GPU NVIDIA A100 Tensor Core

Les modèles d’IA gagnent en complexité alors que surgissent de nouveaux défis tels que la conception d’applications d’IA conversationnelle à hautes performances. Leur entraînement requiert une puissance de calcul massive ainsi qu’une importante évolutivité.

Les cœurs Tensor des GPU A100 ainsi que leurs capacités de calcul de niveau TF32 (Tensor Float 32) vous offrent, sans changement du code-source, des performances jusqu’à 20 fois plus élevées par rapport aux GPU NVIDIA Volta et un rendement doublé grâce à la technologie NVIDIA de précision mixte automatique ainsi qu’à la prise en charge des calculs FP16. Mais ce n’est pas tout : l’association des technologies NVIDIA^® NVLink^® et NVIDIA NVSwitch^™, de la norme PCI Gen4, de NVIDIA^® Mellanox^® InfiniBand^® et du kit de développement logiciel NVIDIA Magnum IO^™ vous permet d’interconnecter plusieurs milliers de GPU A100 pour bénéficier d’une puissance de calcul phénoménale.

Cela signifie que des charges de travail d’entraînement basées sur des modèles de langage comme BERT peuvent être traitées en moins d'une minute sur un cluster composé de 2 048 GPU A100, vous offrant une réduction significative des délais d’exécution.

Avec des modèles complexes dotés de tables de données massives, tels que les modèles de recommandation pour le Deep Learning (DLRM), un GPU A100 à 80 Go peut mettre en œuvre jusqu’à 1,3 To de mémoire unifiée et fournir un rendement jusqu’à 3 fois plus élevé par rapport au GPU A100 à 40 Go.

NVIDIA a démontré son leadership en enregistrant des performances record dans MLPerf, le premier benchmark d’IA pour l’entraînement à faire autorité dans toute l’industrie.

Quantum Espresso​

Les data scientists doivent pouvoir analyser, visualiser et transformer leurs jeux de données en ressources exploitables avec un maximum d’efficacité. Les solutions Scale-Out existantes tendent malheureusement à ralentir le rendement car les jeux de données sont hébergés sur plusieurs serveurs.

Avec une importante mémoire dédiée et une bande passante ultraperformante qui s’élève à 2 téraoctets par seconde (To/s), sans oublier des capacités d’évolutivité incomparables grâce aux technologies NVIDIA^® NVLink^® et NVSwitch^™, les serveurs accélérés par les GPU A100 fournissent la puissance de calcul requise pour traiter les charges de travail les plus intenses. Associée à la technologie InfiniBand, au SDK NVIDIA Magnum IO^™ et à la suite de bibliothèques logicielles open-source RAPIDS^™ (qui inclut le module d’accélération RAPIDS pour l’analyse de données sur GPU avec Spark), la nouvelle plateforme pour Data Center de NVIDIA a été spécialement conçue pour accélérer vos workflows de manière significative avec des performances et une efficacité sans précédent.

Sur un benchmark d’analyse Big Data, un GPU A100 à 80 Go est en mesure de fournir un rendement jusqu’à 83 fois plus élevé qu’avec le traitement CPU et jusqu’à 2 fois plus élevé qu’avec un GPU A100 à 40 Go, ce qui permet de traiter les charges de travail émergentes avec des volumes de données sans cesse plus conséquents.

A100 et la technologie de GPU multi-instances (MIG) maximisent comme jamais l’utilisation des infrastructures accélérées par GPU. MIG permet de partitionner un GPU A100 en sept instances distinctes de manière sécurisée, permettant ainsi à de multiples utilisateurs d'accéder à tous les avantages de l’accélération GPU. Avec un GPU A100 à 40 Go, chaque instance MIG peut disposer d’une mémoire dédiée de 5 Go. Avec un GPU A100 à 80 Go, la capacité de mémoire passe à 10 Go.

Entièrement compatible avec la plateforme Kubernetes, les systèmes de conteneurs et les solutions de virtualisation de serveur basées sur un hyperviseur, la technologie MIG permet aux gestionnaires d’infrastructure de mettre en œuvre des GPU parfaitement calibrés pour chaque tâche avec une qualité de service optimale, ce qui simplifie l’accès aux ressources de calcul pour tous les utilisateurs.