A100 解析：为何它成为 AI 大模型时代的首选？

前言

NVIDIA A100 Tensor Core GPU 可针对 AI、数据分析和 HPC 应用场景，在不同规模下实现出色的加速，有效助力更高性能的弹性数据中心。A100 采用 NVIDIA Ampere 架构，是 NVIDIA 数据中心平台的引擎。A100 的性能比上一代产品提升高达 20 倍，并可划分为七个 GPU 实例，以根据变化的需求进行动态调整。A100 提供 40GB 和 80GB 显存两种版本，A100 80GB 将 GPU 显存增加了一倍，并提供超快速的显存带宽（每秒超过 2 万亿字节 [TB/s]），可处理超大型模型和数据集。

英伟达 A100 显卡凭借其卓越的性能、高效能和广泛的应用场景，成为了数据中心和人工智能计算领域的佼佼者。无论是深度学习、科学计算还是大数据分析等领域，A100 显卡都能够为用户提供出色的计算能力和效率。

派欧算力云（www.paigpu.com）推出的 GPU 测评栏目正在连载中，基于实际生产中的业务场景，为大家带来不同 GPU 的性能测评，我们将专注于为大家带来最前沿、最深入的性能评测和行业动态。在这里，你将能第一时间了解到最新款 GPU 的性能表现。今天我们为大家带来的测评是 NVIDIA A100 Tensor Core GPU。

NVIDIA A100 规格参数

1. 核心架构：Ampere，全球首款基于 7nm 工艺的数据中心 GPU 架构。
2. CUDA 核心数：高达 6912 个，为深度学习等计算密集型任务提供强大的计算能力。
3. Tensor Cores：432 个，支持 Tensor Float 32（TF32）和混合精度（FP16）计算，显著提升深度学习训练和推理的速度。
4. 显存：提供 40GB、80GB 和 160GB 的 HBM2e 高速显存选项，内存带宽高达 2.5TB/s，满足大规模数据集和高性能计算的需求。
5. 互联技术：支持第二代 NVIDIA NVLink 和 PCIe 4.0，实现高速的 GPU 到 GPU 和 GPU 到 CPU 的数据传输。

主要特性

A100 显卡在深度学习、科学计算等领域均表现出色，特别是在处理超大型模型和数据集时，能够显著提高计算速度和效率。A100 显卡支持多 GPU 集群配置，可动态划分为多个 GPU 实例，根据实际需求进行调整。同时，支持多种互联技术，方便与其他设备进行高速数据传输。A100 显卡兼容多种操作系统和深度学习框架，方便用户进行开发和部署。Ampere 架构针对 AI 推理进行了优化，提供了更高的计算密度和更低的延迟。

测试指标

长期以来，A100 都被认为是在大模型生产系统中的不二之选，基于此，派欧算力云对 Llama2 在 A100 上的表现进行了详细的测试。

我们以输入/输出长度作为变量，测试 Llama2 在 A100 平台运行时的延时与总吞吐量，以及 QPS 和耗时。

测试结果

注：黄色部分为性能极限，在此基础上若再增加并发，吞吐量也不会提升。若想获取更详细的数据，请扫码联系客服。

总结

经过测试，我们将 Llama2 7B 在 A100 平台上的表现总结成这一张图。可以看到在不同 IO 场景下，Llama2 QPS 的极限如何。

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