详解AI芯片参数,英伟达凭啥不能被替代?

以英伟达在2020年5月发布的NVIDIAA100GPU为例，这款芯片采用7nm制程和NVIDIAAmpere架构，拥有540亿个晶体管和6912个CUDA核心，最高可以提供80GB的GPU显存，以及2TB/s的全球超快显存带宽。在大模型训练和推理常用的FP16(半精度浮点运算）TensorCore峰值性能可以达到312TF，使用稀疏计算的情况下，可以达到624TF。▲...

投资者提问:贵司是否有英伟达 A100-SXM4-80GB (80G)和N...

贵司是否有英伟达A100-SXM4-80GB(80G)和NVIDIAA80080GBPCIE(80G)的获取渠道?贵司是否会加大后续算力布局?董秘回答(安诺其SZ300067):您好,公司将密切关注市场动态和技术发展趋势,根据战略目标和市场需求,制定合理的算力规划。谢谢!韩国一渔船在济州附近海域沉没仍有13人失踪韩国海警11月8日通报称,...

96GB 版英伟达 A100 计算卡现身闲鱼:7936SP,核心规模比 80GB 版大...

PCIe版本的英伟达A100加速卡2021年发布,采用80GBHBM2e显存,基于7nm安培架构的GA100GPU,具有6192个CUDA内核,带宽达2039GB/s(比A10040GB高484GB/s)。这款GPU是面向机器学习领域的产品,适用于深度学习算法加速训练等高性能计算场景。

围剿英伟达 | 深氪

英伟达A100,826平方毫米的面积上,塞了540亿个晶体管,是打开AI大模型魔盒的钥匙。大模型训练,像是在海量数据中“炼丹”,目的是找出数据变化的规律;而用英伟达芯片训练大模型,就好比让几亿个智商200的人来算数,而其它芯片的效果,只等同于找了几千个智商100的人来计算。英伟达A100图片来自英伟达官网最顶尖的科技...

NVIDIA A100 张量核心处理器

凭借高达80千兆字节的HBM2e,A100可提供超过2TB/s的全球最快GPU内存带宽,以及95%的动态随机存取内存(DRAM)利用效率。与上一代产品相比,A100的内存带宽提高了1.7倍。参数FP64:9.7TFLOPSFP64张量核:19.5TFLOPSFP32:19.5TFLOPS...

传英伟达正在开发全新旗舰AI芯片B20,把更大竞争压力给到华为?

大致情况是这样：英伟达H100/H800芯片在性能方面远超其他芯片；华为Ascend910B芯片虽然排名第二，但显著落后于英伟达H100/H800芯片；英伟达A100/A800芯片排名第三；寒武纪思源590芯片排名第四；壁仞BR106芯片排名第五；英伟达H20芯片排名第六；百度昆仑II-R200芯片排名第七；腾讯紫霄C100芯片排名第八(www.e993.com)2024年11月22日。先前金融时报...

英伟达下一代自动驾驶芯片Thor深度分析

据悉Thor配备了NVLinkC2C接口,最高可达720Gbps即90GB/s,尽管这个速率还没超过第一代NVLink160GB/s(目前NVLink已演进至第五代,速率1800GB/s,NVLink是英伟达核心技术,作用远在CUDA之上),但是加入NVLink,意味着可以用8张或更多Thor建设数据中心了,跟用阉割版英伟达A100搭建数据中心没有本质区别了,尽管速率只有第...

利润暴涨628%,AI霸主英伟达全产业链投资图鉴|智氪

海通证券指出,以OpenAI为例,训练一次1750亿参数的GPT-3大约需要的算力约为3640PFlops-day,共使用了1024块A100(GPU)训练了34天。而GPT-4参数量达到了GPT-3的500倍,使用约2-3万张A100,训练1个月左右时间。在英伟达GTC大会上,黄仁勋也讲到,如果要训练一个1.8万亿参数量的GPT模型,需要8000张H100GPU,消耗15兆瓦...

一文梳理!英伟达全产业链

海通证券指出,以OpenAI为例,训练一次1750亿参数的GPT-3大约需要的算力约为3640PFlops-day,共使用了1024块A100(GPU)训练了34天。而GPT-4参数量达到了GPT-3的500倍,使用约2-3万张A100,训练1个月左右时间。在英伟达GTC大会上,黄仁勋也讲到,如果要训练一个1.8万亿参数量的GPT模型,需要8000张H100GPU,消耗15兆瓦...

英特尔突袭英伟达H100,新AI芯片训练快40%,推理快50%,CEO蹦迪庆祝

他们使用的是HBM2e,这是英伟达A100在2020年使用的。而最先进的HBM3e英特尔原本也计划采用,但很可能因为供应不足,这次没能抢到足够的订单。对此,这位网友进一步表示:这是英特尔的秘方之一。他们总能靠旧技术赶上/超越新技术,直到当前的技术在生产、获取和集成上变得更容易。