Accélération sans précédent à tous les niveaux
Spécifiquement conçu pour les applications d’intelligence artificielle (IA), d’analyse de données et de calcul haute performance (HPC), le GPU NVIDIA A100 Tensor Core offre des capacités d’accélération sans précédent à tous les niveaux afin de répondre aux exigences des Data Centers élastiques les plus puissants au monde. Basé sur l’architecture NVIDIA Ampere à hautes performances, le GPU A100 est le moteur de la nouvelle plateforme de NVIDIA pour les Data Centers. NVIDIA A100, disponible avec une mémoire dédiée de 40 Go ou de 80 Go, fournit des performances jusqu’à 20 fois plus élevées par rapport aux produits de génération précédente. Vous pouvez le partitionner en sept instances de GPU pour l’adapter de manière dynamique à toutes vos charges de travail. Le GPU A100 à 80 Go dispose de la bande passante mémoire la plus rapide de l’industrie (plus de 2 téraoctets par seconde), ce qui lui permet de prendre en charge des modèles et des jeux de données d’une très grande complexité.
Les GPU A100 sont des composants essentiels de la pile de solutions NVIDIA pour Data Center, regroupant un ensemble complet de solutions matérielles et logicielles, de systèmes de mise en réseau, de bibliothèques, de modèles d’IA et d’applications optimisées par NGC™. Dédiée à l’IA et au HPC, cette plateforme de bout en bout pour Data Center est la plus puissante du marché. Les chercheurs du monde entier peuvent ainsi aboutir plus rapidement à des résultats concrets et déployer des solutions de production hautement évolutives.
Entraînement DLRM
DLRM avec un framework HugeCTR ; Précision = FP16 | Taille de batch NVIDIA A100 80 Go = 48 | Taille de batch NVIDIA A100 40 Go = 32 | Taille de batch NVIDIA V100 32 Go = 32.
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™, PCI Gen4, 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.
Le GPU A100 comporte des fonctionnalités révolutionnaires qui optimisent les charges de travail d’inférence. Il délivre par ailleurs une polyvalence sans précédent qui permet d’améliorer les performances de calcul à tous les niveaux de précision (de FP32 à INT4). La technologie de GPU multi-instances (MIG), qui permet à plusieurs réseaux de fonctionner en simultané sur un seul GPU A100, offre quant à elle une utilisation optimale des ressources de calcul. La technologie de dispersion structurelle fournit près de 2 fois plus de performances de calcul ainsi que de nombreux gains de performance pour l'inférence.
Avec des modèles d’IA conversationnelle de pointe comme BERT, le GPU A100 accélère jusqu’à 249 fois le débit des inférences par rapport aux configurations basées sur le traitement CPU.
Et pour les modèles plus complexes contraints par des spécifications de batch (tels que RNN-T pour la reconnaissance vocale automatique), la capacité de mémoire accrue du GPU A100 à 80 Go permet de doubler la taille de chaque instance MIG afin d’offrir un rendement jusqu’à 1,25 fois plus élevé qu’avec un GPU A100 à 40 Go.
NVIDIA fournit déjà des performances d’inférence à la pointe de l’industrie, comme l’illustrent les scores enregistrés dans le benchmark MLPerf Inference. Aujourd'hui, le GPU A100 contribue à consolider ce leadership en délivrant près de 20 fois plus de performances.
Inférence à grande échelle avec BERT
Inférence à grande échelle avec BERT | Traitement CPU : Dual Xeon Gold 6240 à 2,60 GHz ; Précision = FP32 ; Taille de batch = 128 | V100 : NVIDIA TensorRT™ (TRT) 7.2 ; Précision = INT8 ; Taille de batch = 256 | A100 40 Go et 80 Go : Taille de batch = 256 ; Précision = INT8 avec dispersion.
Inférence RNN-T : flux unique
Performances MLPerf 0.7 RNN-T mesurées avec des instances MIG (1/7). Framework : TensorRT 7.2, jeu de données = LibriSpeech, précision = FP16.
Pour réaliser de nouvelles découvertes scientifiques, les chercheurs ont aujourd’hui recours à des simulations avancées qui les aident à mieux comprendre le monde qui nous entoure.
Avec ses cœurs Tensor de calcul en double précision, NVIDIA A100 constitue l’avancée technologique la plus importante depuis la mise en œuvre des GPU pour le calcul haute performance. Grâce à 80 Go de mémoire GPU ultra-rapide, les chercheurs peuvent faire aboutir en moins de quatre heures un projet de simulation en double précision qui aurait auparavant nécessité une dizaine d’heures. Les applications HPC peuvent désormais profiter des capacités de calcul TF32 du GPU A100 pour accélérer jusqu’à onze fois les opérations de multiplication matricielle en simple précision.
Et pour les applications HPC avec des jeux de données encore plus volumineux, la mémoire additionnelle du GPU A100 à 80Go offre un rendement jusqu’à 2 fois plus élevé avec Quantum Espresso, une application de pointe pour la simulation des matériaux. Grâce à cette importante mémoire dédiée et à une bande passante mémoire ultra-rapide, le GPU A100 à 80 Go est la plateforme idéale pour les charges de travail de nouvelle génération.
Rendement dans les principales applications HPC
Moyenne géométrique de l'accélération des applications par rapport à P100 - Applications pour benchmark : Amber [PME-Cellulose_NVE], Chroma [szscl21_24_128], GROMACS [ADH Dodec], MILC [Apex Medium], NAMD [stmv_nve_cuda], PyTorch (BERT-Large Fine Tuner], Quantum Espresso [AUSURF112-jR]; Random Forest FP32 [make_blobs (160000 x 64 : 10)], TensorFlow [ResNet-50], VASP 6 [Si Huge] | Nœud GPU avec CPU dual-socket et quatre GPU NVIDIA P100, V100 ou A100.
Quantum Espresso
Performances de calcul mesurées dans Quantum Espresso avec un jeu de données CNT10POR8 (précision = FP64).
Benchmark d’analyse Big Data | 30 requêtes d’analyse commerciale avec des jeux de données ETL, ML et NLP à 10 To | CPU : Intel Xeon Gold 6252 à 2,10 GHz, Hadoop | V100 32 Go, RAPIDS/Dask | A100 40 Go et A100 80 Go, RAPIDS/Dask/BlazingSQL
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® and 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 NVIDIA Magnum IO™ et à la suite de bibliothèques logicielles open-source NVIDIA 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.
Inférence à grande échelle avec BERT | NVIDIA TensorRT™ (TRT) 7.1 | GPU NVIDIA T4 Tensor Core : TRT 7.1, précision = INT8, taille de batch = 256 | V100 : TRT 7.1, précision = FP16, taille de batch = 256 | A100 avec 1 ou 7 instances MIG (1g.5gb) : taille de batch = 94, précision = INT8 avec dispersion.
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.
Un système NVIDIA certifié, qui repose sur un GPU A100 ainsi que des cartes SmartnNIC et des DPU de NVIDIA Mellanox ayant été validés pour fournir un maximum de performance, de fonctionnalité, de sécurité et d’évolutivité, permet aux entreprises de déployer en toute confiance des solutions avancées pour exécuter des charges de travail d’IA à partir du catalogue NVIDIA NGC™.
Performances ultimes pour toutes les charges de travail.
Polyvalence maximale pour toutes les charges de travail.
* Avec dispersion ** GPU SXM via cartes de serveur HGX A100, GPU PCIe via pont NVLink avec jusqu’à 2 GPU
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