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英伟达每代显卡架构均以顶级物理学家（或其他科学家）命名，这在行业里早已不是什么新鲜事。
这不，在美东时间5月14日凌晨6时（北京时间5月14日晚9时）公布的英伟达GTC 2020录播视频中，英伟达 CEO黄仁勋正式推出了新一代GPU架构——Ampere安培，这位被麦克斯韦誉为“电学中的牛顿”的伟大物理学家，继麦克斯韦、帕斯卡、图灵之后成为了英伟达全新的“形象代言人” 。
尽管英伟达并未公布安培架构的具体架构细节，但从首款采用该架构的GPU芯片英伟达 Tesla A100公布的性能提升来看，这又是英伟达芯片史上的一次里程碑式更新，是继2017年推出V100计算卡之后针对AI领域的一枚全新核弹，而其威力是后者的20倍。
作为伏特（Volta）架构V100 GPU的接力者，A100定位依旧非常清晰，主要针对AI领域，说白了就是新一代助力端到端（数据分析-训练-推理）机器学习的加速器，其最大的亮点便是首次在单一平台同时实现训练和推理，极大的降低了繁琐程度和运营成本。当然，除了AI领域，A100在数据分析、科学计算、和云端映像等领域也将得到广泛应用。

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“这是英伟达八代GPU史上最大的一次性能飞跃”，黄仁勋在GTC 2020的视频中如是说道。
作为首款搭载安培架构的GPU芯片，英伟达 Tesla A100拥有五大技术创新，这是该全新计算卡AI性能较提升20倍的基础。
首先，A100内部包含超过540亿个晶体管，是上一代V100的2.57倍，芯片面积为826平方毫米，成为全球最大的7nm处理器。
其次，A100采用第三代Tensor Core AI核心，支持全新的TF32运算（新数学格式），无需更改任何代码便可以实现20倍于FP32单精度的AI性能，同时支持FP64双精度运算，在HPC应用上算力相比上代提升2.5倍。
第三，Multi-instance GPU（多实例GPU），这是一项新技术，其可以将一个A100 GPU分割为7个单独的GPU，从而为不同大小的任务提供不同的算力，以提升利用率和投资回报。
第四，第三代NVLink互联技术，使GPU之间的高速连接数量翻倍，可将最多12个A100 GPU连为一个巨型GPU，从而为服务器提供更高效的性能拓展，其中GPU到GPU之间的带宽为600G/s，相比上代也是翻倍的。
最后，则是结构稀疏性，新的效率技术利用了AI数学固有的稀疏性，优化之后性能提升了一倍。
基于以上五大技术特性，英伟达Tesla A100便自然而然地成为了全新的地表最强计算卡，或者说是地表最强AI芯片。目前，这块计算卡已经在全面生产并向全球客户发货。据了解，A100的第一批客户便是微软，后者将利用A100来训练图灵自然语言生成（NLG）。
接下来我们通过外媒Anandtech整理的参数对比来具体看下这块AI芯片相比上一代V100的实际改变。

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A100采用台积电7N制造工艺（7nm工艺），而三年前的V100采用的是台积电的12nm FFN制造工艺的，这是本质上的区别。
晶体管数量方面，A100的542亿也比上一代的211亿提升了2.57倍，而得益于更精巧的7nm工艺，其芯片面积基本保持不变，仅提升1平方毫米。
A100核心拥有108组SM单元（总线控制器），采用SXM4架构，拥有6912个CDA核心；而上一代V100仅拥有80组M单元，采用SXM2/3架构，拥有5120个CUDA核心。
不过从英伟达官方给出的结构来看，A100的完整核心应该为128组SM单元，理论上为8192个CUDA核心，因此目前A100似乎为阉割版，未来英伟达会推出更高性能版本，当然这是英伟达的惯用手段。
而从整体的参数对比来看，A100唯一的“倒退”或许便是降低的Boost频率，其频率为1.41GHz，而V100则是1530MHz，但值得注意的其TDP功耗却反而增加，这也从侧面说明这代GPU性能的强大。
A100最大的性能提升便是AI，这在参数上也是有体现的。尽管常规的FP32单精度和FP64双精度性能提升不大，但是A100全新的TF32运算却带来了巨大的性能提升，TF32浮点性能156 TFLOPS，而INT8浮点性能624 TOPS，FP16浮点性能312 TFLOPS，是上一代的2.5倍。
在实际应用方面，英伟达给出的数据显示，A100在运行谷歌自然语言处理模型BERT时，其训练性能相比上一代提升6倍，推理性能则提升7倍。
【主板sm总线控制器 sm总线控制器联想sm总线控制器】此外，英伟达推出了全新的超大型数据中心加速器HGX A100、第三代AI系统DGX A100、以及以太网智能网卡Mellanox ConnectX-6 Lx SmartNIC等众多To B产品，其中DGX A100内部将八颗Tesla A100连在了一起。值得一提的是，首批DGX A100订单采购方为美国能源部阿贡国家实验室，该实验室将用其来对抗新冠疫情。

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