自2018年谷歌提出 BERT 模型以来，以 BERT、GPT 等为代表的模型越来越大，短短几年时间，模型参数已经从最初3亿扩张到万亿规模。另外，据 IDC 预测，2025年全球数据量将达到175ZB(1ZB相当于10亿TB)，且其中大部分数据的存储和计算、处理等都在云端完成。超大规模深度学习模型参数和数据量的指数级增长，给数据中心的计算能力提出了巨大的挑战。如何加速数据中心计算是科研人员、AI 开发者亟待解决的问题。

NVIDIA A100 Tensor Core GPU 采用 NVIDIA 全新 Ampere 架构，性能比上一代产品提升高达 20 倍，并可划分为七个 GPU 实例，以根据实际需求进行动态调整。针对 AI、数据分析和 HPC 应用场景，NVIDIA A100 GPU 能够在不同规模下实现高性能加速。此外，NVIDIA A100 GPU 提供了 40GB 和 80GB 显存两种版本，A100 80GB 将 GPU 显存增加了一倍，并提供超快速的显存带宽，可为数据中心超大型模型和数据集提供计算加速支持。

7月29日，联泰集群与智东西公开课共同策划的「NVIDIA A100 Tensor Core GPU 公开课」将开讲，由联泰集群硬件产品部高级工程师张同安主讲，主题为《基于 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 的数据中心计算加速》。

此次讲解，张同安老师将首先对 NVIDIA A100 GPU 进行介绍，然后从技术原理、节点设置和管理方法等维度，对 NVIDIA 多实例 GPU（MIG）进行系统阐述；最后，张同安老师将围绕基于 NVIDIA A100 GPU 的应用负载加速和成功案例进行讲解。

公开课将在智东西公开课知识店铺以视频直播形式进行，下午14:00开始，14:40结束。其中，14:30-14:40为问答环节，主讲人将在线答疑。