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NVIDIA의 Ampere A100 GPU는 멈출 수 없으며, 16개의 AI 성능 기록을 깨며, Volta V100보다 최대 4.2배 빠릅니다.

Railgun0

14 8516 0 2020.07.31 19:06

출처 : wccftech 
 
번역기 돌린 거라 오역이 많습니다. 
 제목 : NVIDIA의 Ampere A100 GPU는 멈출 수 없으며, 16개의 AI 성능 기록을 깨며, Volta V100보다 최대 4.2배 빠릅니다. 
 <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2020/07/31/635f158f692c4d2989e607cb83eb4ac1.png" style="width: 708px;"> 
 
NVIDIA는 암페어 A100 GPU의 첫 번째 실제 성능 수치를 발표했는데 결과가 말도 안 됩니다. 이 회사는 AI 특정 벤치마크에서 총 16개의 성능 기록을 갈아치웠고 특정 머신러닝 성능 부문에서도 주요 경쟁사를 크게 앞섰습니다. 
 
NVIDIA Ampere A100 GPU가 Volta V100보다 최대 4.2배 빠르며 16개의 AI 세계 기록 갱신 
 
이러한 결과는 MLPerf에서 도출된 것으로 MLPerf는 2018년 머신 러닝 성과에 초점을 두고 결성된 산업 벤치마킹 그룹입니다. 벤치마크 제품군은 총 8개의 테스트로 구성되며, NVIDIA는 기록적인 훈련 속도로 모든 기록을 게시했습니다. 
 
이는 2018년 5월 결성된 산업 벤치마킹 그룹인 MLPerf의 교육 테스트에서 NVIDIA가 3회 연속 가장 강력한 성과를 거둔 성과입니다. NVIDIA는 2018년 12월 첫 번째 MLPerf 교육 벤치마크에서 6개의 기록을 세웠고 2019년 7월에는 8개의 기록을 세웠습니다. 
 
NVIDIA는 모든 테스트에 대해 상업적으로 사용 가능한 제품을 판매한 유일한 회사입니다. 다른 대부분의 출품작들은 몇 달 동안 사용할 수 없는 제품의 경우 미리 보기 범주를 사용했거나 한동안 사용할 수 없을 것으로 예상되는 제품의 연구 범주를 사용했습니다. 
NVIDIA 블로그 
 
NVIDIA는 HDR InfiniBand를 통해 함께 연결된 대규모 DGX A100 HPC 시스템 클러스터인 DGX SuperPOD 시스템으로 8개의 추가 기록을보고했습니다. DGX SuperPod는 140개의 DGX A100 시스템과 총 1,120개의 NVIDIA Ampere A100 GPU, 170개의 Mellanox Quantum 200G Infiniband 스위치, 4PB의 스토리지 및 15km의 광케이블로 구성되어 있습니다. 
 <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2020/07/31/5bfbffc7b5d85a6df1944bef48f362d1.jpg" style="width: 708px;"> 
 
DGX SuperPod 시스템 내부에 약 770만 개의 Ampere CUDA 코어가 장착되어 있어 놀라운 성능입니다. 이 시스템은 DGX V 확장 계획의 일부이며, 현재 캘리포니아 주 산타클라라에 있는 NVIDIA의 본사에 구축되어 있는 시스템에 약 700 페타플롭의 컴퓨팅 성능을 추가합니다. 
 
AI 성능 벤치마크 - Ampere vs Volta & more 
 
NVIDIA는 Ampere A100 Tensor Core GPU 가속기를 이전 제품인 Volta V100과 비교했습니다. 구글의 3세대 TPU와 화웨이의 Ascend HPC 칩도 비교 대상입니다. MLPerf 자체에는 보다 상세한 벤치마크가 나열되어 있으며, 인텔의 Cooper Lake-SP Xeon CPU 및 구글의 4세대 TPU와 같은 향후 AI 가속기에 대한 미리 보기도 포함되어 있습니다. 이를 통해 벤치마크를 직접 살펴보도록 하겠습니다. 
 <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2020/07/31/01303e9c3b22092dfbbabc930e056abb.png" style="width: 708px;"> 
 
MLPerf에 따르면, 벤치마크 제품군에는 기계 학습 및 AI 범주와 가장 관련성이 높은 성능 워크로드를 대상으로 하는 테스트가 포함되어 있습니다. NVIDIA Ampere A100은 2.5배 빠른 속도로 Volta V100을 파괴합니다. Ampere A100은 최소 리드에서도 Volta V100 GPU보다 50% 더 높은 성능을 제공합니다. 여기에서 칩 스케일을 단일 GPU로 정규화하여 Ampere와 Volta를 공평하게 비교했습니다. 
 <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2020/07/31/caa9a0126affe62f3592b8b11d4114b4.jpg" style="width: 708px;"><img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2020/07/31/d9c1fca028bb509f1180d53673510560.png" style="width: 708px;"> 
 
화웨이 Ascend 칩은 Volta V100보다 낮은 성능으로 단 한 번의 테스트만 완료할 수 있었으며, 구글의 TPU V3는 두 번의 테스트만 제때에 완료했습니다. 한 테스트에서 이 칩은 NVIDIA Volta V100보다 20% 더 앞섰으며, 두 번째 테스트에서는 V100보다 10% 더 느렸습니다. 
 
1104.53분 만에 이미지 분류 테스트를 완료하는 Cooper Lake-SP 8-소켓 구성과 비교하면 듀얼 NVIDIA A100 시스템은 33.37분 만에 동일한 테스트를 완료할 수 있습니다. NVIDIA는 또한, Ampere A100의 성능을 아직 연구 단계에 있으며, 가용성이 최소 1년 이상 떨어져 있는 미공개 구글 TPU V4와 비교하기 위해 노력하고 있습니다. 
 <img src="https://img2.quasarzone.com/editor/2020/07/31/c0946263e294b239f0c9445cc03c7109.png" style="width: 708px;"> 
 
NVIDIA는 또한, AI를 위한 최신 풀 스택 혁신 기술을 통해 GPU 가속기의 성능이 시간이 지남에 따라 어떻게 향상되었는지 보여줍니다. Volta V100에서 실행되는 MLPerf 0.5에 비해 Ampere A100에서 실행되는 MLPerf 0.7 제품군은 4.2배의 놀라운 성능 향상을 제공합니다. 
 
이는 NVIDIA Ampere A100 GPU가 실제 벤치마크에서 얼마나 인상적인 칩인지 보여 줍니다. 이 칩은 AI 커뮤니티의 모든 주요 플레이어에게 인정받고 있습니다. 또한 Ampere A100 GPU는 더 나은 성능을 제공할 수 있는 하드웨어 가속 기술을 사용했지만 여전히 Ampere A100과 엄청난 성능 출력을 비교할 수 없었던 Turing GPU와 비교해도 다른 벤치마크에서 기록된 GPU 중 가장 빠른 GPU로 간주되었습니다. 이러한 모든 벤치마크 기능은 몇 달 후 틀림없이 일어날 Ampere의 소비자 형태를 보는 것을 더욱 기대하게 합니다.

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