从Ampere新特性TF32聊GPU浮点运算

软硬件结合是此方法的关键。A100的算力暴涨导致存储系统，尤其是SM内部存储设计面临压力，特别是TF32 TC的引入，其带宽需求与FP32相同，但算力大增。以Tensor Core FP16为例，为了保持相同的计算吞吐，存储带宽需求显著增长，大约是312/125*2倍。A100的存储体系改进在吞吐量和容量的纯增长方面，相对于...

第一代 Tensor Core 与 Pascal 和 Volta GPU 计算可视化比较，显示 Volta GPU 的性能提升。第二代 Tensor Core 随 Turing GPU 发布，支持更多精度格式，如 Int8、Int4 和 Int1，将性能提升至 Pascal GPU 的 32 倍。第三代 Tensor Core 在 Ampere 系列 GPU 中推出，基于 Volta 和 Turing 微...

2018年Turing架构在Volta的基础上，增加了RT Core，支持光线追踪，并扩展了Tensor Core对INT8、INT4与Binary运算的支持。Ampere架构增强：2020年的Ampere架构进一步优化了Tensor Core，引入了TF32、BF16与FP64支持，并增加了对结构化稀疏矩阵与MIG（Multi-Instance GPU）特性的支持。总结：本文回顾了英伟达从...

在FP16半精度浮点运算中达到312 TFLOPS，在TF32精度下为19.5 TFLOPS。80GB HBM2e显存带宽达2 TB/s，适合处理大规模数据集。NVLink和NVSwitch技术实现GPU高速互联，适合构建多GPU系统进行大规模并行计算。A800在深度学习、高性能计算、工业制造、医疗保健、金融服务与自动驾驶等领域广泛应用，提供强大算力...

Turing架构进一步调整，RT Core独立，SLM/L1容量减小，Tensor Core的TF32和BF16支持扩展了AI训练的潜力。在Ampere架构中，CUDA Core的宣传与实际性能之间存在差异，调度策略的复杂性也随之增加，但全FP32 warp连续发射指令的特性显著提升了吞吐量。总的来说，NVIDIA GPU的历史是一个不断演进的过程，从G80...

A100 GPU的关键特性 巨大规模: A100拥有全球最大的7纳米处理器，超过540亿个晶体管。TF32 Tensor Core: 第三代Tensor Core更灵活，支持TF32，AI性能在FP32精度下提升20倍，且支持FP64精度，提升HPC计算性能。MIG技术: 将单GPU分割为7个独立GPU，优化工作负载分配，提升投资回报。NVLink 3.0: GPU间...

每个 SM 有 8 个 Tensor 核心，每个时钟可执行 1024 次浮点运算，每 4x4 矩阵执行 D=A×B+C 操作，其中 A、B、C 和 D 分别为 4x4 矩阵。Turing GPU 提升了 Tensor Core 的设计，新增 INT8 和 INT4 精度模式。Ampere 架构引入了对 TF32 的支持，使 AI 训练能够默认使用张量核心，无须额外...

NVIDIA A30 GPU，基于最新Ampere架构，可加速大规模AI推理、企业培训及数据中心主流服务器的HPC应用。这款GPU结合了第三代张量核心、24GB大容量HBM2内存与933GB/s快速GPU内存带宽，封装于低功耗设计中，最大功率为165W。A30支持广泛的数学精度，包括Tensor Float 32（TF32）和Tensor Core FP64等创新技术...

3070ti性能好。rtx3070显卡属于高端水平。rtx3070显卡采用了NVIDIAAmpere架构，相对上代架构大幅提升了晶体管数量并提升了执行效率。从数据上来看，Ampere架构的SM单元提供了数量翻倍的FP32单元，每个时钟周期可实现128bitFMA浮点运算。rtx3070显卡具备全新的L1缓存/材质系统，提供双倍的L1缓存带宽和缓存分区尺寸...

在Volta架构的基础上，Turing架构增加了对INT8、INT4、Binary(INT1)的计算能力，进一步提升混合精度训练性能。而Ampere架构则引入了TF32和BF16支持，同时增强稀疏矩阵计算能力，并带来了第二代RT Core。Hopper架构中的张量核心支持FP8、FP16、BF16、TF32、FP64和INT8 MMA数据类型，并引入了Transformer引擎...