2020年7月30日，MLPerf組織發布第三個版本MLPerf Trainingv0.7基準測試（Benchmark）結果。結果顯示，英偉達基于今年5月最新發布的Ampere架構A100 TensorCore GPU，和HDR InfiniBand實現多個DGXA100系統互聯的龐大集群——DGX SuperPOD系統在性能上開創了八個全新里程碑，共打破16項紀錄。

MLPerf是成立于2018年5月的行業基準測試組織，致力于機器學習硬件、軟件和服務的訓練和推理性能測試，囊括行業中幾乎所有知名企業和機構，比如Intel、NVIDIA、Google、微軟、阿里巴巴等。

DGX SuperPOD系統公布于去年6月17號。最初由96臺NVIDIA DGX-2H超級計算機和Mellanox互連技術在短短三周內建成，提供9.4千兆次的處理能力，用于該公司在無人駕駛車輛部署計劃中的需求。

而此次創造紀錄的NVIDIA DGX SuperPOD系統主要基于Ampere架構以及Volta架構，并且搭載了今年5月份發布的Ampere架構GPU A100。

黃仁勛在GTC 2020大會上說道，A100是迄今為止人類制造出的最大7納米制程芯片。A100采用目前最先進的臺積電（TSMC）7納米工藝，擁有540億個晶體管，它是一塊3D堆疊芯片，面積高達826mm^2，GPU的最大功率達到了400W。

這塊GPU上搭載了容量40G的三星HBM2顯存（比DDR5速度還快得多，就是很貴），第三代TensorCore。同時它的并聯效率也有了巨大提升，其采用帶寬600GB/s的新版NVLink，幾乎達到了10倍PCIE互聯速度。

隨著安培架構出現的三代TensorCore對稀疏張量運算進行了特別加速：執行速度提高了一倍，也支持TF32、FP16、BFLOAT16、INT8和INT4等精度的加速——系統會自動將數據轉為TF32格式加速運算，現在你無需修改任何代碼量化了，直接自動訓練即可。

A100也針對云服務的虛擬化進行了升級，因為全新的multi-instanceGPU機制，在模擬實例時，每塊GPU的吞吐量增加了7倍。

最終在跑AI模型時，如果用PyTorch框架，相比上一代V100芯片，A100在BERT模型的訓練上性能提升6倍，BERT推斷時性能提升7倍。

電子發燒友綜合報道，參考自鎂客網、機器之心，轉載請注明來源和出處。