Nvidia annonce le premier GPU Ampère pour les centres de données
La nouvelle architecture Ampere est fascinante – et suggère un grand changement pour les GPU grand public à venir.
Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a dévoilé aujourd’hui la prochaine architecture graphique de l’entreprise, l’Ampere tant attendu. La série en six parties, se déroulant dans la cuisine du PDG et disponible en streaming sur YouTube, est largement axée sur les applications informatiques hautes performances, mais comprend un certain nombre de faits et de chiffres intéressants qui seront pertinents pour les cartes graphiques grand public de nouvelle génération de Nvidia. sur la même architecture.
La première implémentation d’Ampère s’appelle l’A100, et selon Nvidia, ce GPU 7 nm contient 54 milliards de transistors dans une matrice de 826 mm². (Pour le contexte, la GeForce RTX 2080 Ti 12 nm ne contient qu’environ 19 milliards de transistors dans une zone similaire.) L’A100 peut atteindre 19,5 TF dans les calculs en virgule flottante à double précision, ce qui se compare assez favorablement à la Radeon 7 Pro récemment annoncée par AMD qui ne peut que gérer environ 6.5TF. Ce formidable niveau de calcul est soutenu par 40 Go de mémoire HBM2 avec une bande passante maximale de 1,5 To/s.
L’A100 est sans surprise capable de performances assez impressionnantes dans ses cas d’utilisation prévus d’analyse de données et de calcul scientifique, mais il est loin d’être un produit grand public avec un prix annoncé d’environ 20 000 $ pour un seul GPU. Pourtant, cela pourrait en fait être une bonne affaire pour les efforts scientifiques, car Nvidia revendique une augmentation des performances de six à sept fois par rapport à l’architecture Volta précédente pour les tâches d’IA telles que la formation à l’apprentissage en profondeur ou l’inférence, ce qui en fait une meilleure proposition de valeur qui également consomme beaucoup moins d’énergie. Vous pourriez potentiellement remplacer un rack entier de serveurs Volta par un seul A100. Ce n’est pas souvent que vous voyez un tel changement dans la puissance de traitement, et c’est un bon signe pour les futurs efforts des consommateurs de Nvidia qui seront sans aucun doute basés sur la même architecture Ampere.
En plus de bénéficier d’un processus 7 nm plus efficace, la nouvelle carte prend également en charge de nouvelles fonctionnalités. L’un d’eux est un type de données appelé Tensor Float 32, qui vise à capturer la plage de nombres à virgule flottante 32 bits et la précision des flottants 16 bits, qui sont couramment utilisés dans la formation à l’IA. Le résultat est que, sans avoir besoin de modifier le code, les programmes qui utilisent des flottants 32 bits utiliseront à la place le type de données TF32 le cas échéant et s’exécuteront plus rapidement sur les cœurs Tensor de troisième génération inclus sur l’A100. L’architecture gérera également plus efficacement les ensembles de données dits « clairsemés », en ignorant essentiellement les entrées non remplies pour accélérer les calculs et réduire la quantité de mémoire occupée par les ensembles de données. Pour la formation de modèles d’IA complexes, où vous pouvez avoir des ensembles de données avec des millions d’entrées, cela pourrait se traduire par un gain de temps considérable.
La grande question ici est de savoir ce que tout cela signifie réellement pour les prochaines cartes graphiques grand public de Nvidia. À l’heure actuelle, pas beaucoup – on espérait que Jensen fournirait quelques indices sur ce à quoi ressemblerait la série RTX 30 vraisemblablement intitulée, mais la présentation axée sur les pros est restée fidèle à son sujet. Cependant, il existe des cas d’utilisation évidents pour bon nombre des innovations mentionnées.
Le processus de 7 nm et sa densité de transistor correspondante devraient se traduire par une forte augmentation des performances et de l’efficacité énergétique, ce qui profitera sans aucun doute à un RTX 3080 Ti théorique. La prise en charge de TF32, la gestion des ensembles de données clairsemés et certaines autres fonctionnalités d’Ampère sont principalement destinées aux tâches d’IA, donc théoriquement, elles pourraient également se traduire par de meilleurs résultats lors de l’utilisation d’autres fonctionnalités basées sur l’IA, telles que le super échantillonnage d’apprentissage en profondeur (DLSS) ou le réel accéléré par le matériel. -Traçage de rayons temporel (RTX). L’A100 prend également en charge PCIe 4.0, il est donc probable que toutes les futures cartes graphiques Nvidia utiliseront également cette interconnexion à bande passante plus élevée – même s’il n’y a pas d’avantage de performances notable à le faire avec les cartes de la génération actuelle.
Nous pourrions aller encore plus loin dans les mauvaises herbes, mais laissons-le là pour l’instant. Il y a clairement de quoi être enthousiasmé ici, en particulier si vous travaillez dans le calcul scientifique ou l’IA, mais il y a aussi des développements fascinants qui devraient également influencer les futures cartes graphiques grand public de Nvidia. Espérons que nous n’aurons pas à attendre trop longtemps pour voir les GPU Ampère pour les jeux – après tout, la prochaine génération arrive.
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