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中央计算平台-区域控制器架构设计
资料介绍
NVIDIA Ampere架构作为继Pascal、Volta、Turing之后的新一代GPU架构，于2020年发布，在计算性能、能效比及功能特性上实现了显著突破。其模块化设计是实现这些提升的核心，通过将不同功能的模块有机整合，构建出面向数据中心、AI训练推理、图形渲染等多场景的高性能GPU产品。以下从核心计算模块、存储与缓存模块、互连与通信模块、图形与媒体模块等方面，详细解析Ampere架构的GPU模块组成及技术特点。
一、核心计算模块
1. CUDA Core（计算核心）
Ampere架构对CUDA Core进行了重大升级，采用全新的第3代Tensor Core与改进型FP32/FP64计算单元，形成更高效的混合计算架构。
· FP32/FP64计算能力：单精度（FP32）和双精度（FP64）计算单元在架构上实现了分离设计，避免了传统架构中共享执行单元导致的资源竞争。例如，A100 GPU的FP32峰值性能达到19.5 TFLOPS，FP64峰值性能达9.7 TFLOPS，相比上一代Volta架构提升约2倍，满足科学计算、数值模拟等高精度计算需求。
· 第3代Tensor Core：支持TF32（Tensor Float 32）数据格式，这是一种专为AI训练设计的混合精度格式，结合了FP32的动态范围（8位指数）和FP16的精度（10位尾数），可在无需修改代码的情况下，将AI训练速度提升2倍。同时，Tensor Core还支持BF16（BFloat16）和FP16，并新增对稀疏化计算的硬件支持，通过识别权重中的零值并跳过计算，进一步提升AI推理性能（最高可达2倍加速）。例如，A100的Tensor Core在稀疏模式下的AI训练峰值性能可达312 TFLOPS（FP16）或624 TOPS（INT8）。
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