公司介绍

太原理工大学（Taiyuan University of Technology），简称“太原理工”，位于山西省太原市，国家“世界一流学科建设高校”，国家“211工程”重点建设高校，教育部第一批“卓越工程师教育培养计划”高校，中俄工科大学联盟、CDIO工程教育联盟成员单位，入选国家“111计划”、国家建设高水平大学公派研究生项目、国家大学生创新性实验计划、国家级大学生创新创业训练计划、中国政府奖学金来华留学生接收院校、教育部数据中国“百校工程”试点院校、国家级新工科研究与实践项目、国家创新人才培养示范基地、全国高校实践育人创新创业基地、全国首批深化创新创业教育改革示范高校、教育部“三全育人”综合改革试点高校。
学校前身是创立于1902年的国立山西大学堂西学专斋，历经山西大学校工科、山西大学工学院，1953年独立建校，定名太原工学院，直属高教部。1962年归属山西省。1984年更名为太原工业大学。1997年太原工业大学与始建于1958年直属煤炭部的山西矿业学院合并，组建为太原理工大学。
截至2021年3月，学校有明向、迎西、虎峪、柏林四个校区，占地面积3205余亩，校舍总建筑面积169万平方米；设有24个专业学院、1个中外合作办学学院；开办84个本科专业；拥有15个博士后流动站，15个一级学科博士点，34个一级学科硕士点，14个专业学位硕士点；有全日制学生39968名、国际学生501名、教职工3967名。

1962年，太原工学院首次培养研究生，开创了山西省培养研究生的先河；1978年，学校恢复招收研究生制度；1981年，国务院学位办批准太原工学院为硕士学位授权单位；1986年，太原工业大学成为博士学位授权单位，实现了山西省博士学位授权点零的突破。
太原理工大学设有“研究生优秀奖学金”、“富士康奖学金”，经常开展学术专题讲座和讨论。学校建立了选拔优秀学生和双优生免试攻读研究生、优秀硕士生提前攻博、硕博连读等制度，逐步形成了多层次、多渠道的人才培养模式。学校的研究生管理和教育工作多次受到上级部门的表彰，1999年被国家教育部、国务院学位办评为“全国学位与研究生教育管理先进集体”。

截至2020年4月，太原理工大学共有迎西、虎峪、明向、柏林四个校区，占地总面积3205余亩，公共校舍建筑面积121万平方米。迎西校区、虎峪校区、柏林校区位于的汾河西畔。明向校区位于山西省晋中市北部山西省高校教育园区，距太原市中心约25公里，距离太原南站约12公里，距离太原武宿国际机场约10公里。明向校区、迎西校区、虎峪校区等校区统筹规划，分别承担所在学院、系、研究所、研究中心等的教学及科研任务，其中明向校区大力发展新兴学科，打造新校区的理工特色，在大数据研发、微纳测控、光电信息、环工、经管、政法、国家大科技园区等成为国家创新、研发高地，搭建学校服务国民经济建设的新平台。

产品介绍

NVIDIA A100 TENSOR CORE GPU

为各种规模实现前所未有的加速

加速当今时代的重要工作

NVIDIA A100 Tensor Core GPU 可针对 AI、数据分析和 HPC 应用场景，在不同规模下实现出色的加速，有效助力全球高性能弹性数据中心。NVIDIA A100 由 NVIDIA Ampere 架构提供支持，提供 40GB 和 80GB 两种配置。作为 NVIDIA 数据中心平台的引擎，A100 的性能比上一代产品提升高达 20 倍，并可划分为七个 GPU 实例，以根据变化的需求进行动态调整。A100 80GB 将 GPU 内存增加了一倍，提供超快速的内存带宽（每秒超过 2TB），可处理超大模型和非常庞大的数据集。

强大的端到端 AI 和 HPC 数据中心平台

A100 是完整 NVIDIA 数据中心解决方案的一部分，该解决方案结合了跨硬件、网络、软件、库以及 NGC™ 的经过优化的 AI 模型和应用程序的构建块。它代表了强大的数据中心端到端 AI 和 HPC 平台，使研究人员可以提供真实的结果并将解决方案大规模部署到生产中。

深度学习训练

在大型模型上将 AI 训练的速度提升高达 3 倍

DLRM 训练

Up to 3X Higher AI Training on Largest Models

HugeCTR 框架上的 DLRM，精度 = FP16 | NVIDIA A100 80GB 批量大小 = 48 | NVIDIA A100 40GB 批量大小 = 32 | NVIDIA V100 32GB 批量大小 = 32

当今的 AI 模型面临着对话式 AI 等更高层次的挑战，这促使其复杂度呈爆炸式增长。训练这些模型需要大规模的计算能力和可扩展性。

NVIDIA A100 的 Tensor Core 借助 Tensor 浮点运算 (TF32) 精度，可提供比上一代 NVIDIA Volta 高 20 倍之多的性能，并且无需更改代码；若使用自动混合精度和 FP16，性能可进一步提升 2 倍。与 NVIDIA® NVLink®、NVIDIA NVSwitch™、PCI 4.0、NVIDIA® Mellanox® InfiniBand® 和 NVIDIA Magnum IO™ SDK 结合使用时，可扩展到数千个 A100 GPU。

2048 个 A100 GPU 可在一分钟内大规模处理 BERT 之类的训练工作负载，这是训练时间的世界纪录。

对于具有庞大数据表的超大型模型（例如用于推荐系统的 DLRM），A100 80GB 可为每个节点提供高达 1.3 TB 的统一显存，而且速度比 A100 40GB 快高达 3 倍。

NVIDIA 产品的领先地位在 MLPerf 这个行业级 AI 训练基准测试中得到印证，创下多项性能纪录。

深度学习推理

A100 引入了突破性的功能来优化推理工作负载。它能在从 FP32 到 INT4 的整个精度范围内进行加速。多实例 GPU (MIG) 技术允许多个网络同时基于单个 A100 运行，从而优化计算资源的利用率。在 A100 其他推理性能增益的基础之上，仅结构化稀疏支持一项就能带来高达两倍的性能提升。

在 BERT 等先进的对话式 AI 模型上，A100 可将推理吞吐量提升到高达 CPU 的 249 倍。

在受到批量大小限制的极复杂模型（例如用于先进自动语音识别用途的 RNN-T）上，显存容量有所增加的 A100 80GB 能使每个 MIG 的大小增加一倍（达到 10GB），并提供比 A100 40GB 高 1.2 倍的吞吐量。

NVIDIA 产品的出色性能在 MLPerf 推理测试中得到验证。A100 再将性能提升了 20 倍，进一步扩大了这种性能优势。

为了获得新一代的发现成果，科学家们希望通过模拟方式来更好地了解我们周围的世界。

A100 的双精度 Tensor Core 为 HPC 领域带来了自 GPU 中的双精度计算技术推出以来极其重要的里程碑。借助 HBM2e 每秒超过 2 TB 的带宽和大容量内存，科研人员可以在 A100 上将原本要花费 10 小时的双精度模拟过程缩短到 4 小时之内。HPC 应用程序还可以利用 TF32 将单精度、密集矩阵乘法运算的吞吐量提高高达 10 倍。

对于具有超大型数据集的 HPC 应用程序，内存容量增加的 A100 80GB 可在运行材料模拟 Quantum Espresso 时将速度提升高达两倍。极大的内存容量和超快速的内存带宽使 A100 80GB 非常适合用作新一代工作负载的平台。

IT解决

方案

产品品类：
云与数据中心、深度学习和人工智能、设计和专业视觉化、NVIDIA CLARA、高性能计算、NVIDIA DRIVE 平台、GEFORCE、GPU 服务器

产品品型：

JETSON NANO、JETSON XAVIER NX、JETSON AGX XAVIER、JETSON TX2、数据中心 GPU、DGX 系统、HGX、EGX、NGC、虚拟 GPU、DGX 系统、NGC、NVIDIA TITAN RTX、TESLA 、T4 企业服务器、QUADRO、QUADRO VDWS、GRID VPC/VAPPS、NVIDIA TITAN RTX、IRAY、MENTAL RAY、QUADRO EXPERIENCE、TESLA、T4 企业服务器、DGX、DGX-2、NGC、GPU 云计算、NVIDIA A100、NVIDIA V100、NVIDIA T4、NVIDIA T4 企业服务、NVIDIA Tesla P100、NVIDIA Tesla P4/P40、NVIDIA HGX A100、NVIDIA DGX A100、NVIDIA DGX-2、NVIDIA DGX-1、NVIDIA DGX、NVIDIA EGX 平台、NVIDIA EGX A100、NGC、RTX 服务器、GRID vPC/vAPPs、Quadro 虚拟工作站、TESLA T4显卡、RTX 2070 SUPER GPU 、Quadro P2200 、Quadro P4000 8GB、Quadro RTX4000 8GB 、Quadro RTX8000 48G、Quadro P2000 5G、Tesla A100 40G 、Quadro GV100 32G 、Quadro RTX6000 24G、RTX 2070 SUPER GPU、Quadro RTX5000 16G、Quadro RTX6000 24G、Tesla V100 16G/32G smx2 、Tesla P100 16G 、Tesla P4 GPU、Tesla P40 24G GPU

产品品牌：

NVIDIA 英伟达

解决方案：

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