英伟达在2024年5月推出了全新一代旗舰AI芯片R100，这是继上一代V100之后的重大升级。R100采取了台积电7nm工艺制程，集成了高达54.2亿个晶体管，比上代V100提升了30%。这种大规模的晶体管集成度，使R100在芯片面积相同的情形下，能够集成更多的打算单元和内存掌握器，从而大幅提升整体打算能力。
R100最大的亮点在于集成了8个HBM4内存堆栈，每个堆栈的内存带宽高达1TB/s，8个堆栈合计内存带宽高达惊人的8TB/s。这一内存带宽已经是上代V100的两倍，对付须要大量数据吞吐的AI运用来说，内存带宽的提升意义重大。HBM4内存不仅带宽高，而且功耗低、体积小，非常适宜集成到GPU芯片中。
除了内存带宽的大幅提升，R100在浮点打算能力方面也有了长足进步。R100的浮点打算能力高达1.58Eflops（每秒1.5810的18次方次浮点运算，比上代V100提升了1.5倍。这得益于R100集成了更多的CUDA核心和张量核心，以及更高的时钟频率。强大的浮点打算能力是演习繁芜人工神经网络模型的关键。
关键性能指标
内存带宽和浮点打算能力是衡量GPU芯片性能的两个最关键指标。R100在这两个方面都取得了重大打破，内存带宽高达8TB/s，浮点打算能力1.58Eflops，分别是上代V100的两倍和1.5倍。这种性能的大幅提升，紧张得益于三个关键技能创新:7nm制程、HBM4内存和更多的CUDA/张量核心。
7nm制程工艺使R100能够集成更多的晶体管，从而集成更多的打算单元和内存掌握器。54.2亿个晶体管的大规模集成，是R100取得性能打破的根本。与上代16nm制程V100比较，7nm工艺使R100的晶体管密度提高了一倍以上。
8个HBM4内存堆栈则直接带来了内存带宽的翻倍提升。HBM4内存是目前内存带宽最高的内存技能，每个堆栈1TB/s的带宽已经靠近极限。通过集成8个这样的堆栈，R100的总内存带宽达到了8TB/s的顶峰水平。
R100集成了更多的CUDA核心和张量核心，并提高了时钟频率，从而使浮点打算能力大幅提升。CUDA核心用于通用打算，张量核心则专门加速AI推理，两者的协同使R100在各种AI运用中都有卓越的加速性能。
这三大创新技能的领悟，使R100在内存带宽和浮点打算两个关键指标上都取得了重大打破，为下一代AI运用供应了强大的加速平台。
运用前景
R100芯片超强的内存带宽和浮点打算能力，将为人工智能运用的发展带来全新的推动力。尤其是在图像识别、语音识别、自然措辞处理等AI热点领域，R100都将发挥主要浸染。
以图像识别为例，当前主流的卷积神经网络模型已经变得越来越弘大和繁芜。谷歌最新的Vision Transformer模型就包含了数十亿个参数，对内存带宽和打算能力都提出了极高的哀求。R100强大的8TB/s内存带宽，可以高效地支持这种大规模模型的演习，避免内存带宽成为演习瓶颈。同时1.58Eflops的浮点打算能力，也能加速演习过程中的大量矩阵乘法和卷积运算。
在自然措辞处理领域，Transformer模型已经成为主流，个中的把稳力机制须要大量的序列对序列的打算，对内存带宽和打算能力都是巨大磨练。R100芯片就可以高效加速这种模型的演习和推理。语音识别等其他AI运用，也都可以从R100芯片中获益。
除了加速AI模型的演习，R100芯片在推理加速方面也有重大运用前景。当演习好的AI模型支配到边缘设备时，R100的强大打算能力可以供应实时的推理相应，知足各种实时AI运用的需求。如自动驾驶汽车的实时视觉识别、语音助手的实时语音识别等，都须要GPU的强大推理能力作为支撑。
R100芯片代表了GPU加速打算能力的新高度，必将推动人工智能算法和运用的飞速发展。在图像识别、自然措辞处理、语音识别等AI热点领域，R100都将发挥主要浸染，助力各种创新运用的落地。这一新一代旗舰AI加速芯片，标志着人工智能进入了一个新的里程碑。
