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眼看游戏卡RTX3080 发售在即，我终于等到了滴滴云（感谢）A100的测试机会。因为新卡比较紧张，一直在排队中，直到昨天才拿了半张A100...今天终于上手了单张40G的A100，小激动，小激动，小激动！！！基于安培架构的最新一代卡皇（NVIDIA GPU A100 Ampere）可以搞起来了。

Part 1：系统环境

A100正处于内存阶段，官网上还看不到。内测通过ssh连接，ssh连上去之后大概看了下系统环境。

操作系统，CPU，RAM数据如上。重点关注GPU：A100-SXM4-40GB （上次摸DGX A100的时候，没有把测试跑起来，好悔）

CUDA11，CudNN，TensorFlow1.5.2 等配套环境滴滴云都已经部署好了，可以省去好多时间！

这里需要注意，新版显卡必须要用CUDA11，而且得用NV自己编译的TensorFlow1.5.2。

然后，网上捞一段Python代码：

from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices())

输出：

Created TensorFlow device (/device:GPU:0 with 36672 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: A100-SXM4-40GB, pci bus id: 0000:cb:00.0, compute capability: 8.0)[name: "/device:CPU:0"device_type: "CPU"memory_limit: 268435456locality {}incarnation: 3653225364972814250, name: "/device:XLA_CPU:0"device_type: "XLA_CPU"memory_limit: 17179869184locality {}incarnation: 7582640257522961335physical_device_desc: "device: XLA_CPU device", name: "/device:XLA_GPU:0"device_type: "XLA_GPU"memory_limit: 17179869184locality {}incarnation: 5159602092499780099physical_device_desc: "device: XLA_GPU device", name: "/device:GPU:0"device_type: "GPU"memory_limit: 38453856175locality { bus_id: 6 numa_node: 5 links { }}incarnation: 3682405687960901280physical_device_desc: "device: 0, name: A100-SXM4-40GB, pci bus id: 0000:cb:00.0, compute capability: 8.0"]

可以看到有XLA_GPU和GPU，物理设备型号为A100-SXM4-40GB，算力8.0，调用应该没问题！

Part 2：掂量掂量

卡到手了，肯定是要测一测！

既然是测试，肯定需要有陪跑选手滴。这里用到的设备为谷歌Colab的V100 16G，矩池云的2080TI 11G（为啥要拉上我这个性价比之王 ╰(艹皿艹 ) ，曾经的我随风飞扬，现在的我感觉天台的风好凉）。

设备有了，怎么测试才科学呢？用娱乐大师么? 不行滴，不行滴，不行滴！

首先，操作系统都是 Ubuntu18.04，跑不了Window上的软件。

其次，这里主要是比较深度学习能力，不比吃鸡能力。

深度学习卡能干什么？炼丹咯！

刚好看到（蓄谋已久）TensorFlow官方有提供Benchmarks，可以测试一些常见模型，那我就现学现卖用这个来做个“业余”测试吧，本文提供数据仅供参考，如有谬误，不要找我！

https://github.com/tensorflow/benchmarks

运行前需要先安装好CUDA，Cudnn，和TensorFlow，基本没什么多余的依赖。

三行命令就可以跑起来了

git clone https://github.com/tensorflow/benchmarks.gitcd benchmarks/scripts/tf_cnn_benchmarkspython tf_cnn_benchmarks.py --num_gpus=1 --batch_size=32 --model=resnet50

如果要测试特定的版本：

git checkout cnn_tf_v1.15_compatible

这里注意区分1.15和1.5版本，别搞错哦！

Part 3：测试结果

怀着无比激动的心情，重复着无比枯燥的复制黏贴，终于把表格做出了。每次跑会有一些微小的差别，但是整体偏差不会太高。

A100 VS  V100  VS 2080ti

这张表格使用Benchmarks的默认参数对比了A100，V100, 2080ti的性能。横向为GPU，列为模型名称，中间的为吞吐量images/sec，数字越大就证明越强。从结果来看，A100 Vs V100，基本保持在1.5倍上，比较好的能达到1.7倍左右。

上面为默认参数，下面使用--use_fp16比较一下A100和V100的差距。

A100 Vs V100 FP16 

因为之前跑了20G的A100，所以也来比较一下通过MIG分割后的卡和单卡之间的差别。

MIG是multi-instance-gpu的缩写，多实例 GPU (MIG) 可提升每个 NVIDIA A100 Tensor 核心 GPU 的性能和价值。MIG 可将 A100 GPU 划分为多达七个实例，每个实例均与各自的高带宽显存、缓存和计算核心完全隔离。

A100 40G  VS  MIG 20G

从结果来看，40G和20Gx2有输有赢。也就是说MIG切完后性能并没有掉很多。

因为我手上显卡资源匮乏，没有其他设备，所以网上找了一张表格，可以通过V100作为参考系，对比一下其他设备和A100的差距。

再贴两张官方的性能对比图

从官方的图来看，8张A100最好的情况下能达到8张V100的6倍多。其中跑ResNet-50 V1.5的时候大概能达到两倍，刚好TensorFlow Benchmarks提供了这个模型。那我就顺手测一测，如果有不一致，肯定是我的打开方式不对，老黄请不要拿RTX3090显卡砸我，我会空手接...！

拿出计算器滴滴滴：

606.23 / 349.78 = 1.73317513865858539653496483503921341.26 / 859.04 = 1.5744890652329580804582858886919

老黄诚不我欺，四舍五入一下真的是两倍哎！

当然，严格来说，我们的测试环境还是存在不小的差异。NV官方是8卡对决（家里没矿，但是卡多啊），能保证测试过程中其他变量保持一致。我这是随手取了两个平台的单卡。

Part 4：简单总结

《性能提升20倍：英伟达GPU旗舰A100登场》这样的媒体报道，就只能当故事汇了。正常的大厂都不可能这么升级，老黄的刀法也不允许这种事情发生，一年一刀，一刀一倍不香么。从实际情况来看，A100单手怼2080ti（2倍+）, 双脚踩V100是没有问题滴（1.5倍+）。

滴滴云对于A100的跟进速度相当之快，很早就开始筹备，现在已经开放测试申请了，如果有需要的可以去申请测试。要用GPU的可以去他们官网看看，质量没问题，相比之下价格非常实惠（大师码：8888）。

明天预计会发布 A100 40G跑DeepFaceLab的文章。本文中如果出现错误，我会更新在个人博客中（www.tonyisstark.com）！

完