昨晚NVIDIA CEO黄仁勋在GTC 2017大会上发布了基于Volta架构的旗舰计算卡 Tesla V100,为了应付日益庞大的AI以及高性能计算需求,Tesla V100拥有超越上一代的5120个CUDA单元,并且增加能提高深度计算性能的Tensor单元,因此晶体管数目足足有210亿之多,核心频率为1455MHz,16GB HBM2显存,浮点性能更是达到单精度浮点15 TFLOPS,双精度浮点7.5 TFLOPS。
对比上一代Tesla P100,Tesla V100最大变化就是增加了与深度学习高度相关的Tensor单元,Tensor性能可以达到120 TFLOPS;而且CUDA数目暴增,由3584个增至5120个,增长了42%;全新的台积电12nm FFN工艺制造有史以来最大的815mm2 GPU核心(16nm的第四代改良版本,更高的晶体管密度,更低的功耗;管中窥豹,估计Volta游戏卡都是使用这个工艺了);虽然依然是4096bit 16GB的HBM2显存,但是带宽已经Tesla P100 720GB/s提升至900GB/s水平。
除了CUDA单元数量增加,Tesla V100为了更好提升高性能计算,继续增加二级缓存及寄存器大小,L2缓存由Tesla P100的4096KB增加到了6144KB,每组SM单元的寄存器文件大小总数从14336KB增加到了20480KB。
NVIDIA计算卡专享的NVLink是一种高带宽的互联技术,能够在CPU-GPU和GPU-GPU之间实现超高速的数据传输。诞生之初就获得传统PCIe 3.0 5-12倍的数据传输速度,还能大幅提升应用程序的处理速度。现在NVIDIA将其提升至300GB/s水平,当然了这个技术主要还是用在高性能计算上,估计不会下放至游戏卡上。
Tesla V100架构:
6组GPC单元,每组GPC单元由14组SM单元构成,满血版应该是6 x 14 = 84组SM单元,但Tesla V100只有80组,每组SM单元64个CUDA单元,因此共同构成80 x 64 = 5120个CUDA单元。每组SM单元中,FP32:FP64:Tensor单元比例为8:4:1。
这个核弹太厉害了,CUDA数不过来,密密麻麻
那么问题来了,强大如斯的Tesla V100究竟用在哪里?NVIDIA表示将会率先更新用于深度学习超算DGX-1上,内部同样集成了8张Tesla V100,提供960 TFLOPS Tensor深度计算性能,能够在8小时完成TITAN X需时8天的计算量,极大地节约科研人员等待深度计算结果时间。就当然啦,拥有8张真·核弹的新DGX-1售价并不便宜,149000美元,折合人民币102万元。对于这颗威力十足的核弹我们暂时还是看看就好,毕竟不是面对消费级市场的,但对1080ti感兴趣的用户的话,可以关注下小超哥(ID:9501417)朋友圈,近期将为你带来它们的横评。
游客 2019-12-19 10:21
该评论年代久远,荒废失修,暂不可见。
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游客 2017-05-12 11:17
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游客 2017-05-11 22:27
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超能网友高中生 2017-05-11 19:31 | 加入黑名单
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游客 2017-05-11 18:46
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超能网友大学生 2017-05-11 18:21 | 加入黑名单
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超能网友终极杀人王 2017-05-11 17:18 | 加入黑名单
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超能网友高中生 2017-05-11 17:16 | 加入黑名单
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超能网友高中生 2017-05-11 15:39 | 加入黑名单
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超能网友研究生 2017-05-11 15:14 | 加入黑名单
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游客 2017-05-11 15:08
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游客 2017-05-11 14:43
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超能网友高中生 2017-05-11 14:17 | 加入黑名单
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超能网友终极杀人王 2017-05-11 13:44 | 加入黑名单
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超能网友博士 2017-05-11 13:01 | 加入黑名单
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超能网友博士 2017-05-11 13:00 | 加入黑名单
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超能网友终极杀人王 2017-05-11 12:58 | 加入黑名单
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超能网友博士 2017-05-11 12:56 | 加入黑名单
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游客 2017-05-11 12:48
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游客 2017-05-11 12:22
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超能网友终极杀人王 2017-05-11 12:20 | 加入黑名单
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游客 2017-05-11 11:40
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游客 2017-05-11 11:39
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