5月14日晚，在GTC 2020线上发布会上，NVIDIA干脆利落地在几分钟内就放出了老黄的演讲视频，正式推出了安培（Ampere）架构GPU，7nm工艺，540亿晶体管，20倍AI算力，5大技术创新，总之新核弹来了。
目前NVIDIA还没有正式公开安培GPU的详细架构细节，但是跟上次的图灵GPU一样，黄仁勋表示这是NVIDIA八代GPU史上最大的一次性能飞跃。
首款基于安培GPU的产品是Tesla A100加速卡，根据NVIDIA所说，它带来了5大技术创新：
1、 全新安培GPU架构，540亿晶体管，世界上最大的7nm处理器。
2、 第三代Tensor Core AI核心，支持TF32运算，无需任何代码改变就可以让AI性能提升20倍，还支持FP64双精度运算，与HPC应用相比带来了2.5倍的性能。
3、 Multi-instance GPU多实例GPU：简称MIG，这是一项创新技术，可以将一个GPU划分为七个独立的GPU，针对不同的目标提供不同的运算，最大化提高计算效率。
4、 NVLink 3.0：新一代GPU总线的性能翻倍，可以在服务器应用中提供更有效的性能扩展。
5、 结构稀疏性：这项新技术利用了AI运算中固有的稀疏性实现了性能翻倍。
这5大技术创新使得Tesla A100加速卡成为苛刻工作负载的理想选择，不仅可以用于AI推理、AI训练，还可以用于科学仿真、AI对话、基因组、高性能数据分析、地震建模及财务计算等等。
PS：今晚的视频中，老黄的头发已经白了一半，作为目前全球最强GPU的掌门人，7nm安培GPU显然花费了NV公司不少心血，目前揭开的还只是计算方面的，RTX游戏卡还没公布多少信息。
其实，这次的GTC 2020大会演讲中，NVIDIA CEO黄仁勋主要谈的就是HPC计算、AI人工智能等方面的内容，目前推出的A100大核心也是针对这个领域的，与之相比的是3年前发布的Volta架构V100核心，很多东西跟RTX 3080 Ti游戏卡会不一样，大家不用纠结。
官方并没有公布安培GPU的技术细节，Anandtech网站倒是给出了一份详细的介绍：
首先来说大方面的，V100核心使用的是12nm Volta架构，211亿晶体管，核心面积815mm2，而A100核心是台积电7N工艺，应该也是定制版的7nm工艺，826mm2，542亿晶体管，同样是核弹级别的。
V100核心拥有80组SM单元，5120个CUDA核心，SXM2/3架构，而A100核心是108组SM单元，SXM4架构，6912个CUDA核心。
事实上，这依然不是GA100大核心的完整体，这差不多也是NVIDIA每次发布新卡的保留节目了，首发产品要割一刀。
从官方给出的结构来看，GA100核心完整版是128组SMX单元，也就是8192个CUDA核心，比现在差不多要多出15-20%的规模，后续的潜力很大。
至于为什么首发的Tesla A100核心这么保守，可能是NVIDIA希望后续再出更高端的产品，也有可能跟现在的产品功耗已经达到400W有关，为此频率都降低到了1400MHz了，比GV100核心的1.5-1.6GHz还要低。
完整版的GA100大核心不知道什么时候解锁，后续优化了功耗之后，GA100大核心的性能恐怕要再上一层楼了，big Navi大核心不知道能不能追上了。
AI方面是变化最大的，相比Volta架构的640个Tensor Core，A100核心的Tensor Core减少到了432个，但是性能大幅增强，支持全新的TF32运算，浮点性能156TFLOPS，同时INT8浮点性能624TOPS，FP16性能312TFLOPS。
常规的FP32、FP64性能提升倒是不算明显，从V100核心的15.7.、7.8TFLOPS提升到了19.5、9.7TFLOPS。
频率方面，A100核心实际上还倒退了，从V100的1530MHz降低到了1.41GHz左右，毕竟核心规模实在太大，功耗已经飙到了400W，比V100的300/350W功耗高出不少。
显存方面，A100配备的也是HBM2显存，频率从1.75Gbps提升到了2.4Gbps，位宽5120bit，相比V100的4096bit增加了1024bit，容量也从16/32GB增加到了40GB。
HBM2的配置略显奇怪，增加1024bit理论上应该多1组HBM2，但从核心图上看又是6组HBM2显存，或许是2组512bit的？
但可以肯定的是，每颗A100 GPU搭配的六颗HBM2，其实只启用了五颗，另外一颗随同核心屏蔽的部分，一起关掉了。
另外，HBM2显存位宽、频率双双提升的后果就是，A100核心存带宽达到了1.6TB/s，远高于V100的900GB/s，比AMD的Radeon VII显卡的1TB/s带宽还要高。
最后，NVLink技术也升级到了3.0版，带宽从300GB/s提升到了600GB/s，适合服务器领域多卡互联，不过未来应该还会有PCIe版的。
宣布新架构的同时，NVIDIA也发布了相应的第三代工作站“DGX A100”，或者按照NVIDIA的说法叫做个人超级计算机，可以支持在桌面端进行AI研究，并扩展到云端。
DGX A100内部配备了八颗安培架构的Tesla A100 GPU，每一颗整合40GB HBM2高带宽显存，总容量达320GB。
每颗GPU均支持多达12路的NVLink互连总线，GPU-GPU带宽高达600GB/s，可保证八颗GPU彼此完全互连，同时还有6颗NVIDIA NVSwitch芯片，双向带宽高达4.8TB/s。
从示意图上可以看出，每颗GPU周围其实有六颗HBM2显存芯片，很显然有一颗没有启用，剩下的五颗单颗容量8GB从而组成40GB。这也再次证明，A100核心现在应该也是屏蔽了六分之一的规模。
网络方面配备了刚完成收购的Mellanox的解决方案，包括八颗单端口ConnectX-6 VPI用于聚类，峰值性能200GB/s，以及一颗双端口ConnectX-6 VPI用于数据与存储网络。
有趣的是，搭配的CPU处理器这次抛弃了Intel至强，改而使用两颗AMD二代霄龙(Rome)，且是顶级的64核心型号，同时搭配1TB DDR4内存、15TB PCIe 4.0 NVMe SSD固态硬盘。
黄仁勋称这是“世界上最大的显卡”，不算外壳单单是其中的计算板加散热器就有45斤的重量，集成超过3万个不同组件，钻孔数量多达100万个，连接电路长达1公里。
NVIDIA宣称，DGX A100系统单节点的峰值性能为：INT8 10 PetaOPS(每秒1亿亿次整数运算)、FP16 5 PFlops(每秒5千万亿次半精度浮点运算)、TP32 2.5 PFlops(每秒2.5千万亿次运算)、FP64 156 TFlops(每秒156万亿次双精度浮点运算)。
相比于高端CPU服务器，它的AI计算性能要高出150倍，内存带宽高出40倍，IO带宽也高出40倍。
NVIDIA DGX A100个人超算现已上市，售价19.9万美元，约合人民币141万元。
该方案的云服务客户有阿里云、亚马逊AWS、百度云、Google Cloud、微软Azure、甲骨文、腾讯云，系统级客户有AtoS、Cray、戴尔、富士通、技嘉、HPE、浪潮、联想、广达、SuperMicro。
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