如何看待Nvidia于2020年5月4日发布的全新Ampere GPU A100 (GA100核心)？
时代背景与市场需求：
2020年初，全球正经历着前所未有的挑战，但同时，数据科学、机器学习、深度学习等领域正以前所未有的速度发展。企业和研究机构对更强大的计算能力的需求变得愈发迫切。无论是训练更复杂的深度学习模型，加速科学模拟，还是处理海量数据，都需要比以往任何时候都更高效的硬件。
在这个节点上，NVIDIA 的 Volta 架构（如 V100）虽然性能强劲，但面对新兴的、规模更大的 AI 模型，以及对训练速度的极致追求，已经显得力不从心。市场迫切需要一个能够显著提升效率，并且能应对未来算力增长的产品。
A100 的核心亮点与技术革新：
A100 的发布，可以看作是 NVIDIA 针对这些痛点提供的终极答案。以下是一些关键的方面，让我们来细致拆解：
1. Ampere 架构的全面革新： 这是 A100 最根本的基石。Ampere 架构引入了全新的 第三代 Tensor Core。这里的“第三代”绝不是一个简单的迭代，而是包含了革命性的改变：
TF32 (Tensor Float 32) 格式： 这是 A100 带来的一个巧妙的折中。在深度学习训练中，很多精度要求并非是 FP32（单精度浮点）。TF32 结合了 FP32 的动态范围和 FP16 的存储效率，但其计算核心仍然是基于 FP16 的 Tensor Core。简单来说，它能够在不牺牲太多精度的前提下，将计算速度提升到接近 FP16 的水平。这对于模型训练的提速具有决定性意义，因为训练往往是算力消耗的最大头。
FP16 和 BF16 的加速： 除了 TF32，第三代 Tensor Core 对 FP16（半精度浮点）和 BF16（Brain Floating Point）的吞吐量也进行了翻倍的提升。BF16 尤其重要，它提供了与 FP32 相同的动态范围，这对于避免梯度消失或爆炸非常有益，使得模型训练更加稳定，尤其是在一些对精度要求非常敏感的场景。
INT8 和 FP64 的支持： A100 也继续强化了 INT8（8位整数）的推理性能，这对于部署已经训练好的模型到生产环境非常关键，能够显著降低延迟和功耗。同时，它还提供了强大的 FP64（双精度浮点）计算能力，满足了许多传统 HPC 应用（如气候模拟、物理计算）的需求。
2. 硬件规模的巨大跃升： A100 的核心代号是 GA100，这是一个庞大的芯片。
巨大的晶体管数量： GA100 拥有 540 亿个晶体管，相较于上一代 V100 的 210 亿个，翻倍不止。这意味着它可以容纳更多更强大的计算单元。
海量的 CUDA Cores： A100 最高可以配置 6912 个 CUDA Cores（流处理器），这比 V100 的 5120 个有了显著的提升。这些 CUDA Cores 是 GPU 执行并行计算的基本单元。
大量的 Tensor Cores： 最为关键的是，A100 集成了 432 个第三代 Tensor Cores。这直接决定了其在深度学习训练和推理上的超凡性能。
3. 内存带宽与容量的突破：
HBM2e 显存： A100 采用了 HBM2e 显存。这是一种高带宽内存技术，相比 HBM2，HBM2e 能够提供更高的带宽和更大的容量。A100 最高可配置 80GB HBM2e 显存，显存带宽达到了 2 TB/s 的惊人水平。巨大的显存容量和带宽对于处理日益庞大的模型和数据集至关重要，能够显著减少数据传输的瓶颈，让 GPU 能够持续高效地运转。
4. 多实例 GPU (MIG) 技术： 这是 A100 带来的一项“游戏规则改变者”。
GPU 资源划分： MIG 技术允许将一个物理 A100 GPU 划分成最多七个独立的 GPU 实例。每个实例都拥有独立的计算资源（如 Tensor Cores, CUDA Cores）、显存以及显存带宽。
更高的利用率： 这意味着企业不再需要为小规模的工作负载单独购买 GPU，而是可以灵活地分割一个强大的 A100 来满足不同应用的需求，极大地提高了 GPU 的利用率，降低了总体拥有成本。对于云服务提供商而言，MIG 更是提供了前所未有的灵活性和效率。
5. NVLink 和 NVSwitch 的强化：
GPU 互联： A100 支持 第三代 NVLink，提供 600 GB/s 的 GPU 间互联带宽。这意味着多张 A100 GPU 之间可以更高效地通信和协作，构建更大规模的计算集群。
与 CPU 的连接： 同时，A100 也优化了与 CPU 的通信带宽，通过 PCIe Gen4 接口，提供了比 PCIe Gen3 更高的吞吐量。
性能表现的震撼：
在发布时，NVIDIA 声称 A100 在 AI 训练方面相比 V100 有 高达 6 倍的性能提升，尤其是在使用 TF32 格式时。而在 HPC 应用中，凭借强大的 FP64 计算能力，A100 也能带来显著的性能飞跃。这些数字绝非虚言，而是源于上述所有技术革新的综合效应。
A100 的影响与意义：
A100 的发布，对整个计算产业产生了深远的影响：
AI 领域的新标杆： 它为深度学习模型的训练和推理设立了新的性能标杆，加速了研究人员和工程师探索更复杂、更强大的 AI 模型。
HPC 的重要驱动力： 对于科学研究和工程模拟，A100 提供了前所未有的计算能力，使得以前难以想象的模拟和分析成为可能，推动了科学发现的进程。
云计算的基石： A100 的出现极大地增强了云服务提供商的能力，使得他们能够提供更强大的 AI 和 HPC 计算服务， democratizing 了高性能计算的访问门槛。
MIG 的颠覆性： MIG 技术尤其展示了 NVIDIA 对资源利用效率的深刻理解和创新能力，为业界如何更有效地共享和利用计算资源提供了新的范式。
总结来看，NVIDIA A100 GPU 的发布不仅仅是一次产品升级，它是一次对计算范式的重塑。它凭借 Ampere 架构的革命性技术，尤其是第三代 Tensor Core、强大的 FP64 能力、HBM2e 显存，以及开创性的 MIG 技术，成功地将 AI 和 HPC 的性能推向了一个新的高度，巩固了 NVIDIA 在这一领域的领导地位，并为未来的计算发展奠定了坚实的基础。它代表了那个时期硬件创新能力的巅峰，也直接回应了市场对于更强、更高效算力的迫切需求。
网友意见
总结概括下：老黄丧心病狂，GPU的竞争已经进入到了下一个纪元。
首先我们要明确一下，老黄的全新核心是为计算而生的，而不是为了游戏而生，不要用游戏的眼光看待这回的全新核心。由于才刚刚发布，所以简单说几个厉害的地方。
【核心】
这回GA100采用台积电的N7工艺制造，有着高达826mm2的核心面积和542亿的晶体管，400W TDP，真真真是一个恐怖的核弹，不用看规格也知道这是如何丧心病狂了，如此奢华的晶体管下必然有着令人窒息的性能。800多的面积，这不是小打小闹啊，这算是摸着台积电的极限走了。
由于面积真的非常高，作为GA100的首发产品A100，并不是完整的规格，不过也已经很丧心病狂了。
大概来说目前上市的A100阉割了1/8的计算资源，以及1/6的显存资源，后期等着良品率上去了后，我们应该可以看到更加完整的GA100核心。不过别看这回晶体管那么多，其实GA100但从核心数上来说提升不是很大，GA100对比GV100也就是多了30%+的SM而已，不过请记住刚刚说的这回GA100的重点并不是游戏性能，只看核心数，只看传统FP32 64性能就太Naive了。
【性能】
Nvidia Ampere的重点是AI性能，其改进的重点是Tensor Core。因此如果只是看游戏玩家最爱的FP32和传统的FP64性能，其实FP32和FP64只是提升了25%而已（SM更多但是频率更低），FP16性能多一些到了2.5X。
但如果你看AI性能就会发现一切不一样了，Nvidia首先大幅改进了TensorCore，使其支持了TF32 TF64 还改进了INT 8 FP6的支持，作为结果，16/32/64的Tensor性能分别提升了2.5X，10X，和2.5X。 FP32是目前深度学习训练和推理中用的最多的一个格式了，10倍是啊！此外在低精度场景中，INT8也非常常见，GA100提升了10倍（由于支持完善）。而在更极端的场合，INT4和二值化的 INT1，则是分别对INT8提升到了2X和8X，颤抖吧4992T的性能（5P！）。
精彩还没结束，这回Nvidia对于稀疏数据增加了优化，如果遇上稀疏数据操作，性能可以再度翻倍，比如FP32翻倍到了20倍。
【实际性能】
也不要光说不练，来看看实际性能。 做AI、NLP的同学对BERT一定不陌生，那个改变了NLP的预练语言模型，并由此掀起了腥风血雨。BERT性能非常牛，但问题是其训练和推理开销都不是一般研究机构、公司可以承担的，模型太复杂、参数太多。
用上了GA100后，训练性能直接翻了6倍（FP32）或者3倍（FP16），推理性能提升了7倍。这意味着只要买了GA100后，很多机构也能自己训练了，原来XX周变成了XX天，可怕至极。可想而知，GA100上市后，类似BERT的各种超级庞大模型又可以继续堆参数堆结构了，对AI领域有核弹级的影响。
在传统的高性能计算领域，主要依靠原始的FP32 64性能，这时候虽然没有AI那么凶猛，但是提升1.5X~1.9X后，依旧还是HPC的最强计算GPU。
【小结】
如果你去看FP32和FP64的原始性能，真没什么出彩的地方，那么大面积那么高功耗才20T的FP32。 但是这真的大错特错，GA100是面向AI的，对于AI炼丹师会有质的帮助。
Nvidia的GA100根本不准备和AMD争夺游戏市场，玩FP32数字游戏，其面向更大的一个市场。对于传统游戏用户、HPC用户来说，这些Tensor可能是电炉丝，不过也不用担心，Nvidia肯定会有后手的，比如GA101 GA102，这些会砍了一些Tensor拿去堆FP32/64性能或缩小面积。
看到Nvidia在AI市场上那么用心，不禁担心其AMD能不能追上来，AMD在这块真的很欠缺，这不仅是硬件上的差距，还有软件生态上的差距。如果说GA100最大的对手会是谁，我想下一个有机会成为对手的是Intel 2021年末的Xe HPC PVC卡，Intel今年在计算、AI上的积累也是非常深厚，还有传说中的OneAPI~~ 虽然游戏卡不行，但这个真不能小视，希望Intel 7nm别延迟了。
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