深度分析NVIDIA A100显卡架构（附论文&源码下载）

计算机视觉研究院专栏

作者：Edison_G

​​英伟达A100 Tensor Core GPU架构深度讲解​​

上次“计算机视觉研究院”已经简单介绍了GPU的发展以及安培架构的A100显卡，今天我们就来更加深入讲解其高性能技术和结构，值得深度学习研究者深入学习，有兴趣加入我们学习群， 一起来讨论学习，共同进步！

 NVIDIA®GPU是推动人工智能革命的主要计算引擎，为人工智能训练和推理工作负载提供了巨大的加速。此外，NVIDIA GPU加速了许多类型的HPC和数据分析应用程序和系统，使客户能够有效地分析、可视化和将数据转化为洞察力。NVIDIA的加速计算平台是世界上许多最重要和增长最快的行业的核心。

1、A100单元组成

 基于安培体系结构的NVIDIA A100 GPU是为了从其许多新的体系结构特征和优化中提供尽可能多的AI和HPC计算能力而设计的。在台积电7nm N7 FinFET制造工艺上，A100提供了比Tesla V100中使用的12nm FFN工艺更高的晶体管密度、更好的性能和更好的功率效率。一种新的Multi-Instance GPU(MIG)能为多租户和虚拟化GPU环境提供了增强的客户端/应用程序故障隔离和QoS，这对云服务提供商特别有利。一个更快和更强的错误抗力的第三代NVIDIA的NVLink互连提供了改进的多GPU性能缩放的超尺度数据中心。

NVIDIA GA100 GPU由多个GPU处理集群（gpc）、纹理处理集群（tpc）、流式多处理器（SMs）和HBM2内存控制器组成。 GA100 GPU的完整实现包括以下单元：

· 8 GPCs, 8 TPCs/GPC, 2 SMs/TPC, 16 SMs/GPC, 128 SMs per full GPU

· 64 FP32 CUDA Cores/SM, 8192 FP32 CUDA Cores per full GPU

· 4 third-generation Tensor Cores/SM, 512 third-generation Tensor Cores per full GPU 

· 6 HBM2 stacks, 12 512-bit memory controllers 

GA100 GPU的A100 Tensor Core GPU实现包括以下单元：

· 7 GPCs, 7 or 8 TPCs/GPC, 2 SMs/TPC, up to 16 SMs/GPC, 108 SMs

· 64 FP32 CUDA Cores/SM, 6912 FP32 CUDA Cores per GPU

· 4 third-generation Tensor Cores/SM, 432 third-generation Tensor Cores per GPU 

· 5 HBM2 stacks, 10 512-bit memory controllers

2、A100 SM Architecture

新的A100 SM显著提高了性能，建立在Volta和Turing SM体系结构中引入的特性的基础上，并增加了许多新的功能和增强。 A100 SM图如上图所示。

Volta和Turing每个SM有8个张量核，每个张量核每个时钟执行64个FP16/FP32混合精度融合乘法加法（FMA）操作。A100 SM包括新的第三代张量核心，每个核心执行256 FP16/FP32 FMA操作每时钟。A100每个SM有四个张量核，每个时钟总共提供1024个密集的FP16/FP32 FMA操作，与Volta和Turing相比，每个SM的计算功率增加了两倍。 本文简要强调了SM的主要功能：

Third-generation Tensor Cores：

• 所有数据类型的加速，包括FP16、BF16、TF32、FP64、INT8、INT4和Binary；
• 新的张量核稀疏特性利用了深度学习网络中的细粒度结构稀疏性，使标准张量核操作的性能提高了一倍；
• A100中的TF32 Tensor核心操作为在DL框架和HPC中加速FP32输入/输出数据提供了一条简单的途径，运行速度比V100 FP32 FMA操作快10倍，或在稀疏情况下快20倍；
• FP16/FP32混合精度张量核运算为DL提供了前所未有的处理能力，运行速度比V100张量核运算快2.5倍，稀疏性增加到5倍；
• BF16/FP32混合精度张量核心运算的运行速度与FP16/FP32混合精度相同；
• FP64 Tensor核心操作为HPC提供了前所未有的双精度处理能力，运行速度比V100 FP64 DFMA操作快2.5倍；
• 具有稀疏性的INT8张量核操作为DL推理提供了前所未有的处理能力，运行速度比V100 INT8操作快20倍；

1. 192kb的共享内存和L1数据缓存，比V100 SM大1.5x；
2. 新的异步复制指令将数据直接从全局内存加载到共享内存中，可以选择绕过一级缓存，并且不需要使用中间寄存器文件（RF）；
3. 新的基于共享内存的屏障单元（异步屏障），用于新的异步复制指令；
4. 二级缓存管理和常驻控制的新说明；
5. CUDA协作组支持的新的扭曲级缩减指令；
6. 许多可编程性改进以降低软件复杂性。

上表，比较了V100和A100 FP16张量核心操作，还将V100 FP32、FP64和INT8标准操作与各自的A100 TF32、FP64和INT8张量核心操作进行了比较。吞吐量是每个GPU的聚合，A100使用FP16、TF32和INT8的稀疏张量核心操作。左上角的图显示了两个V100 FP16张量核，因为V100 SM每个SM分区有两个张量核，而A100 SM分区有两个张量核。

3、A100 Tensor Cores 支持所有数据类型

人工智能训练的默认是FP32，没有张量核心加速度。NVIDIA安培体系结构引入了对TF32的新支持，使得人工智能训练在默认情况下可以使用张量核，而用户不必费劲。在产生标准IEEE FP32输出之前，非张量操作继续使用FP32数据路径，而TF32张量核读取FP32数据并使用与FP32相同的范围，同时降低内部精度。TF32包括8位指数（与FP32相同）、10位尾数（与FP16精度相同）和1个符号位。 

与Volta一样，自动混合精度（AMP）使你能够使用FP16的混合精度进行人工智能训练，只需更改几行代码。使用AMP，A100提供比TF32快2倍的张量核心性能。 

综上所述，用户对NVIDIA安培架构数学进行DL训练的选择如下： 

默认情况下，使用TF32张量核，不调整用户脚本。与A100上的FP32相比，吞吐量高出8倍；与V100上的FP32相比，吞吐量高出10倍。 应使用FP16或BF16混合精度训练以获得最大训练速度。与TF32相比，吞吐量增加了2倍，与A100上的FP32相比，吞吐量增加了16倍，与V100上的FP32相比，吞吐量增加了20倍。 

高性能计算机应用的性能需求正在迅速增长。许多科学和研究领域的应用都依赖于双精度（FP64）计算。 

为了满足HPC计算快速增长的计算需求，A100 GPU支持张量运算，加速符合IEEE标准的FP64计算，使FP64的性能达到NVIDIA Tesla V100 GPU的2.5倍。 

A100上新的双精度矩阵乘法加法指令取代了V100上的8条DFMA指令，减少了指令获取、调度开销、寄存器读取、数据路径功率和共享内存读取带宽。 A100中的每个SM总共计算64个FP64 FMA操作/时钟（或128个FP64操作/时钟），是特斯拉V100吞吐量的两倍。A100 Tensor Core GPU具有108条短信息，峰值FP64吞吐量为19.5tflops，是Tesla V100的2.5倍。 

4、A100 GPU引入了细粒度结构稀疏性

新精度的引入是A100的深度学习运算效率提高的关键之一。而另一个运算效率提高的关键是第三代Tensor Core的结构化稀疏特性，稀疏方法是指通过从神经网络中提取尽可能多不需要的参数，来压缩神经网络计算量。Tensor Core的矩阵稀疏加速原理如下图所示，首先对计算模型做 50% 稀疏，稀疏化后不重要的参数置0，之后通过稀疏指令，在进行矩阵运算时，矩阵中每一行只有非零值的元素与另一矩阵相应元素匹配，这将计算转换成一个更小的密集矩阵乘法，实现 2 倍的加速。这一特性可提供高达 2 倍的峰值吞吐量，同时不会牺牲深度学习核心矩阵乘法累加作业的准确率。

A100 稀疏矩阵运算示意图

5、Sparse Matrix Multiply-Accumulate (MMA) Operations

A100的新Sparse MMA指令跳过对具有零值的条目的计算，导致Tensor Core计算吞吐量增加一倍。例如，在下图中，矩阵A是一个稀疏矩阵，稀疏率为50%，遵循所需的2：4结构模式，矩阵B是一个大小一半的密集矩阵。标准的MMA操作不会跳过零值，并将计算整个16x8x16矩阵在N个周期中相乘的结果。使用稀疏MMA指令，只有矩阵A的每一行中具有非零值的元素与来自矩阵B的相应元素匹配。这将计算转化为一个较小的矩阵乘法，只需要N/2周期，一个2倍的加速。

Comparison of NVIDIA Data Center GPUs

A100 Tensor Core高效的吞吐量

A100 SM Data Movement Efficiency

A100 2级缓存residency controls

A100 Compute Data Compression

具有多个独立GPU计算工作负载的MIG配置

敬请关注下一期深入讲解GPU实例！

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