英伟达(NVIDIA)数据中心GPU介绍
英伟达(NVIDIA)数据中心GPU按性能由高到低排行:
1. NVIDIA H100
架构:Hopper
核心数量:18352 CUDA Cores, 1456 Tensor Cores
显存:80 GB HBM3
峰值性能:
- 单精度(FP32):60 TFLOPS
- 双精度(FP64):30 TFLOPS
- Tensor Core:1000 TFLOPS (混合精度)
- 应用场景:H100是为下一代AI和HPC应用设计的,提供极高的计算密度和效率,是目前英伟达最强大的数据中心GPU。
2. NVIDIA A100
架构:Ampere
核心数量:6912 CUDA Cores, 432 Tensor Cores
显存:40 GB 或 80 GB HBM2e
峰值性能:
- 单精度(FP32):19.5 TFLOPS
- 双精度(FP64):9.7 TFLOPS
- Tensor Core:312 TFLOPS (混合精度)
- 应用场景:高性能计算(HPC)、深度学习训练和推理、大数据分析。A100在其发布时是市场上最强大的数据中心GPU,但现在被H100所超越。
3. NVIDIA V100
架构:Volta
核心数量:5120 CUDA Cores, 640 Tensor Cores
显存:16 GB 或 32 GB HBM2
峰值性能:
- 单精度(FP32):15.7 TFLOPS
- 双精度(FP64):7.8 TFLOPS
- Tensor Core:125 TFLOPS (混合精度)
- 应用场景:深度学习训练、高性能计算、科学计算。V100是许多AI研究机构和企业的首选。
4. NVIDIA A40
架构:Ampere
核心数量:10752 CUDA Cores, 336 Tensor Cores
显存:48 GB GDDR6
峰值性能:
- 单精度(FP32):37.4 TFLOPS
- 双精度(FP64):N/A
- Tensor Core:300 TFLOPS (混合精度)
- 应用场景:视觉计算、虚拟化工作站、AI推理等。A40在图形和AI推理性能方面表现优异。
5. NVIDIA T4
架构:Turing
核心数量:2560 CUDA Cores, 320 Tensor Cores
显存:16 GB GDDR6
峰值性能:
- 单精度(FP32):8.1 TFLOPS
- 双精度(FP64):0.25 TFLOPS
- Tensor Core:65 TFLOPS (混合精度)
- 应用场景:AI推理、图形处理、虚拟桌面基础设施(VDI)。T4以其高效的能耗比广受欢迎。
总结
- 顶级性能:H100 和 A100代表了当前数据中心GPU的顶尖性能,适用于最苛刻的计算任务。
- 高性能/成本比:V100 和 A40在性能与成本之间达到了良好的平衡,适用于广泛的应用场景。
- 高效能耗比:T4适用于能耗敏感的应用场景,尤其是在推理和图形处理方面表现出色。
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