엔비디아 A100 편집하기

'''NVIDIA A100'''(엔비디아 A100 Tensor Core GPU)은 엔비디아가 데이터센터 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 인공지능(AI) 워크로드를 위해 설계한 최상위급 GPU 가속기이다.
==개요==
NVIDIA A100은 2020년에 발표된 Ampere 아키텍처 기반의 데이터센터용 가속기로, 대형 모델 학습(training), 딥러닝 추론(inference), HPC 애플리케이션을 염두에 두고 설계되었다.  특히 대용량 메모리(HBM2/HBM2e), 고대역폭 메모리 인터페이스, 멀티인스턴스 GPU(MIG) 기능 등으로 유연한 리소스 분할이 가능하다.
==주요 사양==
{| class="wikitable"
!항목!!내용
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|아키텍처||NVIDIA Ampere (GA100)
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|메모리 옵션||40 GB HBM2 또는 80 GB HBM2e
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|메모리 대역폭||약 1.6 TB/s (40 GB) 또는 약 2.0 TB/s (80 GB)
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|FP64 (더블 정밀도) 성능||최대 약 9.7 TFLOPS
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|FP32 (싱글 정밀도) 성능||약 19.5 TFLOPS
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|Tensor Float32 (TF32) 성능||최대 약 156 TFLOPS (희박도 적용 시 312 TFLOPS)
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|FP16 / BFLOAT16 Tensor 코어 성능||약 312 TFLOPS (최대 624 TFLOPS)
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|INT8 Tensor 코어 성능||약 624 TOPS (최대 1,248 TOPS)
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|INT4 Tensor 코어 성능||최대 약 2,496 TOPS (희박도 적용 시)
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|전력 소비(TDP)||버전 및 폼팩터에 따라 250 W ~ 400 W
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|멀티인스턴스 GPU(MIG)||최대 7개의 독립 GPU 인스턴스로 분할 가능
|}
==특징 및 기술==
*대형 AI 모델 학습과 추론을 위해 설계된 범용 가속기로, “하나의 가속기로 모든 워크로드”를 지향한다.
*HBM2/HBM2e 메모리와 매우 높은 메모리 대역폭을 통해 대용량 데이터셋 및 모델 처리를 가속한다.
*MIG(Multi-Instance GPU) 기능을 통해 하나의 물리적 GPU를 여러 개의 논리 GPU로 분할하여 다양한 작업을 동시에 실행할 수 있다.
*NVLink 및 NVSwitch 인터커넥트를 지원하여 멀티 GPU 클러스터에서 뛰어난 확장성을 제공한다.
*구조적 희박성(Structured Sparsity) 지원으로 연산 효율을 향상시킨다.
==활용==
*대형 언어 모델(LLM) 학습 및 추론, 딥러닝 연구, HPC 시뮬레이션, 데이터 분석 등에 널리 사용된다.
*클라우드 서비스 및 슈퍼컴퓨터 인프라에서 기본 가속기로 채택되고 있다.
*엣지나 개인용이 아닌, 주로 데이터센터 및 연구용 환경을 대상으로 한다.
==장점 및 한계==
===장점===
*동급 GPU 중 최고 수준의 연산 성능을 제공한다.
*대용량 메모리와 높은 대역폭으로 초대형 모델 처리 가능.
*MIG 기능으로 하나의 GPU를 다중 사용자가 효율적으로 나눠 쓸 수 있다.
===한계===
*가격이 매우 높으며, 일반 소비자 환경에서는 비경제적이다.
*높은 전력 소비와 냉각 요구 사항이 있다.
*게이밍 및 그래픽 전용 워크로드에는 최적화되어 있지 않다.
==가격 정보==
*소비자 시장에서는 구매가 어렵고, 데이터센터용으로 수천 달러대부터 시작한다.
*클라우드 환경에서는 시간당 과금 방식으로 제공되며, GPU 인스턴스당 수십 달러 이상이 부과될 수 있다.
==같이 보기==
*[[NVIDIA T4]]
*[[NVIDIA L4 (GPU)]]
*[[NVIDIA H100]]
*[[딥러닝 학습]]
*[[고성능 컴퓨팅]]
==참고 문헌==
*[https://www.nvidia.com/en-us/data-center/a100/ NVIDIA, “NVIDIA A100 Tensor Core GPU”]
*[https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions-Data-Center/a100/pdf/a100-datasheet-us-nvidia-1758950-r4-web.pdf NVIDIA, “A100 Datasheet (40GB/80GB)”]
*[https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions-Data-Center/a100/pdf/a100-80gb-datasheet-update-nvidia-us-1521051-r2-web.pdf NVIDIA, “A100 80GB Datasheet Update”]
*[https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/data-center/nvidia-ampere-architecture-whitepaper.pdf NVIDIA, “Ampere Architecture Whitepaper”]
*[https://datacrunch.io/blog/nvidia-a100-specs/ DataCrunch, “NVIDIA A100 GPU Specs, Price and Use Cases”]
==각주==
[[분류:GPU]]
[[분류:인공지능]]
[[분류:하드웨어]]