，也为合称“ABC”的人工智能（Artificial Intelligence ， AI）、大数据（Big Data）、云计算（Cloud Computing）提供了理论依据和实践基础。但是， ABC在应用场景和使用模式上都演化出了自己的特色， HPC也有不同的场景细分，在HPC市场上取得的成功并不能自然复制到那三大市场上。举个比较极端的例子：x86处理器在Top500榜单中占比高达95% ，却越来越不被认为是AI基础架构的主角。

DT Value|NVIDIA安培GPU：从TOP500走向云智应用

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