a100

寒武纪和NVIDIA Tesla GPU系列P4、T4、P40以及V100参数性能对比

关注、点赞、收藏是对我最大的支持，谢谢^v^训练：寒武纪思元370、V100、P40、A100、A800推理：T4、P4A800就是A100的换壳版，性能基本没变，主要是带宽增加了，听说是规避老美实体清单
chinabing·2023-03-24 02:45

基于单机最高能效270亿参数GPT模型的文本生成与理解

以OpenAI推出的1750亿的GPT-3为例，在1024张A100GPU上预估需要34天，一万亿参数的GPT-3在3072张A100显卡上也
阿里云云栖号·2023-02-06 10:03

(详细步骤和代码)利用A100 GPU加速Tensorflow

利用A100GPU加速TensorflowNVIDIAA100基于NVIDIAAmpereGPU架构，提供一系列令人兴奋的新功能：第三代张量核心、多实例GPU(MIG)和第三代NVLink。AmpereTensorCores引入了一种专门用于AI训练的新型数学模式：TensorFloat-32(TF32)。TF32旨在加速DL工作负载中常用的FP32数据类型的处理。在NVIDIAA100Tenso
扫地的小何尚·2023-02-05 11:21

世上最全NVDIA GPU参数列表： 3090，4090， A40， A30，V100， A100， A800性能参数

-1）GeForceRTX4090GeForceRTX4090GPU引擎规格：NVIDIACUDA®核心数量16384加速频率(GHz)2.52基础频率(GHz)2.23显存规格：标准显存配置24GBGDDR6X显存位宽384位技术支持：RayTracingCore第3代TensorCores第4代NVIDIA架构AdaLovelace支持NVIDIADLSS3支持NVIDIAReflex是支持N
好好学习啊天天向上·2023-02-04 10:24

使用 DeepSpeed 和 Accelerate 进行超快 BLOOM 模型推理

也可使用2x8x40GB的A100或者2x8x48GB的A6000。使用这些GPU的主要原因是截至本文成稿时为止它们是能提供最
·2023-01-31 12:45

关于excel：具有OR条件的SUMIF

要查找单个值，请使用：1=SUMIF(A4:A100;"1";B4:B100)现在，我需要对列A是否包含1或2进行总结，例如：1=SUMIF(A4:A100;"1"OR"2";B4:B100)单元格A1
bingbangx·2023-01-30 15:12

中文稀疏GPT大模型落地 — 通往低成本&高性能多任务通用自然语言理解的关键里程碑

以OpenAI推出的1750亿的GPT-3为例，在1024张A100GPU上预估需要34天，一万亿参数的GPT-3在3072张A100显卡上也至少
阿里云大数据AI技术·2023-01-29 07:07

Docker镜像解析出Dockerfile

Dockerfile2.1下载github的解析工具2.2解析出Dockerfile文件2.3针对官方镜像解析出的Dockfile进行分析2.4通过平台的创建镜像功能制作镜像（需要联网）一、针对问题在制作适配A100
莹火233·2023-01-20 09:50

聊聊Pytorch2.0的新特性

module)一行代码就能优化你的模型，优化后的模型和往常使用方式一样速度会提升，比较重要的一点是：可以用于训练或者部署，训练可以传梯度这次是带有AOTautograd的官方测试了三个模型仓库的模型，在A100
小鹏AI·2023-01-13 15:49

关于安装pytorch、cuda对应GPU显卡算力问题（记录贴）

英伟达GPU显卡算力表总结安装torch时会安装对应的cuda版本，目前来看cuda10对应的是7.5的算力，适用于GPU20系列卡及以下；cuda11对应8.5的算法，适用于GPU30系列卡及以上（A100
门前大橋下丶·2023-01-13 12:55

AutoDL上可以用RTX 4090显卡了

几乎比3090快一倍，逼近A100的性能！！！数据来源：AutoDL帮助文档想抢先体验的xd可以关注AutoDL.com，现在注册还能领10元优惠券。
FocusAI·2023-01-11 21:46

基于单机最高能效270亿参数GPT模型的文本生成与理解

以OpenAI推出的1750亿的GPT-3为例，在1024张A100GPU上预估需要34天，一万亿参数的GPT-3在3072张A100显卡上也
阿里云技术·2023-01-11 11:25

性能是A100 2.4倍，AMD官宣两款HPC新品，还拿下了Meta

计算机视觉研究院专栏作者：Edison_GAMD宣布将在2022年初推出带有AMD3DV-Cache的第三代EPYC处理器和InstinctMI200系列GPU加速器。公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式本篇文章转自于“机器之心”几年来，AMD一直在行业内稳步前进。一方面，它在消费芯片市场与传统竞争对手英特尔、英伟达竞争；另一方面，AMD正在努力重新进入处理
计算机视觉研究院·2023-01-05 13:42

滴滴云A100 GPU裸金属服务器性能及硬件参数详解

嘻嘻伯伯来详细说下滴滴云GPU裸金属服务器A100硬件参数及性能详解：滴滴云A100GPU裸金属服务器A100为N
运维FUN·2023-01-03 09:57

a100高性能服务器,滴滴云 A100 GPU 裸金属服务器（BMS）最佳实践

2020年5月14日，NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋在NVIDIAGTC2020主题演讲中介绍了基于最新Ampere架构的NVIDIAA100GPU。NVIDIAA100TensorCoreGPU基于最新的Ampere架构，相比上一代NVIDIATeslaV100GPU增加了了许多新特性，在HPC，AI和数据分析领域都有更好的表现。北京时间9月1日，滴滴云发布基于NVIDIATeslaA10
weixin_39982580·2023-01-03 09:53

在A100和3080平台上使用2080ti的深度学习环境训练的模型进行推理？CPU、GPU是如何变化？

在A100和3080平台上使用2080ti的深度学习环境训练的模型进行推理？CPU、GPU是如何变化？
源代码杀手·2023-01-03 09:38

ST-GCN复现的全过程（详细）

目录提前工作服务器本机环境数据集运行逻辑第一步处理数据集第二步训练网络第三步测试总结的问题提前工作服务器我其实复现了2次，第一次是用的3070，第二次尝试了并行超算云服务器，里面有8张A100。
Eric加油学！·2023-01-02 17:04

Nvidia GPU 入门教程之 07 TensorFlow MNiST GPU A100（教程含源码）

简介目前，您可以从三个流行的开源深度学习库中进行选择：TensorFlow,MicrosoftCognitiveToolkit(CNTK),Theano.因此，为了避免任何混淆，我们将Keras实现称为多后端Keras。TensorFlow本身现在与它自己的Keras实现捆绑在一起，tf.keras。它只支持TensorFlow作为后端。实战代码#ThisPython3environmentcom
知识大胖·2023-01-01 17:43

pytorch 中注意cuda版本和gpu算力匹配

比如，在RTX2080上同样的环境中程序可以正常运行，而换到A100中，就会报错如下：NVIDIAA100-PCIE-40GBwithCUDAcapabilitysm_80isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAca
m0_46483236·2022-12-27 22:12

基于 EasyCV 加速 BEVFormer

同时，我们进一步使用推理优化工具PAI-Blade对模型进行优化，相比于原始模型在A100配置下能取得
自橙一派·2022-12-15 06:30

线上CPU100%问题排查

1.2定位CPU高的具体的进程主体top-Hp99391.3将占用CPU高的线程pid转为16进制printf"%x\n"139531.4打印线程的堆栈信息jstack9939|grep'3681'-A100
烟光凝而·2022-12-14 17:27

【踩坑】RTX 3090、RTX3060、Tesla A100 CUDA error: no kernel image is available for execution on the device

pipinstalltorch==1.7.0+cu110torchvision==0.8.1+cu110torchaudio==0.7.0-fhttps://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
yiyakaa·2022-12-09 17:17

算力资源A100/V100/910都不限时免费使用的开源社区，你还不知道？

社区的算力资源，不论是GPU/NPU，A100/V100/910都可以免费使用，训练任务不限时（调试任务限时4小时）。是不是真的很香？
OpenI启智社区·2022-12-08 22:55

思腾云计算

GPU系列卡有Tesla，Titan，GeForce，V100，A100等.支持4卡，8卡，10卡.可服务器开机测试。适用公司、个人研究机器学习，深度学习等方面海量数据记算。
Jericho2022·2022-11-22 14:32

连接Linux远程服务器配置Pytorch环境

服务器配置Pytorch环境【注：本文为阅读DataWhale开源教程《深入浅出Pytorch》后，基于课题组新到服务器，配置Pytorch环境的过程记录】1.配置信息服务器GPU：A100单卡CUDA
西南小游侠·2022-11-20 23:58

2022语言与智能技术竞赛算力支持计划（邀请好友参赛，得A100 GPU算力免排队权限）

**2022语言与智能技术竞赛**正在进行中，为了全力创造最佳竞赛条件，让大家更好地聚焦于技术创新思考与实践，同时吸引更多NLP技术开发者加入赛事，AIStudio平台基于本次赛事推出了包括A100GPU在内的算力支持计划。2022语言与智能技术竞赛：http://lic2022.cipsc.org.cn/TeslaA100高性能GPU运算显卡这是当前市场上性能最出色的GPU之一，自动混合精度和F
百度-NLP·2022-11-19 17:41

需要GPU服务器的来看看之DGX-A100

需要GPU服务器的来看看之DGX-A100链接：http://www.aiserver.cn/DGX-A100全球首个基于NVIDIAA100构建的AI系统NVIDIADGX™A100是适用于所有AI工作负载的通用系统
思腾合力GPU服务器·2022-11-19 04:56

美国断供中国高端显卡，对程序员也许不是坏事

禁令中的几类GPU如A100等主要应用于超算、人工智能、图像识别、边缘计算以及生物医疗等工业领
·2022-10-24 10:35

NVIDIA A100 GPU 上的加速 TensorFlow

基于NVIDIAAmpereGPU架构的NVIDIAA100提供了一系列令人兴奋的新功能：第三代张量核心、多实例GPU（MIG）和第三代NVLink。安培张量核心引入了一种新的用于人工智能训练的数学模式：张量浮点-32（TF32）。TF32旨在加速FP32数据类型的处理，FP32数据类型通常用于DL工作负载。在NVIDIAA100张量核心上，以TF32格式运行的数学运算的吞吐量比上一代VoltaV
源代码杀手·2022-10-10 07:02

英伟达A100深度学习性能实测：训练速度可达V100的3.5倍

点击上方“CVer”，选择加"星标"置顶重磅干货，第一时间送达子豪发自凹非寺来源：量子位报道|公众号QbitAI英伟达最新发布的基于新架构的A100加速计算卡，其官网宣传：自动混合精度和FP16，可以为
Amusi（CVer）·2022-09-23 10:19

中文稀疏GPT大模型落地 — 通往低成本&高性能多任务通用自然语言理解的关键里程碑

以OpenAI推出的1750亿的GPT-3为例，在1024张A100GPU上预估需要34天，一万亿参数的GPT-3在3072张A100显卡上也至少
·2022-09-05 12:22

极智AI | 英伟达安培卡 vs 老推理卡硬件参数对比

其中安培卡主要包括A100、A40、A30、A16、A10、A2，老推理卡主要包括T4、P4、P40、V100，本文主要用于从老推理卡迁移到新安培卡时应该会用到的参数对比调研，属于人肉汇总型，若数据有误
极智视界·2022-09-05 10:36

时代落在英伟达身上的是粒什么沙，国产GPU的机会又在哪？

A100，MI250等高端型号的GPU最主要特点就是可以提供双精度FP64类型的算力，而国产GPU一般在FP16也就是半精度数据处理方面不差，在FP32类型的处理能力上表现就一般了，FP64几乎是缺失的状态
beyondma·2022-09-05 10:35

安装NCCL\mpirun\horovod\nvidia-tensorflow(3090Ti)

环境说明显卡：Nvidia3090TiCUDA11.1Cudnn8.0OS：Ubuntu20.xTensorflow：nvidia-tensorflow（后面有安装过程）tensorflow1.x版本不提供对A100
zoetu·2022-07-25 09:10

英伟达显卡不同架构_NVIDIA新一代Ampere架构简单解读：一次有改良有革命的架构升级...

2020年5月14日晚间，NVIDIA的新一代Ampere架构随最新的计算卡A100正式亮相，这张加速卡上面使用
weixin_39981624·2022-07-22 21:42

Nvidia A100 硬件软件结构分析

NvidiaA100架构分析NvidiaA100硬件架构1GA100的架构图A100GPU的架构名称为GA100，一个完整的GA100架构实现包括以下单元：基于GA100架构的A100GPU包括以下单元：a.7GPCs,7or8TPCs/GPC,2SMs/TPC,upto16SMs/GPC,108SMsb.64FP32CUDACores/SM,6912FP32CUDACoresperGPUc.4t
海绵宝宝爱学习·2022-07-22 21:40

A100 MIG 使用说明

前提条件当需要在支持MIG模式的GPU中开启MIG，则需要满足以下前提条件和最低的软件版本：MIG仅在A100与H100上支持（截至2022年6月7日）CUDA11和NVIDIA驱动程序450.80.02
E2MCC·2022-06-08 13:50

NVIDIA安培架构下MIG技术分析

作者：天翼云高鹏军关键词：NVIDIA、MIG、安培一什么是MIG2020年5月，NVIDIA发布了最新的GPU架构:安培，以及基于安培架构的最新的GPU:A100。
·2022-05-26 15:23

英特尔挤爆牙膏：新AI训练芯片性能超A100，笔记本CPU首上16核5GHz

有力的挑战者悄然出现：英特尔推出新一代AI训练芯片Gaudi2，制程一步从16nm跨越到7nm，与英伟达A100齐平。
QbitAl·2022-05-17 16:40

下一代英伟达H100 GPU发布时，国产芯片能追上吗？

2020年GTC后，国内很多GPU初创公司争先恐后的宣称能超赶A100；2021年GTC上英伟达发布的DPU也让很多芯片精英竞相创业投入DPU开发，谓为风潮；今年的H100会造成什么样的回响，且让我们拭目以待
OneFlow深度学习框架·2022-04-22 10:07

深度学习的显卡对比评测：2080ti vs 3090 vs A100

显卡大幅降价了但是还可以再等等，新的40系列显卡也要发售了，所以我们先看看目前上市的显卡的性能对比，这样也可以估算下40显卡的性能，在以后购买时作为参考。但是在本文之前一定要说下的是：本文并不推荐现在就买显卡，除非必须，现在一定不要买显卡，谁买谁吃亏，目前的情况是，“等”就对了回到正题，在这篇文章中我整理了几个在NVIDIAGeForceRTX3090GPU进行的深度学习性能基准测试。一般的情况下
·2022-03-30 11:02

英伟达新核弹GPU：4nm制程800亿晶体管，20张即可承载全球互联网流量，全新Hopper架构太炸了...

新卡取名H100，采用全新Hopper架构，直接集成了800亿个晶体管，比上一代A100足足多了260亿个。内核数量则飙到了前所未有的16896个，达到上一代A100卡的2.5倍。
QbitAl·2022-03-28 10:03

JS中流程控制语句

web.jpegif语句if(条件表达式){条件为真的时候做的事情}else{条件为假的时候做的事情}vara=prompt("情书数字")if(a100){alert("不及格")}else{alert
追逐_chase·2022-02-20 09:09

万亿大模型究竟怎么用？达摩院&浙大&上海人工智能实验室联手推出洛犀平台：大小模型端云协同进化...

而就在最近，扎克伯格还宣布要豪砸16000块英伟达A100，搞出全球最快超级计算机，就为训练万亿参数级大模型。大模型正当其道，莫非小模型就没啥搞头了？就在“中国工程院院刊：信息领域青
QbitAl·2022-02-16 10:34

回报率三原理：稳健、几何均值、复利

第一年第二年第三年第四年四年平均基金A100%-50%100%-50%25%基金B10%10%10%10%10%如果以上这个不够直观，看看下面这个图image.png看到这两
木坦坦·2022-02-15 10:16

CUDA(一)-CUDA基础软件环境搭建与测试

低延迟高性能要求,GPU并行编程越来越受到关注,因此掌握一门GPU并行编程技术对于AI软件栈开发的人员非常必要.关于GPU编程目前Server端主流的GPU大部分采用NVIDIAGPU,例如V100,A100
侠之大者_7d3f·2021-12-30 12:17

【系统硬件】英伟达安培卡 vs 老推理卡硬

其中安培卡主要包括A100、A40、A30、A16、A10、A2，老推理卡主要包括T4、P4、P40、V100，本文主要用于从老推理卡迁移到新安培卡时应该会用到的参数对比调研，属于人肉汇总型，若数据有误
·2021-12-04 14:40

【系统硬件】英伟达安培卡 vs 老推理卡硬件参数对比

其中安培卡主要包括A100、A40、A30、A16、A10、A2，老推理卡主要包括T4、P4、P40、V100，本文主要用于从老推理卡迁移到新安培卡时应该会用到的参数对比调研，属于人肉汇总型，若数据有误
极智视界·2021-12-04 14:00

微软、英伟达联手推出语言模型 MT-NLP，5300亿参数，现存最大！

在训练过程一共使用了4480块英伟达A100
AI科技大本营·2021-10-12 16:26

5300亿NLP模型“威震天-图灵”发布，由4480块A100训练，微软英伟达联合出品

丰色发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI5300亿参数！全球最大规模NLP模型诞生。由微软联手英伟达推出，名叫威震天-图灵自然语言生成模型（MegatronTuring-NLG）。据他们介绍，这样的量级不仅让它成为全球规模最大，同时也是性能最强的NLP模型。训练过程一共使用了4480块英伟达A100GPU，最终使该模型在一系列自然语言任务中——包括文本预测、阅读理解、常识推理、自然语言推理、词
QbitAl·2021-10-12 12:09
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