人工智能模型的复杂性正在爆炸，因为它们接受了下一级的挑战，如对话式人工智能。训练他们需要强大的计算能力和可扩展性。 具有张量浮点(TF32)的NVIDIA A100张量内核提供了比NVIDIA Volta高20倍的性能，代码变化为零，自动混合精度和FP16的性能提高了2倍。当与NVIDIA NVLink、NVIDIA NVSwitch、PCI Gen4、NVIDIA InfiniBand和NVIDIA Magnum IO SDK结合使用时，可以扩展到数千个A100 GPUs。 像BERT这样的训练工作量可以通过2，048个A100 GPUs在不到一分钟的时间内大规模解决，这是解决时间的世界纪录。 对于像深度学习推荐模型(DLRM)这样具有大规模数据表的模型，100 80GB的每个节点可达到1.3 TB的统一内存，并提供比100 40GB高达3倍的吞吐量。 NVIDIA在MLPerf中的地位，在AI训练的行业基准中创下了多项性能记录。
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