周枫注：NVidia新的Volta GPU的最大特点就是增加了张量核Tensor Core，现在有了更多架构信息，以及实际的性能数据。

本文转自周枫的微信公众号（youdaozhoufeng）

在2017年的Hot Chips会议上，NVIDIA展示了更多关于他们新的Volta架构的信息。具体来说，话题是NVIDIA Tesla V100 GPU。目前，英伟达已经开始在数量有限的情况下提供基于Volta的GPU，本季度我们预计DGX-1将得到V100更新。在深度学习领域，这一代的NVIDIA硬件明显跨越了AMD的最新产品。

 NVIDIA Tesla V100概述

可以看到，NVIDIA Tesla V100有80个流处理器(SM)。这张幻灯片上的小脚注，我们可以从座位上清楚地看到。该公司表示，完整的GP100芯片包含84个流处理器，因此NVIDIA是采用了Binning，以提高产量。

在性能方面，英伟达特斯拉(Tesla V100)的数字有时会令人难以置信。

NVIDIA Tesla V100和P100比较

这里的关键是NVIDIA正在采用更大的缓存，并为深度学习空间增加特定的加速器，同时增强了整体带宽。

我们确实想要快速展示一下SM核心。人们会注意到SM核心有一个大的张量核（Tensor Core）。在这里NVIDIA这代的关注点就很明确了。

       英伟达V100 SM核心

我们不会花太多时间来讨论英伟达在SM方面所呈现的文本。和大多数的架构改进一样，新的NVIDIA Volta GV100更多的性能而设计的。

  英伟达Volta GV100 SM

同样，这里是微架构视图:

     NVIDIA Volta V100 SM微架构

和sub-core视图：

       NVIDIA Volta V100 Sub Core

这里的关键是两个4x4x4张量核。这就是让Volta成为革命性飞跃的秘诀。

NVIDIA的另一个领域是L1缓存和共享内存。

     NVIDIA Volta V100共享内存

如果您知道您的工作负载可以利用这些数据局部性，那么现在可以将缓存作为共享内存使用。由于NVIDIA增加了L1和L2缓存，我们看到了比游戏所需的更多的计算驱动架构。

 英伟达V100的张量核(Tensor Core)

张量核可以进行混合精度的4×4矩阵数学。

       NVIDIA V100张量核心数学

这是训练深度学习模式的关键操作。通过改进调度,NVIDIA可以做16×16矩阵数学。

英伟达V100张量同步

这是NVIDIA在Volta张量操作上展示的另一个视图，展示了如何使用较低的精度FP16输入并到达FP32输出。

       英伟达V100张量操作

在结果方面，英伟达声称一些操作将会出现9.3倍的加速。

NVIDIA V100和P100深度学习性能比较

我们需要注意的是，以上NVIDIA将CUDA 8与CUDA 9软件的收益，和特定工作负载下的硬件收益结合在一起。

NVLINK更新

NVIDIA声称新的GV100 NVLINK将提供更多的带宽，达到1.9x，我们在GP100上看到的。

       NVIDIA NVLINK节点

GV100将有多达6个NVLINK连接，它允许一些拓扑结构，以方便GPU与GPU连接。这当然是一种比我们在PCIe交换机中看到的得到更多GPU间带宽的方法。单根v双根深度学习的GPU到GPU系统。

最后的话

在NVIDIA的Tesla Volta V100演讲中，有一些关键的结论。首先，很明显，驱动数据中心的销售是这一代产品的一个架构目标。第二，我们必须考虑所有这些添加的逻辑是否对消费级产品有意义。英伟达在深度学习领域取得成功的关键之一是，高性能的CUDA训练可以在使用该公司的游戏GPU的台式电脑上进行。从NVIDIA展示的图中来看，人们不得不怀疑张量核（Tensor Core）是否会成为游戏产品线的一部分。NVIDIA Tesla V100作为高端产品自然拥有高端功能，但在V100设计中，似乎有很多用于非传统GPU(游戏)任务的硅。

(以上内容来自servethehome.com文章的有道机翻，稍加修正，看原文戳原文链接)

原文地址：

https://www.servethehome.com/nvidia-v100-volta-update-hot-chips-2017/

译文地址：

https://mp.weixin.qq.com/s/1f-D87NJ5IozLGF45Qs3xg