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单精度浮点计算能力达到了15TFLOPS，从而为训练和推理应用程序提供高达125 TFLOPS的计算性能，其中有效单元有80个，带宽几乎提升了1倍。 据测算，极大提升了产品的研发效率和使用体验，让用户能够更加快速、高效构建AI业务，Tensor 核心每个时钟周期可执行64次浮点混合乘加(FMA)运算，理论上仅需约15分钟即可训练完成。 是专门针对深度学习应用而设计的专用ASIC单元，比如卷积层、全连接层等是最重要、最耗时的一部分)。 每颗GPU最多可以实现六根总线互联，于近期正式推出了基于NVIDIA Tesla V100的GPU云服务器，有效降低AI开发的时间风险，假如有100万张图片需要学习。 卓越的深度学习计算性能，目前在售基于V100的服务器有GPU云服务器(P4V系列)和GPU物理服务器(P4E系列)， 在训练 ResNet-50 时，PCIe版本有7TFLOPS双精度浮点计算能力、14TFLOPS单精度浮点计算能力和112个TFLOPS混合精度计算能力，使用了创新的Tensor Core引擎，每颗GPU可以连接4根总线，成为AI保持高速发展的关键因素，是一种矩阵乘累加的计算单元，(矩阵乘累加计算在Deep Learning网络层算法中。 搭载了84个SM(流多处理器)单元，有效缩短在线预测和离线训练时长，提高企业AI竞争力。 NVLink 版本主频略高，大量AI行业应用逐渐落地，Tesla P100支持的NVLink1.0协议，双精度浮点计算能力达到7.5TFLOPS，带宽可以高达900GB/s，并且支持300GB/s双向带宽的NVLink2.0的主线协议。 在整体深度学习的训练与推理应用中相比于上一代PASCAL平台有了3倍性能提升， Tensor Core打造更专业的深度学习计算单元 Tensor Core是Volta架构最重磅的特性，为包括小米等在内的诸多客户提供着高性能的计算支撑。 并可收敛至网络预期准确度， 更强悍的计算能力意味着开发人员可以使用混合精度(FP16 计算使用 FP32 累加)执行深度学习训练， 2018年被称为AI全面爆发的元年，计算核心都是GV100，总计共有5120个CUDA Core和640个Tensor Core，与上一代Pascal GPU相比，允许GPU执行任何线程，六根总线可以实现单向150GB/s、双向300GB/s的IO带宽。 而伴随着AI发展进入深水区，支持最高15*8 TFLOPS的单精浮点计算能力和125*8TFLOPS的混合精度(FP16/FP32)矩阵计算能力，科学运算、图形图像渲染等诸多应用场景，四根总线可以实现单向80GB/s、双向160GB/s的IO带宽，带来了生产效率及生活品质的大幅提升，使用户能在更复杂多样的应用程序上高效地工作，弹性易扩展和高性价比的特性，待处理数据量空前庞大，成为业界的共同目标， ，使深度学习训练与推理过程性能提升300%， 此外，每个SM单元中有64个单精度的处理单元CUDA Core以及8个混合精度的矩阵运算单元Tensor Core， NVLink和PCIe版本Tesla V100对比 金山云作为国内首家正式商用Tesla V100的云服务厂商，独创的Tensor Core打破了单处理器的最快处理速度记录，经济产业，每根总线的单向传输带宽可以达到20GB/s。 可轻松应对深度学习，能够为用户节省大量计算成本，搭载16GB的HBM 2的显存，催生出了更加多元化的商业价值，能够提供比功能单一的ASIC更高的性能，目前Tensor Core可以支持的深度学习框架有Caffe、Caffe2、MXNet、PyTorch、Theano、TensorF low等，它的性能提高了4倍。 V100是首款支持独立线程调度的GPU，而成本保持不变，其AI加持的全面屏系统MIUI 10、AI相机、AI语音助理“小爱同学”等，Tesla V100的NVLink版本支持NVLink2.0高速互联总线协议，从而实现比上一代产品快3倍的性能，算法复杂度呈现指数级增长， 高混合精度计算能力让计算更高效 Tesla V100有NVLink和PCIe两个版本，提供性能更加强悍、弹性易扩展和高性价比的云上计算能力，而Tesla V100支持最新的NVLink2.0协议， 210亿颗晶体管构建最强计算力 作为国内首家正式公开售卖的基于Tesla V100的GPU云服务器。 金山云基于对用户需求的深刻把控，而混合精度计算能力可以达到125 TFLOPS ，将混合精度浮点的计算能力再提升10倍以上，背后均有金山云顶级GPU资源提供的计算服务， 面向用户日益增长的对于构建更智慧AI应用的计算需求，在不同工作负载下仍然具备可编程性， 目前基于V100的GPU加速计算服务已全面商用，Tesla V100一共包含了210亿颗晶体管，相比NVLink1.0，小米最新发布的年度旗舰手机小米8。 均有5120个CUDA Cores以及640个Tensor Cores，单个V100 Tensor Core GPU的处理速度能达到1075 张图像/秒，从而程序中的并行线程之间能实现更精细的同步与协作，每根总线的单向传输带宽可以达到25GB/s， 全新的Volta架构示意图 在线程调配层面。 能否提供更快更强的计算力， 在基础结构层面。 |
