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fp16最新视觉报道_fp16和fp32是什么意思(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-11-30

fp16

技嘉发布48GB显存怪兽显卡技嘉近日发布了一款令人瞩目的专业显卡——Radeon PRO W7800 AI TOP 48G，这款显卡以其惊人的48GB显存容量脱颖而出，比之前的32GB版本提升了50%，为AI大模型训练提供了更强大的支持。 AMD去年4月推出了首批两款基于RDNA3架构、Navi31核心的专业显卡——Radeon PRO W7900和W7800。前者配备了384-bit 48GB GDDR6显存，而后者则是256-bit 32GB。尽管AMD官网已经出现了Radeon PRO W7800 48GB的名称，但详细信息尚未公布，技嘉则抢先一步发布了这款新卡。这款新显卡不仅显存容量达到48GB，显存位宽也扩展到了384-bit，虽然显存频率保持不变，仍为18GHz，但带宽高达864GB/s。技嘉确认，新卡的功耗增加了21W，达到281W，但仍比Radeon PRO W7900低了14W。这款显卡还支持四卡并联，总显存容量可高达192GB！其他规格保持不变：拥有4480个流处理器、70个光追单元和140个AI单元，FP32单精度浮点性能为45.2TFlops，FP16半精度浮点性能为90.5TFlops。这款显卡的尺寸为293毫米，采用双插槽设计，配备单个涡轮风扇和双8针供电接口，支持三个DP 2.1和一个miniDP 2.1接口。从外观上看，新款显卡多了一个明显的48GB标识。

英伟达RTX8000显卡性能全解析 NVIDIA Quadro RTX8000 48GB 显卡，搭载Turing架构，拥有强大的计算能力。以下是其详细规格： 𐟔砇PU架构：Turing 𐟔砃UDA核心：4608 𐟔砎VIDIA Tensor核心：576 𐟔砎VIDIA RT核心：72 𐟔砥†…存：48 GB GDDR6 𐟔砒TX-OPS：84T 𐟔砥…‰线投射：10 Giga Rays/Sec 𐟔砥•精度效能（FP32）：16.3 TFLOPS 𐟔砥•精度效能（FP16）：32.6 TFLOPS 𐟔砦•𔦕𐨿算效能（INT8）：261.0 TOPS 𐟔砦𗱥𚦥�𙠦•ˆ能（Tensor TFLOPS）：130.5 𐟔砥†…存接口：384-bit 𐟔砥†…存带宽：672 GB/s 𐟔砦œ€大功耗：295 W 𐟔砦€𛧺🯼šPCI Express 3.0 x16 𐟔砦˜𞧤𚦎奤𔯼šDP 1.4 (4) + VirtualLink (1) 𐟔砦🥞‹：4.4”高 x 10.5”长双槽 𐟔砦•㧃�𙦡ˆ：主动式这款显卡不仅在图形处理上表现出色，还在深度学习和人工智能领域提供了强大的支持。

祝贺！上海温哥华电影学院电影制作专业FP16班杨雁茜同学导演的毕业短片《明月夜》入围第八届沈阳青年影像节！「shvfs」「温影喜报」

【上海：长三角算力互联互通平台试运行，算力基础设施建设加速】 11月26日，长三角（上海）算力互联互通平台正式上线并进入试运行阶段，这标志着示范区集群与芜湖集群间的算力资源已初步形成“一体协同、辐射全域、东西联动、双向助力”的发展格局。据上海市通信管理局副局长戴斌介绍，上海正加快算力基础设施的建设步伐，不断提升算力规模和能力。截至2024年6月底，上海已有127个数据中心在运行，总标准机架规模达到57.4万个，其中46.4万个机架正在使用。在通用算力方面，上海已建成7.73EFLOPS（FP32）的规模；在智能算力方面，更是实现了跨越式发展，已建成12个大型智算中心，总规模超过54EFLOPS（FP16），超额完成了年初设定的目标。此外，上海还在不断优化算力网络通信质量，长三角算力节点间的5ms时延保障能力逐渐形成，长三角周边省份间的9ms时延保障能力得到广泛覆盖，国家枢纽节点间的17ms时延保障能力也已全面实现。

AMD新显卡发布！48GB显存技嘉近日发布了一款全新的专业显卡——Radeon PRO W7800 AI TOP 48G，这款显卡以其48GB的超大显存容量，成为了AMD显卡历史上显存最大的产品。相比之前的32GB版本，新卡的显存容量提升了一半，为AI大模型训练提供了更好的支持。 AMD去年4月推出了首批两款基于RDNA3架构、Navi31核心的专业显卡——Radeon PRO W7900和W7800。其中，W7900配备了384-bit 48GB GDDR6显存，而W7800则是256-bit 32GB。尽管AMD官网上已经出现了Radeon PRO W7800 48GB的名字，但详细信息页面尚未发布，技嘉则抢先一步推出了这款新卡。新卡的显存容量增加到48GB，显存位宽也提升到了384-bit，但显存频率保持不变，仍为18GHz，因此带宽仍为864GB/s。技嘉确认，新卡的功耗增加了21W，达到281W，但仍比Radeon PRO W7900低了14W。这款显卡支持四卡并联，显存总容量高达192GB。其他规格方面，新卡拥有4480个流处理器、70个光追单元和140个AI单元，FP32单精度浮点性能为45.2TFlops，FP16半精度浮点性能为90.5TFlops。显卡尺寸为293毫米，采用双插槽厚度设计，配备单个涡轮风扇和双8针供电接口，支持三个DP 2.1和一个miniDP 2.1接口。从外观上看，新卡与之前版本的主要区别在于多了48GB的字样。

AMD发布Radeon PRO V710显卡[馋嘴] 10月8日消息，近日，AMD推出了一款面向服务器和云计算市场的Radeon PRO V710显卡，主要用于AI推理、VDI和远程工作站以及云游戏等。这款显卡基于RDNA 3架构，采用与AMD消费级产品Radeon RX 7700 XT同款Navi 32核心，但运行频率更低。 Radeon PRO V710显卡拥有54个计算单元（CU），3456个流处理器（SP），基础频率为2GHz，配备了28GB的224位GDDR6 ECC显存，速度为16Gbps。此外还具备54MB的Infinity Cache，以及448GB/s的带宽，性能方面，该显卡拥有高达55.3 TFLOP的FP16和27.65 TFLOP的FP32性能。在功耗和散热方面，Radeon PRO V710显卡采用单8Pin供电，TBP（热设计功耗）为158W，采用单槽被动散热设计，适合数据中心的高密度部署。目前，Radeon PRO V710显卡已在微软Azure云平台上开放，支持中小型机器学习工作负载和模型训练。 Azure云平台提供的NV v710 v5系列实例将搭载这款显卡，并配备AMD Zen 4架构EPYC霄龙9374F处理器。「amd」

英伟达H20 GPU，性能大降？英伟达在2月开始接受H20芯片的订单，这款降规版芯片的单价约为1.2万美元。与H100相比，H20的GPU核心数量减少了41%，性能降低了28%。官方表示，H20 GPU专为HGX平台设计，配备了96GB的HBM3内存，提供4.0 TB/s的带宽，而H100提供的带宽为8TB/s。在算力方面，H20的INT8算力为296TFLOPS，FP16算力为148TFLOPS，TF32算力为74TFLOPS，FP32算力为44TFLOPS，FP64算力仅为1TFLOPS。其他规格包括支持最多7个多实例GPU、每个芯片60MB L2缓存、8路HGX配置、900GB/s的NVLINK带宽和400W TDP。在Geekbench 6测试中，H20 AI GPU仅配备78个SM，而H100 GPU总共配备144个SM。最快的H100 GPU配备114和132个SM，与之相比，H20的核心数量已经下降了41%。此外，H20 GPU配备了96GB HBM3内存，这是原始80GB HBM3型号的升级版。较新的H100则配备144GB HBM3e内存。在性能方面，H20 GPU在Geekbench 6 OpenCL测试中得分248992，而H100 80GB配置在相同测试中得分280000，132 SM变体得分高达350000。H100 144GB配置将提供更高的性能。

AMD新芯片，挑战英伟达？在北京时间10月11日凌晨的Advancing AI 2024活动中，AMD的首席执行官苏姿丰带来了Instinct MI355X加速卡和Ryzen AI Pro 300系列处理器等一系列新产品。 𐟚€ Instinct MI355X加速卡：这款加速卡提供了业界领先的内存容量和带宽，256GB的HBM3E支持6.0TB/s的传输速率，比英伟达的H200高出1.8倍的容量和1.3倍的带宽。与H200相比，AMD Instinct MI325X的峰值理论FP16和FP8计算性能提高了1.3倍。 𐟒𛠒yzen AI Pro 300系列处理器：这款处理器采用4nm工艺打造，结合了最新的微架构，以及GPU与Microsoft Copiliot+认证的神经处理单元（NPU），可实现55TOPS的AI算力。 AMD表示，搭载MI355X GPU的平台将在明年下半年上市，与MI325X正面迎战英伟达的BlackWell架构产品。

h100显卡 𐟌Ÿ NVIDIA H100显卡，专为数据中心设计，提供卓越的性能、可扩展性和安全性。无论是在企业级还是Exascale级别，H100都能显著提升工作负载的性能。 𐟔 规格一览： H100SXM：拥有34 teraFLOPS的FP64性能，适用于高性能计算环境。 H100 PCIe：提供26 teraFLOPS的FP64性能，适合多种应用场景。 H100 NVL：拥有68 teraFLOPS的FP64性能，是数据处理和机器学习的理想选择。 𐟚€ 性能特点： TensorCore：提供高达1,979 teraFLOPS的BFLOAT16性能，适用于深度学习和人工智能任务。 FP16 TensorCore：提供高达3,958 teraFLOPS的性能，适合处理大规模矩阵运算。 INT8 TensorCore：提供高达7,916 TOPS的性能，适合训练和推理任务。 𐟔Œ 连接与扩展： NVLink：提供高达900GB/s的带宽，实现GPU之间的快速通信。 PCIe Form Factor：支持多种形式，包括SXM、2xPCIe和dual-slot，满足不同需求。 NVIDIA HGX H100 Partner：提供认证系统和多GPU配置，确保最佳性能和稳定性。 𐟌 应用领域：适用于从企业级到Exascale级别的数据中心，满足各种复杂工作负载的需求。 𐟔砦Š€术支持： NVIDIA Enterprise Ad-on：提供额外的功能和优化，确保系统的最佳性能和稳定性。 NVIDIA DGX H100：包含8个GPU，适合大规模深度学习和人工智能任务。 𐟓ˆ 性能提升：与上一代相比，H100提供了显著的性能提升，为企业和科研机构带来更多可能性。 𐟌𑠧”Ÿ态系统： NVIDIA认证系统和合作伙伴生态系统，确保用户能够获得最佳的支持和服务。

AI最近最大的问题还是那个尺度定律失效，之前人们认为AI就是训练卷数据，效果卷模型参数。训练时候数据越多越好，模型参数越多越好。模型参数的单位是十亿（B）个，也即是所谓13B的模型是130亿个参数。这么大的参数规模，自然会吃掉珍贵的硬件显存，而想出来的对策是降低精度，130亿个参数用16位浮点数FP16存储，那占用空间肯定会比八位浮点数高出一倍。同样的硬件就可以用降低精度的办法来容纳更大参数的模型来提高效果。现在引发关注的一篇文章提出的观点是，训练更大规模的模型时，精度也很重要。而且参数越多，精度越重要。这就直接要了亲命了，原本认为的尺度定律是参数越多，效果越好。所以大家想尽办法提高模型的参数数量。但是如果精度也有要求，那么更好的效果需要按照新的规格取去计算投入。原本以为再砸一万亿能实现AGI，要是重新估算后发现实际需要一万万亿，那前景又遥遥无期了。

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