Ampere-Präsentation geleakt? Das soll Nvidias neues Flaggschiff werden [Update: GPU-Eckdaten]
Offenbar hat EETimes zu früh gezuckt und die Informationen zu Nvidias Ampere-Präsentation veröffentlicht, die heute für 15 Uhr vorgesehen ist. Darin wird erwartungsgemäß und Nvidia-typisch die GPGPU-Seite von Ampere präsentiert und damit der GA100, aus dem später auch die RTX-Gaming-Chips zugeschnitten werden.
Im Vorfeld zur erwarteten Ersatzpräsentation der GTC ist nun offenbar die gesamte Präsentation zur Ampere-Vorstellung durchgesickert. Zumindest das, was zu Tesla A 100 wirklich relevant ist. Für Spieler ist die GPGPU-Technik jetzt erst einmal nicht super-spannend, aber trotzdem relevant, weil darauf die kleineren Chips aufbauen werden.
Die wichtigsten Punkte der veröffentlichten Informationen zusammengefasst sind, dass das kommende Tesla A100 SMX Modul aus einem GA100 besteht sowie sechs HBM2-Stacks. In RTX-Karten wird man die aus Kosten-Nutzen-Gründen nicht mehr finden. Über das veröffentlichte Renderbild kann man ansonsten wenig sagen. Das SMX-Modul scheint jedenfalls leicht modifiziert worden zu sein. Folglich könnte es die vierte Generation sein und etwas größer als der Vorgänger. Auch das Textmaterial liefert keine Eckdaten zum Chip. Stattdessen gibt es Performance-Einschätzungen mit Multiplikatoren.
Quelle: Nvidia
Ampere-Präsentation geleakt? Das soll Nvidias neues Flaggschiff werden (2)
In der Präsentation wird es viel um AI Computing, Data Science, Robotics aber auch Grafik gehen. Im Endeffekt ist das auch das Schema der Vorjahre: Zuerst wird das Tesla-Programm gezeigt, aus dem man dann auch die Gaming-Grafikkarten zuschneidet. Was man aus dem Leak noch weiß ist, dass der GA100 54 Milliarden Transistoren hat - rund die doppelte Menge von Volta. Das soll laut Nvidia die 20-fache Leistung in AI-Training -Operationen (Single Precision) und AI-Interference-Operationen (8 Bit Integer) ermöglichen. Beim Thema Double Precision ist es laut Nvidia die 2,5-fache Leistung.
Update: Die Rede ist davon, dass der A100 mit 826 Millimetern der bislang größte 7-nm-Chip von TSMC ist - der gleiche Prozess, der auch für Zen 2 von AMD verwendet wird. Als Eckdaten werden genannt: 3.456 FP64-CUDA-Kerne, 6.912 FP32-CUDA-Kerne (nicht addierend), 432 Tensor Kerne, 108 Streaming Multiprocessors und 40 GiByte HBM2-Speicher (kein HBMe) an 5.120 Bit Interface. Macht zusammen 400 Watt TDP. Der NV Link der dritten Generation soll 4,8 TB/s zum Server verschieben und 600 GB/s zwischen GPUs.
Tensor-Kerne 3.0
Die neue GPU nutzt unter anderem die dritte Generation der Tensor Kerne, die TF32 (Tensor Float) unterstützen. Einfach ausgedrückt soll hier ohne zu großen Performance-Verlust bei den bevorzugten FP16-KI-Berechnungen die Genauigkeit erhöht werden. Und das auch ohne eine Änderung der gewohnten Vorgehensweise. Nvidia erreicht das mit einem 10-Bit-Mantissa (dekadischer Logarithmus) und einem 8-Bit-Exponenten. Außerdem beherrschen die Tensor-Kerne nun auch FP64-Genauigkeit, was die Leistung im HPC-Bereich verdoppeln kann. Das Thema für KI-Berechnungen wird dann wohl auch in die RTX-Karten für Spieler durchschlagen, wo die Tensor-Kerne schon bei Turing vorhanden sind und mit denen unter anderem DLSS realisiert wird. Ob die höhere Leistung bei doppelter Präzision auch für Spieler kommt und da auch was bringt, werden wir sehen. Weitere Neuerungen sind Multi-Instance GPU (MIG), was mehrere Anwendungen gleichzeitig auf einer GPU erlaubt, und Sparsity, ein Phänomen aus neuralen Netzwerken, das unterm Strich auch mehr Performance bei KI-Schlussfolgerungen erlauben; sich aber auch im Training bemerkbar machen soll.
Huang hat etwas im Ofen
Was Jensen neulich im Ofen hatte und als lustiger Teaser verstanden werden kann, war ein DGX A100 System mit bis zu 5 Petaflops Leistung. Auch das soll um bis zu den Faktor 20 schneller als vergleichbare Volta-Systeme sein und besteht aus acht A100-Beschleunigern. Der Vorgänger war laut Nvidia vor allem auf KI-Berechnung zugeschnitten. Nun will man auch verstärkt Data Analytics und sogenannte Scale-Out Applications bedienen. Laut Nvidia kann ein DGX A100 25 CPU-Racks ersetzen, braucht 1/20 an Energie und 1/10 an Investition. Erste Maschinen laufen wohl im US Department of Energy (Aragone National Laboratory) beim Kampf gegen COVID-19. Die Systeme werden bereits ausgeliefert und kosten pro DGX A100 200.000 US-Dollar.
Quelle: EETimes (gelöscht), CRN

Wehe, wenn er die mal abnimmt!
und infos aber für games alles unwichtig meiner meinung nach
Da kann ja auch AMD im Gegenzug an ne Uni oder ein spezielles Rechenzentrum gehen, da überall das eigene Zeug verbauen, bzw. das Firmenlogo draufkleben und dann geht es ab:
"AMDs größtes Flagschiff, 300 Recheneinheiten als Grundleistung, absoluter Wahnsinn, Nvidia völlig abgeschlagen.... nur 50.000 Watt Grundverbrauch, Wahnsinn!!
Da hat die alte gelbe Lederjacke sich wohl einen Coronavirus für den Kopp geholt, nix im Ofen haben, aber eines an der Klatsche, dann mal Glück auf!
greetz
hrIntelNvidia