[情報] AMD發表史上最強FP64加速卡，MI100

[dreamgirl (小糯米)]

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?
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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

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 64.106.111.99 (美國)
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→ tsitned     : 直接挑戰老黃後花園
→ dreamgirl   : RDNA QQ~直接跟ROCm無緣
遙想當窮學生的時候，拿RX470 8G跑TensorFlow
推 cevs        : 11.5.....cow
→ tsitned     : 32GB 嘻嘻 這樣3090能賣誰
推 i9602283    : 嘩..120CU
→ mayolane    : 3090是遊戲卡跟這個比幹嘛
推 as6633208   : 完美礦卡嗎？
推 KotoriCute  : https://i.imgur.com/0n0TqD8.jpg
→ KotoriCute  : 用MI100挖礦你打算何年何月回本？
→ KotoriCute  : RDNA 和 CDNA 未來應用的交集會很少
→ KotoriCute  : MI100也是綁個伺服器一起出貨不會賣單卡
推 kqalea      : A100 TensorCore 有19.5 TF
※ 編輯: dreamgirl (64.106.111.99 美國), 11/17/2020 00:09:20
推 mmonkeyboyy : FP64沒啥用啦  不過吼這個組合先跑數值過了再說
→ dreamgirl   : 科學研究很常用到高精度耶~
推 KotoriCute  : HPC不是只有深度學習和AI而已
→ dreamgirl   : 跑最近很紅的蛋白質模擬就用得到了
推 mmonkeyboyy : 對ai啦....其他到是有用
→ mmonkeyboyy : 市場大小還差很多 雖然我也會去凹一塊來用看看(被打
推 nucleargod  : CDNA 不是 RDNA ，沒有誰是誰的完全體這種事吧
推 aegis43210  : 這是GCN架構的後繼者，這架構原本就是為了運算和遊
→ aegis43210  : 戲通吃，現在AMD有錢了，所以才轉往運算卡發展
推 aegis43210  : 和謠傳的參數差不多，可能有閹割了一些，所以只有12
→ aegis43210  : 0CU
推 henry46277  : 還有 MI200
推 henry46277  : 這個 MI100的 BF16 高達1692.3TF！
推 hcwang1126  : 撿nv還沒稱霸的點
→ commandoEX  : amd只寫182tf fp16,樓上那個數字是哪邊夢到的啊
→ commandoEX  : 184.6tf fp16才對
→ havebeen    : 蛋白質模擬都用單精度
推 henry46277  : 抱歉 看錯
→ kuma660224  : 因為再往上就太貴，RDNA畢竟消費級
→ kuma660224  : CDNA是賣專業市場，多貴都有客戶
→ kuma660224  : 不管RDNA/CDNA都常做GPGPU泛用運算
→ kuma660224  : 只是硬體是針對哪種需求去特別加強
→ kuma660224  : CDNA的CU是像Vega那種爆肥路線
→ kuma660224  : MI100的BF16是92Tf  FP16是184Tf
→ askz        : https://i.imgur.com/Sus97Rw.jpg
推 mmonkeyboyy : 主要還是memory & tensor做法不同
→ mmonkeyboyy : 蛋白質我好像都看過  但一般高能物理等雙精多吧
→ HamalAri    : 並不是人人都在機器學習, 還是有做其它基礎科學的
→ HamalAri    : 人
推 mmonkeyboyy : 現在情況是這樣的  你說的正確  但市場大小有差
→ mmonkeyboyy : 不管是數值還是繪圖等 甚至挖礦 目前ai是主戰場
→ mmonkeyboyy : 老黃是聰明人....不然你以為NV怎麼翻了