【『芯片』英伟达终于成为下一个万亿芯片市场掌舵者( 二 )|英伟达|市场|gpu|黄仁勋|掌舵者】

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英伟达，无疑是其中不可忽视的新技术掌舵者之一。
到这里，你应该能清楚，为何英伟达会把一个最新的架构，首先用在了一块企业级芯片里。
一统云服务巨头“后院”
这次的A100，是英伟达的服务器级GPU产品 V100的继任者。
后者在2017年一经推出，就在两年内获得了巨大成功，直接打入了包括亚马逊、微软、阿里以及腾讯等云服务巨头的数据中心核心地带，成为各家GPU计算服务团队不可缺少的芯片产品。
至于为何在这个市场一路畅通无阻。一方面，是GPU的并行运算结构对训练机器学习和深度学习模型有着天然优势。
云服务商早已集体默认，与人工智能相关的任务，从数据处理效率、功耗等多方面考虑，使用GPU进行模型训练是最好的选择之一。
无论是阿里还是腾讯云，与GPU相关的产品页面，基本都涵盖了像英伟达V100与T4等热门型号的企业级GPU产品。
一位阿里工程师告诉虎嗅，目前几乎所有的感知类深度学习任务，都需要用到大规模深度学习，必须基于多机多卡进行模型训练。
『芯片』英伟达终于成为下一个万亿芯片市场掌舵者
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图片截自阿里云
而A100，据英伟达声称其在人工智能推理和训练方面比 V100要快近20倍。对此，自动驾驶公司文远之行技术总监钟华给出了更加细节化的解释：
实际上，人工智能开发者最关心的是FP16（单精度浮点数）与int8（用8bit的内存，存储一个整数数据；类似于数据类型，常用于推理模型）这两个重要参数。从两者的数据来看，其计算力相比V100提高了两倍不止。
此外，他还指出，在内存带宽这个指标上，A100比V100提升了40%以上，这意味在高速模型的训练上面是非常有帮助的，特别是自动驾驶所需要的实时训练模型。
『芯片』英伟达终于成为下一个万亿芯片市场掌舵者
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图片来自硬件评测媒体Tom’s hardware
而在许多GPU产品客户与爱好者所关心的工艺制程方面，过去1年里黄仁勋在多个场合被质问的“何时会缩短制程”这个问题，终于有了一个让人满意的答案。
让我们反向来看制程这个问题。
根据英伟达给出的这块A100尺寸来看，相当于制造者在一块826平方毫米的模具上塞进了540亿个晶体管；而V100则是在一块大约815平方毫米的模具上装有211亿个晶体管。
晶体管数量增长了2.5倍，但尺寸却仅大了1.3%。这代表差不多的身体，却装了双倍能量。
没错，这正是得益于芯片代工巨头台积电从12nm制程到7nm制程的技术升级。
“这在很大程度上让英伟达的显卡迷们松了一口气。毕竟两年前，英伟达在消费级市场的老对手AMD就推出了7nm GPU，而英伟达迟到了近2年。不过鉴于后者在2B商用领域的领先地位，这个时间点并不算晚。”

稿源：(ZAKER汽车)

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标题：『芯片』英伟达终于成为下一个万亿芯片市场掌舵者( 二 )

傻大方

『芯片』英伟达终于成为下一个万亿芯片市场掌舵者( 二 )

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