怪獸算力nvidia

⑴ 看英偉達新出的A100計算能力很強，現在市面上有沒有基於NVIDIA A100構建的AI系統

英偉達的DGX A100單台算力就能夠高達5 Peta Flops，擁有超高的計算密度、性能和靈活性，確實很適合做人工智慧等開發，上海世紀互聯的GPU服務好像就是首款基於A100所構建的AI系統，可以去了解一下

⑵ 為什麼NVIDIA近幾代游戲顯卡的雙精度浮點運算能力縮水

這是這幾代架構本身的問題，並不是蓄意而為之；
在去年年中時，NV就已經設計好了GK210，並已經成功流片，GK210相比GK110，最大的變化就是寄存器文件、一級緩存容量都翻了一番，分別來到512KB、128KB，寄存器文件、一級緩存增大後，可以明顯改進流處理器陣列內的數據吞吐能力，工作更高效，尤其適合高性能計算，這顯然是一次針對性的重新設計；
在此時已經有多台高性能計算機已經搭載了GK210的高性能計算卡，在Maxwell已經成功流片時再一次改進GK110，NVIDIA前兩年還在提的每瓦特雙精度性能比的概念現在變成了「混合精度」，不再刻意強調雙精度了；
Maxwell核心的Tesla卡並不會出現，取而代之的是Kepler依然橫行於Tesla計算卡市場，而Pascal也許會對雙精度能力再次進行閹割。
至於GTX TITAN Z在CUDA7中降低了雙精度能力，GTX TITAN Z是完整的兩顆GK110核心，在選擇了風冷散熱之後，不得不將卡的厚度擴充至三層，並且頻率降低到了705MHz,boost876MHz，此時多餘的DP unit已經成為了拖累GTX TITAN Z的功耗因素之一，並且作為一張游戲卡，GTX TITAN Z並沒有配備ECC顯存，這是專業計算非常大的漏洞，因此最終NVIDIA選擇關閉了GTX TITAN Z的雙精度能力。

Kepler改用雙精度單元獨立式設計， CUDA 核中的FP unit（浮點單元）具備單精度計算能力，對雙精度浮點計算僅開放支持，並不具備實質的雙精度浮點能力，必須要在CUDA旁添加雙精度浮點單元（DP unit）輔助CUDA核進行雙精度浮點計算，才能讓CUDA核具備雙精度浮點能力；
而GTX TITAN是個例外，為了符合其的跨界身份，並沒有選擇完全降低DP unit的頻率，NVIDIA在驅動中提供了Titan雙精度的手動開關，開啟時DP unit和CUDA運行在相同頻率，具有1/3DP能力，關閉時DP unit運行在CUDA 1/8頻率，保持和Kepler游戲卡相同的1/24 DP能力，使Titan達到游戲卡相同的功耗溫度水平；
所以這幾代游戲卡雙精度能力的降低和Maxwell雙精度能力的孱弱是設計架構的理念與方向所造成的，並不是故意為了提高Tesla卡的出貨量，Tesla面對的是專業領域，游戲卡並不具備ECC顯存的功能，專業領域的用戶也本身並不會考慮游戲卡。

⑶ 英偉達發布史上最強計算平台，黃教主：自動駕駛不再擔心算力問題

原本應該在今年 3 月份於加州聖何塞舉辦的英偉達 GTC 2020 大會，因為全球性新冠病毒肺炎的爆發而不得不推遲舉行。
比原計劃晚了將近 2 個月，英偉達 GTC 2020 終於在 5 月 14 日回歸。
不過這一次開發者們沒辦法在線下集會，只能通過線上直播觀看「皮衣教主」黃仁勛的主題演講。老黃此次是在他矽谷的家中完成了這場別開生面的「Kitchen Keynote」。
雖然是廚房舉行，英偉達依然爆出「核彈」，發布了全新一代的 GPU 架構 Ampere（安培）。
在自動駕駛方向上，英偉達通過兩塊 Orin SoC 和兩塊基於安培架構的 GPU 組合，實現了前所未有的?2000 TOPS?算力的 Robotaxi 計算平台，整體功耗為?800W。
有業界觀點認為，實現 L2 自動駕駛需要的計算力小於 10 TOPS，L3 需要的計算力為 30 - 60 TOPS，L4 需要的計算力大於 100 TOPS，L5 需要的計算力至少為 1000 TOPS。
現在的英偉達自動駕駛計算平台已經建立起了從?10TOPS/5W，200TOPS/45W?到?2000 TOPS/800W?的完整產品線，分別對應前視模塊、L2+ADAS?以及?Robotaxi?的各級應用。
從產品線看，英偉達?Drive AGX?將全面對標 Mobileye?EyeQ?系列，希望成為量產供應鏈中的關鍵廠商。
1、全新 GPU 架構：Ampere（安培）
2 個月的等待是值得的，本次 GTC 上，黃仁勛重磅發布了英偉達全新一代 GPU 架構 Ampere（安培）以及基於這一架構的首款 GPU NVIDIA A100。
A100 在整體性能上相比於前代基於 Volta 架構的產品有 20 倍的提升，這顆 GPU 將主要用於數據分析、專業計算以及圖形處理。
在安培架構之前，英偉達已經研發了多代 GPU 架構，它們都是以科學發展史上的偉人來命名的。
比如 Tesla（特斯拉）、Fermi（費米）、Kepler（開普勒）、Maxwell（麥克斯維爾）、Pascal（帕斯卡）、Volta（伏特）以及 Turing（圖靈）。
這些核心架構的升級正是推動英偉達各類 GPU 產品整體性能提升的關鍵。
針對基於安培架構的首款 GPU A100，黃仁勛細數了它的五大核心特點：
集成了超過 540 億個晶體管，是全球規模最大的 7nm 處理器；引入第三代張量運算指令 Tensor Core 核心，這一代 Tensor Core 更加靈活、速度更快，同時更易於使用；採用了結構化稀疏加速技術，性能得以大幅提升；支持單一 A100 GPU 被分割為多達 7 塊獨立的 GPU，而且每一塊 GPU 都有自己的資源，為不同規模的工作提供不同的計算力；集成了第三代 NVLink 技術，使 GPU 之間高速連接速度翻倍，多顆 A100 可組成一個巨型 GPU，性能可擴展。
這些優勢累加起來，最終讓 A100 相較於前代基於 Volta 架構的 GPU 在訓練性能上提升了?6 倍，在推理性能上提升了?7 倍。
最重要的是，A100 現在就可以向用戶供貨，採用的是台積電的 7nm 工藝製程生產。
阿里雲、網路雲、騰訊雲這些國內企業正在計劃提供基於 A100 GPU 的服務。
2、Orin+安培架構 GPU：實現 2000TOPS 算力
隨著英偉達全新 GPU 架構安培的推出，英偉達的自動駕駛平台（NVIDIA Drive）也迎來了一次性能的飛躍。
大家知道，英偉達此前已經推出了多代 Drive AGX 自動駕駛平台以及 SoC，包括?Drive AGX Xavier、Drive AGX Pegasus?以及?Drive AGX Orin。
其中，Drive AGX Xavier 平台包含了兩顆 Xavier SoC，算力可以達到 30TOPS，功耗為 30W。
最近上市的小鵬 P7 上就量產搭載了這一計算平台，用於實現一系列 L2 級自動輔助駕駛功能。
Drive AGX Pegasus 平台則包括了兩顆 Xavier SoC 和兩顆基於圖靈架構的 GPU，算力能做到 320TOPS，功耗為 500W。
目前有文遠知行這樣的自動駕駛公司在使用這一計算平台。
在 2019 年 12 月的 GTC 中國大會上，英偉達又發布了最新一代的自動駕駛計算 SoC Orin。
這顆晶元由 170 億個晶體管組成，集成了英偉達新一代 GPU 架構和 Arm Hercules CPU 內核以及全新深度學習和計算機視覺加速器，最高每秒可運行 200 萬億次計算。
相較於上一代 Xavier 的性能，提升了 7 倍。
如今，英偉達進一步將自動駕駛計算平台的算力往前推進，通過將兩顆 Orin SoC 和兩塊基於安培架構的 GPU 集成起來，達到驚人的 2000TOPS 算力。
相較於 Drive AGX Pegasus 的性能又提升了 6 倍多，相應地，其功耗為 800W。
按一顆 Orin SoC 200TOPS 算力來計算，一塊基於安培架構的 GPU 的算力達到了 800TOPS。
正因為高算力，這個平台能夠處理全自動駕駛計程車運行所需的更高解析度感測器輸入和更先進的自動駕駛深度神經網路。
對於高階自動駕駛技術的發展而言，英偉達正在依靠 Orin SoC 和安培 GPU 架構在計算平台方面引領整個行業。
當然，作為一個軟體定義的平台，英偉達 Drive AGX 具備很好的可擴展性。
特別是隨著安培 GPU 架構的推出，該平台已經可以實現從入門級 ADAS 解決方案到 L5 級自動駕駛計程車系統的全方位覆蓋。
比如英偉達的 Orin 處理器系列中，有一款低成本的產品可以提供 10TOPS 的算力，功耗僅為 5W，可用作車輛前視 ADAS 的計算平台。
換句話說，採用英偉達 Drive AGX 平台的開發者在單一平台上僅基於一種架構便能開發出適應不同細分市場的自動駕駛系統，省去了單獨開發多個子系統（ADAS、L2+ 等系統）的高昂成本。
不過，想採用 Orin 處理器的廠商還得等一段時間，因為這款晶元會從 2021 年開始提供樣品，到?2022 年下半年才會投入生產並開始供貨。
3、英偉達自動駕駛「朋友圈」再擴大
本屆 GTC 上，英偉達的自動駕駛「朋友圈」繼續擴大。
中國自動駕駛公司小馬智行（Pony.ai）、美國電動車創業公司?Canoo?和法拉第未來（Faraday Future）加入到英偉達的自動駕駛生態圈，將採用英偉達的 Drive AGX 計算平台以及相應的配套軟體。
小馬智行將會基於 Drive AGX Pegasus 計算平台打造全新一代 Robotaxi 車型。
此前，小馬智行已經拿到了豐田的 4 億美金投資，不知道其全新一代 Robotaxi 會不會基於豐田旗下車型打造。
美國的電動汽車初創公司 Canoo 推出了一款專門用於共享出行服務的電動迷你巴士，計劃在 2021 年下半年投入生產。
為了實現輔助駕駛的系列功能，這款車型會搭載英偉達 Drive AGX Xavier 計算平台。前不久，Canoo 還和現代汽車達成合作，要攜手開發電動汽車平台。
作為全球新造車圈內比較特殊存在的法拉第未來，這一次也加入到了英偉達的自動駕駛生態圈。
FF 首款量產車 FF91 上的自動駕駛系統將基於 Drive AGX Xavier 計算平台打造，全車搭載了多達 36 顆各類感測器。
法拉第未來官方稱 FF91 有望在今年年底開始交付，不知道屆時會不會再一次跳票。
作為 GPU 領域絕對霸主的英偉達，在高算力的數據中心 GPU 以及高性能、可擴展的自動駕駛計算平台的加持下，已經建起了一個完整的集數據收集、模型訓練、模擬測試、遠程式控制制和實車應用的軟體定義的自動駕駛平台，實現了端到端的完整閉環。
同時，其自動駕駛生態圈也在不斷擴大，包括汽車製造商、一級供應商、感測器供應商、Robotaxi 研發公司和軟體初創公司在內的數百家自動駕駛產業鏈上的企業已經在基於英偉達的計算硬體和配套軟體開發、測試和應用自動駕駛車輛。
未來，在整個自動駕駛產業里，以計算晶元為核心優勢，英偉達的觸角將更加深入，有機會成為產業鏈條上不可或缺的供應商。
本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

⑷ NVIDIA SLI有什麼用，如何開SLI

NVIDIA SLI的作用：

NVIDIA的SLI就是NVIDIA的雙顯卡技術，和AMD的雙顯卡交火技術類似。

開SLI需要：

SLI必須要有兩塊獨立顯卡，而且型號必須一致，這樣兩塊顯卡才能夠同時工作，其性能也非常強悍，不過價格和成本也很高，而且對電源的要求也比較高，沒有600W額定功率搞不定。要開啟SLI，最關鍵的是主板必須支持這個功能。否則無法開啟。

⑸ 請問如何計算NVIDIA TX2的計算能力

sisoftware 類似軟體測峰值計算能力

⑹ 感覺nvidia開普勒構架計算能力太弱了 雙精度閹割沒了都 quadro k5000渲染AE還

開普勒為了提升能耗比，將雙精度閹割殆盡，大概只剩下24分之一，費米之前是二分之一。
K5000的雙精度只有90GF，而Q4000的雙精度是240GF，接近三倍的差距。
Nvidia希望用戶多用CUDA做通算，或者選擇GK110核心的產品，比如K6000(雙精度1700GF)，商人使然。

⑺ NVIDIA GeForce GT 610M運行CUDA時的計算能力

GT610m實際是GT520m的超頻版，入門級顯卡，低端。
著色器數量：48Unified
製造工藝：40nm
光柵單元：4
位寬：64bit
容量：2048M
運算能力為：
像素填充率：1.7GPixel/S
紋理填充率：6.8GTexel/S
顯存帶寬：12.8GB。
希望幫到你。

⑻ gpu計算能力1.0是什麼意思

計算能力是Nvidia公司在發布CUDA（統一計算架構，Compute Unified Device Architecture，一種對GPU進行編程的語言，類似於C語言對CPU進行編程）時提出的一個概念。因為顯卡本身是一個浮點計算晶元，可以作為計算卡使用，所以顯卡就具有計算能力。不同的顯卡具有不同的計算能力，為了以示區分，Nvidia就在不同時期的產品上提出了相應版本的計算能力x.x。計算能力1.0出現在早期的圖形卡上，例如，最初的8800 Ultras和許多8000系列卡以及Tesla C/D/S870s卡，與這些顯卡相應發布的是CUDA1.0。今天計算能力1.0已經被市場淘汰了。此後還有計算能力1.1，這個出現在許多9000系列圖形卡上。計算能力1.2與GT200系列顯卡一起出現，而計算能力1.3是從GT200升級到GT200 a/b修訂版時提出的。再往後還有計算能力2.0、2.1、3.0等版本。最新發布的版本是計算能力6.1，由最新的帕斯卡架構顯卡所支持，同時CUDA版本也更新到CUDA8.0。

對於普通用戶無需關心顯卡的計算能力，只有GPU編程人員在編寫CUDA程序，對GPU的計算進行開發時才關心這個問題。只要知道自己電腦所帶的顯卡型號就能查詢到相應的計算能力，這里貼上官方網址：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus。

⑼ 求歷代英偉達顯卡架構名稱

NVIDIA顯卡的核心微架構經歷了特斯拉（Tesla）、費米（Fermi）、開普勒（Kepler）、麥克斯韋爾（Maxwell）、帕斯卡（Pascal）、圖靈（Turing）。

CPU架構是CPU廠商給屬於同一系列的CPU產品定的一個規范，主要目的是為了區分不同類型CPU的重要標示。目前市面上的CPU指令集分類主要分有兩大陣營，一個是intel、AMD為首的復雜指令集CPU，另一個是以IBM、ARM為首的精簡指令集CPU。

NVIDIA顯卡架構詳情如下：

2000年—收購圖形技術先驅3dfx；2001年—進入集成圖形市場；2002年—被《財富》雜志評為美國成長最快的公司；2003年—收購MediaQ；2004年—SLI發布，大幅提升了單台PC的圖形處理能力；2005年—為索尼游戲機開發處理器；2006年—革命性CUDA架構亮相；

2007年—被《福布斯》評選為年度最佳企業；2008年—Tegra移動處理器問世；2009年—首屆GPU技術大會，推出Fermi架構；2010年—助力世界上最快的超級計算機；2011年—收購基帶領先者ICERA；2012年—推出基於Kepler架構的GPU；2013年——推出Tegra4系列處理器；

2014年—發布TegraK1SHIELD平板電腦，安卓游戲大火；2015年—深耕深度學習；2016年—驅動AI革命；2017年—Volta架構問世，進一步推動現代AI；2018年—Turing架構問世，重新定義了計算機圖形；2019年—AI算力將持續革新各行各業；