中國北京?-?GTC China 2020?-?2020年12月15日?-?NVIDIA公司今日宣布，多家中國頂級云服務(wù)提供商及系統(tǒng)制造商紛紛采用NVIDIA A100 Tensor Core GPU和NVIDIA技術(shù)，為企業(yè)和行業(yè)的各類AI應(yīng)用提速。

今年5月，NVIDIA推出了首款基于NVIDIA Ampere架構(gòu)的NVIDIA A100 Tensor Core GPU。迄今為止，包括阿里云、百度智能云、滴滴云、騰訊云等在內(nèi)的眾多中國云服務(wù)提供商紛紛推出搭載了NVIDIA A100的多款云服務(wù)及GPU實例。

NVIDIA A100 GPU配備了具有更高精度的第三代Tensor Core核心，性能較上一代產(chǎn)品有顯著提升。可提供600GB/每秒GPU間連接傳輸速率的第三代NVIDIA NVLink、NVIDIA NVSwitch、PCIe Gen4與NVIDIA Magnum IO軟件SDK的組合，可實現(xiàn)成千上萬個GPU集群的高效擴展，這些技術(shù)得到了來自于NGC容器注冊中NVIDIA市場領(lǐng)先生態(tài)系統(tǒng)的支持。

在NVIDIA A100得到中國云服務(wù)提供商的迅速采用之外，最新發(fā)布的NVIDIA A100 PCIe版本以及NVIDIA A100 80GB GPU也迅速成為了包括新華三、浪潮、聯(lián)想、寧暢等在內(nèi)的中國領(lǐng)先系統(tǒng)制造商的首選。

NVIDIA亞太區(qū)銷售與營銷副總裁Raymond Teh表示：“當(dāng)今世界，高性能計算與AI應(yīng)用對于計算能力的需求呈指數(shù)級增長。NVIDIA A100專為世界上最嚴苛、最復(fù)雜的工作負載運算提供卓越性能而設(shè)計，這些需求廣泛存在于AI、數(shù)據(jù)科學(xué)、科研計算等多個領(lǐng)域?！?/p>

中國云服務(wù)提供商采用NVIDIA A100為其全球用戶賦能

阿里云、百度智能云、滴滴云、騰訊云的大型數(shù)據(jù)中心正在遷移至基于NVIDIA Ampere架構(gòu)的平臺，從而可以充分利用NVIDIA A100在AI推理和訓(xùn)練方面提供的非凡速度與可擴展性。圖像識別、語音識別，以及包括計算流體動力學(xué)、計算金融學(xué)、分子動力學(xué)在內(nèi)的GPU加速高性能計算場景的快速增長，催生了對于云實例的需求。云實例可以幫助用戶執(zhí)行更高級的實時工作負載。

NVIDIA A100不僅可以滿足全球云服務(wù)提供商用戶對性能的要求，而且還可以為全球用戶提供強大的可靠性支持。中國云服務(wù)提供商正在采用A100來滿足各行各業(yè)的多樣化需求：

●阿里云已經(jīng)發(fā)布了基于NVIDIA A100 打造的gn7 GPU系列云服務(wù)器，該產(chǎn)品主要面向AI訓(xùn)練和高性能計算應(yīng)用，可提供新一代GPU計算實例。云服務(wù)器中的8塊NVIDIA A100 GPU可通過NVIDIA NVLink^TM?和NVSwitch^TM技術(shù)實現(xiàn)先進的多GPU通信。這些NVIDIA技術(shù)可支持阿里巴巴gn7云服務(wù)器相比上一代平臺實現(xiàn)最高20倍的AI性能，以及2.5倍的高性能計算速度。

●百度智能云即將推出基于NVIDIA A100打造的lgn3 GPU系列云服務(wù)器、vGPU 云服務(wù)器以及百度太行裸金屬服務(wù)器產(chǎn)品，該系列產(chǎn)品最高將搭載8塊 NVIDIA A100 GPU，8T NVMe SSD 磁盤以及百G帶寬，主要面向AI訓(xùn)練/推理、高性能計算應(yīng)用、科學(xué)計算等場景?；贏100 TF32新技術(shù)，百度新一代GPU云服務(wù)器提供20倍于 V100 FP32云服務(wù)器的計算能力。

●滴滴云A100裸金屬服務(wù)器配置了8塊NVIDIA A100 GPU 、2 顆 AMD EPYC 7302 CPU處理器、1024GB內(nèi)存、2個240GB SATA SSD，以及2個2T NVME SSD磁盤，適用于AI、數(shù)據(jù)分析、高性能計算等多種應(yīng)用場景。

●騰訊云已推出首款搭載NVIDIA A100的GPU云服務(wù)器GT4，其搭配AMD ROME CPU平臺，支持PCIe 4.0技術(shù)以及最高180核的vGPU配置。適用于深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練、推理、高性能計算、數(shù)據(jù)分析、視頻分析等領(lǐng)域，可提供更高性能的計算資源，從而進一步降低使用成本，幫助企業(yè)、高校及研究人員聚焦模型的優(yōu)化與創(chuàng)新。

中國OEM廠商致力于滿足全球對搭載A100?的NVIDIA認證系統(tǒng)不斷增長的需求

包括新華三、浪潮、聯(lián)想、寧暢等在內(nèi)的中國領(lǐng)先系統(tǒng)制造商也在以前所未有的速度將NVIDIA A100 GPU引入到它們的產(chǎn)品中，并推出了多款針對不同應(yīng)用場景的系列產(chǎn)品，為超大型數(shù)據(jù)中心提供基于NVIDIA Ampere架構(gòu)的加速系統(tǒng)，進而為用戶提供兼具超強性能與靈活性的AI計算平臺。

●新華三已推出支持由NVLink 實現(xiàn)8顆NVIDIA A100 GPU全互聯(lián)的6U服務(wù)器H3C UniServer R5500 G5，并且全線GPU服務(wù)器機型也已同步適配升級，包括H3C UniServer R4900 G3（2U 3GPU）、R5300 G3（4U 8GPU）、R4950 G5（2U 4GPU），部分機型已完成NVQUAL認證，全面覆蓋集群建設(shè)、大規(guī)模AI模型訓(xùn)練、高性能計算及AI項目部署等應(yīng)用場景。

●浪潮發(fā)布了多款支持NVIDIA A100 40G的AI服務(wù)器，其可支持8到16顆NVIDIA A100，包括NF5488M5-D，NF5488A5， NF5688M6, NF5888M6。此外浪潮還推出了三款支持NVIDIA A100 PCIe 版本的服務(wù)器NF5468M6、NF5468A5和NF5280M6。近日，支持最新NVIDIA A100 80GB GPU的AI服務(wù)器NF5488M5-D和NF5488A5已全球量產(chǎn)供貨。浪潮全系列AI服務(wù)器適用于圖像處理、智能客服、金融分析、自然語言處理等最具挑戰(zhàn)性的AI應(yīng)用場景。

●聯(lián)想推出了支持NVIDIA A100的HG680X，其4U 8GPU的規(guī)格，可滿足單機多卡形態(tài)的需求，且同時支持兩種拓撲形式，可靈活搭配。本地存儲支持最多8個NVMe SSD加16*2.5英寸SAS/SSD或24*2.5英寸的SAS/SSD，為存儲容量提供保障。HG680X適用于大型深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練場景和大量數(shù)據(jù)的推理場景，適應(yīng)不同深度學(xué)習(xí)算法與改進，可滿足互聯(lián)網(wǎng)、金融、制造等不同行業(yè)客戶的多樣化需求。

●寧暢在X640 G30 GPU服務(wù)器上完成了8卡NVIDIA A100的適配，并通過了NVIDIA NVQUAL的官方認證。X640 G30可針對不同的應(yīng)用場景進行GPU互聯(lián)拓撲的調(diào)整，實現(xiàn)算力的完美升級。搭載NVDIA A100的X640 G30已在客戶處完成了批量部署，大量應(yīng)用于海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練、深度學(xué)習(xí)、語音識別、圖像識別等領(lǐng)域，極大提升了客戶數(shù)據(jù)處理和訓(xùn)練的效率

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關(guān)于NVIDIA

NVIDIA（納斯達克股票代碼：NVDA）在1999年發(fā)明的GPU激發(fā)了PC游戲市場的增長，重新定義了現(xiàn)代計算機顯卡，并且對并行計算進行了革新。最近，通過將GPU作為可以感知和理解世界的計算機、機器人乃至自動駕駛汽車的大腦，GPU深度學(xué)習(xí)再度點燃了全新的計算時代——現(xiàn)代人工智能。更多信息，請訪問https://nvidianews.nvidia.com/。

About NVIDIA

NVIDIA’s (NASDAQ: NVDA) invention of the GPU in 1999 sparked the growth of the PC gaming market, redefined modern computer graphics and revolutionized parallel computing. More recently, GPU deep learning ignited modern AI ― the next era of computing ― with the GPU acting as the brain of computers, robots and self-driving cars that can perceive and understand the world. More information at https://nvidianews.nvidia.com/.