从AICore到TensorCore：华为910B与NVIDIA A100全面分析

Question

如题所述

Answer 1

AI芯片硬件概述
升腾910B，华为顶尖AI处理器，专为推理与训练而生。搭载创新达芬奇架构与高效NPU设计，升腾910B展现卓越计算性能与能效比，为人工智能任务提供强大动力。
NVIDIA A100 GPU，Ampere架构的巅峰之作，引领技术革新，加速迈向人工通用智能（AGI）。这款GPU在图形处理、深度学习及高性能计算领域均展现卓越性能，成为AI研究与应用的关键动力，开启智能新时代。
计算性能比较
升腾910B NPU的核心计算单元为AI Core，共计25个，与GPU中的SM相似，但NPU并行计算单元较GPU更为精简，展现其高效能、专业化的AI处理能力。
NVIDIA A100 TensorCore版GPU配备108个SM，全功能版则高达128个，彰显GPU在并行计算单元领域的卓越性。更多SM赋予其强大并行计算能力，轻松应对复杂计算挑战，展现技术领先实力。
升腾910B NPU中，每AICore配备2个AI Vector，总计25个AICore拥有50个AI Vector，每AI Vector每时钟周期可完成128次FP16计算。相较之下，A100拥有108个SM，每SM包含64个FP32 CUDA Core，每CUDA Core每时钟周期执行一次FP32计算。这凸显了升腾910B NPU在AI处理上的高效计算能力。
升腾910B与A100在计算性能上各有优势。升腾910B在单一矩阵计算上表现出色，其计算能力为A100的16倍，而在处理多元计算任务时，A100仍占据优势，尤其在稀疏矩阵计算领域，A100的性能尤为突出。
内存架构比较
升腾910B与英伟达A100在内存架构上大相径庭。升腾910B凭借AI Vector与AI Cube的完全解耦设计，实现了两计算单元独立存储体系，展现了独特的技术优势。升腾910B的全局存储的L2缓存容量达到192MB，显著超越A100，提供更强大的缓存能力。升腾910B的L1缓存独立存在于Cube单元，达1MB，UB缓存则作为共享内存，位于Vec单元，容量为256KB。升腾910B的Cube拥有256KB输出寄存器及64KB输入寄存器，展现出卓越的数据处理能力。
升腾910B相较于A100，拥有更庞大的存储体系，显著提升了深度学习中大数据传输的支持能力，因此更适用于深度学习任务，展现卓越性能。
通信性能比较
A100架构汇集第三代Nvlink、第二代NvSwitch及第四代PCIe，实现高效的GPU间互联。升腾910B采用类似GPU DGX-1的芯片直接互联方式，实现了高效的数据传输。升腾910B在CPU-GPU通信中凭借PCIe Gen5占据优势，但整体性能仍显著落后于A100。升腾910B在机内GPU通信上未配置InfiniBand适配器，仅依赖PCIe通信，性能受限。
升腾910B在机间GPU通信上未配置InfiniBand适配器，仅依赖PCIe通信，性能显著受限。升腾910B采用PCIe互联，与DGX-1的GPU跳通信不同，通信效率受限。升腾910B在CPU-GPU通信中凭借PCIe Gen5占据优势，但在特定场景下可能面临通信效率挑战。
总结
升腾910B与NVIDIA A100在硬件设计、计算性能、内存架构和通信性能上各有千秋。升腾910B在AI处理能力、存储能力、CPU-GPU通信方面表现出色，而NVIDIA A100在并行计算能力、多元计算任务处理、GPU间通信性能方面占据优势。升腾910B与NVIDIA A100均在AI领域展现卓越性能，共同推动人工智能技术的发展。