Nvidia推出了Ampere架构，该架构沿袭了前辈Volta的脚步

Nvidia的第一款基于Ampere的图形卡A100 GPU在826mm 2 的硅上封装了540亿个晶体管，成为世界上最大的7纳米芯片。今天，在Nvidia首席执行长黄仁勋（Jensen Huang）的预先录制的“厨房主题演讲”中推出了Ampere架构，该架构沿袭了前辈Volta的脚步，一个巨型GPU开启了晶体管，AI专业化和整体性能的表盘。12nm Volta和7nm Ampere均由台积电制造。

加上TensorFloat-32（TF32）张量核心，峰值单精度性能比哥哥的Volta（V100）理论上提高了10-20倍。HPC工作负载受益于峰值双精度浮点性能提高250%，这归功于用于HPC处理的新的符合IEEE的张量核心指令。

其他新功能包括：

•多实例GPU（又称MIG），可将单个A100 GPU划分为多达七个独立的GPU。

•第三代Nvidia NVLink结构，将GPU之间的高速连接性提高了一倍。

•结构稀疏性，它在Tensor核心中引入了对稀疏矩阵运算的支持，并将其加速了两倍。

Ampere将Nvidia的单一通用GPU策略加倍，该策略是由支持HPC，AI和图形的Volta架构引入的。“在［使用Ampere A100］时，无需拥有一堆Volta GPU服务器，一堆T4 GPU服务器和CPU服务器，所有这些现在都可以在一个统一的Ampere服务器上运行，”黄在为昨天的媒体。

Huang补充说：“毫无疑问，这是我们首次将整个数据中心的加速工作负载整合到一个平台中。” “您知道，从视频分析到图像处理再到语音再到训练再到推理的一切，数据处理现在是一台统一服务器。”

Huang在这里指的是今天也推出的新型DGX机器。DGX A100由八个A100 GPU供电，它们一起提供320GB的内存和每秒12.4TB的带宽。六个具有第三代NVLink结构的NVSwitch连接GPU，每秒提供4.8TB的双向带宽。每个DGX 100系统都提供9个Mellanox ConnectX-6 200Gb / s网络接口和15TB Gen4 NVMe存储。

对于第三代“ DGX”，英伟达做出了另一项改变，只有昨天的简报或其他新闻材料没有强调。最新的DGX取代了两个Broadwell Intel Xeon，而是配备了两个64核AMD Epyc Rome CPU。此举可能预示着英伟达（Nvidia）会推迟英特尔正在涌现的GPU业务，或者可能是受AMD的性价比故事激励。

现在还可以选择Arm CPU选项，并且围绕GPU加速的Arm正在进行大量的开发活动，因此看到第四代DGX中的另一次CPU升级也就不足为奇了。Nvidia可以选择Marvell或Ampere（hmm）的Arm服务器芯片，也可以决定采用全孔技术，并将内部开发的Arm CPU添加到其不断增长的堆栈中。

说到Nvidia的堆栈-四年前通过宣布（现已完成）收购Mellanox引入DGX-1，Nvidia避开了系统制造商的称号，意识到与OEM合作伙伴的潜在冲突。这种不情愿似乎已经减少。

Nvdia数据中心和云平台产品管理总监Paresh Kharya在同一场媒体发布会上表示：“我们开发了垂直完全集成的系统，以开拓计算机的新外形。” “我们也打开了整个系统，并将它们变成了基本的组成部分。因此，我们的生态系统，整个行业都可以购买，甚至整个都可以买到。”他继续说道，并引用了由合作伙伴云服务提供商和服务器制造商支持的HGX A100设计。

Huang随后补充说：“ Nvidia确实是一家数据中心规模的计算公司。30年前我们曾经是一家PC公司，然后我们成为了工作站公司，然后又成为了服务器公司，最终我们进入了数据中心。但是计算的未来：数据中心是计算单元。计算的未来确实是数据中心规模。应用程序将同时在整个数据中心中运行。”

英伟达还宣布创建DGX A100 Superpod，该产品跨越140个DGX A100系统（1，120个GPU），170个Mellanox Quantum 200G IB交换机，280 TB / s的网络结构（超过15公里的光缆）和4个全闪存联网的petabyes存储。Nvidia表示，整个系统提供了近22 petaflops的峰值双精度性能（700 petaflops的“ AI计算”），并在不到三周的时间内建成。

Nvidia已在其内部超级计算机Saturn-V中添加了四个Superpods，从而将其“ AI超级计算”总容量提高到近5 exaflops，Nvidia称这使Saturn-V成为世界上最快的AI超级计算机。所有这些GPU的总双精度容量达到了约93个峰值petaflops，但Jensen澄清说Saturn-V并不是真正的一个系统。它位于一个管理界面下的四个不同位置。Nvidia将该系统用于与计算机图形学，机器人技术，自动驾驶汽车，医疗保健及其新推荐系统Merlin有关的软件开发。

DGX A100的价格为199，000美元，现已开始发售。第一份订单送给了美国能源部的阿贡国家实验室，该实验室正在使用该集群进行AI和计算，以更好地理解和对抗COVID-19。HPC研究社区的其他早期采用者包括印第安纳大学，朱利希超级计算中心，卡尔斯鲁厄技术学院，马克斯·普朗克计算和数据设施以及美国能源部伯克利国家实验室的NERSC。Huang说：“如果我们是一家数据中心规模的公司，以数据中心规模开发芯片，系统和软件，那是我们应该自己构建它的理由。”

有强大的合作伙伴支持。有望集成A100的云服务提供商和系统构建商的名单包括阿里云，亚马逊网络服务（AWS），Atos，百度云，思科，戴尔技术，富士通，技嘉科技，谷歌云，H3C，惠普企业，浪潮，联想，Microsoft Azure，Oracle，Quanta / QCT，Supermicro和腾讯云。

HGX A100参考设计是DGX A100的骨干，具有四GPU和八GPU配置。四个GPU的HGX A100提供了具有NVLink的GPU之间的完全互连，而八个GPU的版本通过NVSwitch提供了完整的GPU到GPU带宽。w ^ 第i个新的多实例GPU（MIG）架构，安培服务器，因为我们听到黄打电话给他们，可配置为56个小GPU来推理或八个GPU的培训或HPC工作负载一起工作。