PTT推薦

[情報] AMD發表史上最強FP64加速卡,MI100

看板PC_Shopping標題[情報] AMD發表史上最強FP64加速卡,MI100作者
dreamgirl
(小糯米)
時間推噓17 推:17 噓:0 →:27

https://www.amd.com/en/products/server-accelerators/instinct-mi100
120CU CDNA架構 + 32GB HBM2 ECC
HPC GPU史上第一次超越10TF FP64 + 1.2TB/s傳輸帶寬
圖表300W直接打爆400W的A100
唯一的疑問大概就是AMD ROCm能成功復活嗎?
------------------
看來80CU的6900XT還不是RDNA的完全體~~
沒想到除了CPU進步太多縮一半回去,GPU其實也不是全力
I和N瑟瑟發抖

--

※ PTT留言評論
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 64.106.111.99 (美國)
PTT 網址

tsitned 11/16 23:37直接挑戰老黃後花園

dreamgirl 11/16 23:42RDNA QQ~直接跟ROCm無緣

遙想當窮學生的時候,拿RX470 8G跑TensorFlow

cevs 11/16 23:4311.5.....cow

tsitned 11/16 23:4532GB 嘻嘻 這樣3090能賣誰

i9602283 11/16 23:46嘩..120CU

mayolane 11/16 23:463090是遊戲卡跟這個比幹嘛

as6633208 11/16 23:56完美礦卡嗎?

KotoriCute 11/16 23:56https://i.imgur.com/0n0TqD8.jpg

圖 AMD發表史上最強FP64加速卡,MI100

KotoriCute 11/16 23:57用MI100挖礦你打算何年何月回本?

KotoriCute 11/16 23:57RDNA 和 CDNA 未來應用的交集會很少

KotoriCute 11/16 23:59MI100也是綁個伺服器一起出貨不會賣單卡

kqalea 11/17 00:06A100 TensorCore 有19.5 TF

※ 編輯: dreamgirl (64.106.111.99 美國), 11/17/2020 00:09:20

mmonkeyboyy 11/17 00:12FP64沒啥用啦 不過吼這個組合先跑數值過了再說

dreamgirl 11/17 00:18科學研究很常用到高精度耶~

KotoriCute 11/17 00:24HPC不是只有深度學習和AI而已

dreamgirl 11/17 00:25跑最近很紅的蛋白質模擬就用得到了

mmonkeyboyy 11/17 00:38對ai啦....其他到是有用

mmonkeyboyy 11/17 00:39市場大小還差很多 雖然我也會去凹一塊來用看看(被打

nucleargod 11/17 01:40CDNA 不是 RDNA ,沒有誰是誰的完全體這種事吧

aegis43210 11/17 05:02這是GCN架構的後繼者,這架構原本就是為了運算和遊

aegis43210 11/17 05:02戲通吃,現在AMD有錢了,所以才轉往運算卡發展

aegis43210 11/17 05:06和謠傳的參數差不多,可能有閹割了一些,所以只有12

aegis43210 11/17 05:060CU

henry46277 11/17 06:33還有 MI200

henry46277 11/17 06:58這個 MI100的 BF16 高達1692.3TF!

hcwang1126 11/17 07:34撿nv還沒稱霸的點

commandoEX 11/17 07:50amd只寫182tf fp16,樓上那個數字是哪邊夢到的啊

commandoEX 11/17 07:52184.6tf fp16才對

havebeen 11/17 07:53蛋白質模擬都用單精度

henry46277 11/17 08:12抱歉 看錯

kuma660224 11/17 09:14因為再往上就太貴,RDNA畢竟消費級

kuma660224 11/17 09:15CDNA是賣專業市場,多貴都有客戶

kuma660224 11/17 09:16不管RDNA/CDNA都常做GPGPU泛用運算

kuma660224 11/17 09:17只是硬體是針對哪種需求去特別加強

kuma660224 11/17 09:18CDNA的CU是像Vega那種爆肥路線

kuma660224 11/17 09:21MI100的BF16是92Tf FP16是184Tf

圖 AMD發表史上最強FP64加速卡,MI100

mmonkeyboyy 11/17 13:22主要還是memory & tensor做法不同

mmonkeyboyy 11/17 13:23蛋白質我好像都看過 但一般高能物理等雙精多吧

HamalAri 11/17 14:59並不是人人都在機器學習, 還是有做其它基礎科學的

HamalAri 11/17 14:59

mmonkeyboyy 11/17 15:00現在情況是這樣的 你說的正確 但市場大小有差

mmonkeyboyy 11/17 15:01不管是數值還是繪圖等 甚至挖礦 目前ai是主戰場

mmonkeyboyy 11/17 15:02老黃是聰明人....不然你以為NV怎麼翻了