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新加坡A100显卡服务器可用于深度学习推理


A100 引入了突破性的功能来优化推理工作负载。它能在从 FP32 到 INT4 的整个精度范围内进行加速。多实例 GPU (MIG) 技术允许多个网络同时基于单个 A100 运行,从而优化计算资源的利用率。在 A100 其他推理性能增益的基础之上,仅结构稀疏支持一项就能带来高达两倍的性能提升。

BERT 等先进的对话式 AI 模型上,A100 可将推理吞吐量提升到高达 CPU 的 249 倍。

在受到批量大小限制的极复杂模型(例如用于自动语音识别用途的 RNN-T)上,显存容量有所增加的 A100 80GB 能使每个 MIG 的大小增加一倍,并提供比 A100 40GB 高 1.25 倍的吞吐量。

NVIDIA 产品的出色性能在 MLPerf 推理测试中得到验证。A100 再将性能提升了 20 倍,进一步扩大了这种性能优势。

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