英偉達剛剛公布了采用 Ampere 架構(gòu)的 A100 GPU 的首份實際性能數(shù)據(jù)：可知其在特定的 AI 基準測試項目中一共打破了 16 項性能紀錄，速度是 Volta V100 的 4.2 倍，較主要競爭對手取得了巨大的領(lǐng)先優(yōu)勢。首先，2018 年面世的 MLPerf 主要側(cè)重于機器學習性能。該基準測試套件總共包括了八項測試，但英偉達 Ampere A100 GPU 的訓練速度已經(jīng)全面實現(xiàn)了超越。

　　(來自：Nvidia)

　　其次，英偉達分享了 DGX SuperPOD 系統(tǒng)取得的八項新紀錄。該系統(tǒng)通過 HDR InfiniBand 連接到一起，構(gòu)成了一個龐大的 DGX A100 高性能計算系統(tǒng)集群。

　　DGX SuperPod 由 140 個 DGX A100 系統(tǒng)組成，共計擁有 1120 個 NVIDIA Ampere A100 GPU、170 個 Mellanox Quantum 200G Infiniband 交換機、4 PB 存儲空間、以及 15 公里的光纜。

　　令人贊嘆的 DGX SuperPod 系統(tǒng)中包括大約 770 萬個 Ampere CUDA 核心，作為 DGX V 擴展計劃的一部分，其為該系統(tǒng)增加了近乎 700 Petaflops 的算力，目前已部署在加州圣克拉拉市的英偉達公司總部。

　　通過與上一代 Volta V100(以及谷歌第三代 TPU 和華為 Ascend HPC 等新品)進行比較，可知 Ampere A100 Tensor Core GPU 加速卡的性能增長也是相當驚人。

　　此外在 MLPerf 基準測試套件的詳細結(jié)果中，還對即將推出的 AI 加速方案進行了預覽，比如英特爾的 Cooper Lake-SP 至強處理器、以及谷歌的第四代 TPU 。

　　MLPerf 表示，其基準測試套件可對機器學習(ML)和人工智能(AI)工作負載進行評估，結(jié)果發(fā)現(xiàn) Ampere A100 性能是 Volta V100 的 2.5 倍。即便是提升最小的項目，其領(lǐng)先幅度也有近 50% 。

　　相比之下，華為 Ascend 芯片只能及時完成一項測試、且性能遠不及 Volta V100 。谷歌第三代 TPU 也只能及時完成兩項測試，第一項較 Volta V100 領(lǐng)先 20%，第二項卻又落后 10% 。

　　至于八槽的 Cooper Lake-SP 平臺，其能夠在 1104.53 分鐘內(nèi)完成圖像分類測試項目，但是英偉達的雙 Ampere A100 系統(tǒng)只需 33.37 分鐘。至于明年的谷歌第四代 TPU，目前尚不知曉其具有多大的優(yōu)勢。

　　最后，英偉達展示了其 GPU 加速卡在 AI Full-Stack Innovations 項目中的表現(xiàn)。上一代 Volta V100 平臺的 MLPerf 0.5 基準測試項目對比，Ampere A100 平臺上的的 MLPerf 0.7 基準測試有 4.2 倍的性能提升。

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