{{위키데이터 속성 추적}}
{{Infobox GPU
| name       = 엔비디아 암페어
| image      = 
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| created    = {{시작 날짜와 나이|2020|05|14}}
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| predecessor= {{기호없는 목록|[[튜링 (마이크로아키텍처)|튜링]] (소비자용)|[[볼타 (마이크로아키텍처)|볼타]] (전문가용)}}
| successor  = {{기호없는 목록|[[에이다 러브레이스 (마이크로아키텍처)|에이다 러브레이스]] (소비자용)|[[호퍼 (마이크로아키텍처)|호퍼]] (전문가용)}}
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}}
'''암페어'''({{lang|en|Ampere}})는 [[엔비디아]]에서 개발한 [[볼타 (마이크로아키텍처)|볼타]]와 [[튜링 (마이크로아키텍처)|튜링]]의 후속 [[그래픽 처리 장치]] 마이크로아키텍처의 코드네임으로, 2020년 5월 14일 공식적으로 발표되었다. 프랑스의 수학자이자 물리학자인 [[앙드레마리 앙페르]]의 이름을 따서 명명되었다.<ref>{{웹 인용|url=http://nvidianews.nvidia.com/news/nvidias-new-ampere-data-center-gpu-in-full-production|title=NVIDIA's New Ampere Data Center GPU in Full Production|first=NVIDIA|last=Newsroom|website=NVIDIA Newsroom Newsroom}}</ref><ref>{{웹 인용|url=https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-ampere-architecture-in-depth/|title=NVIDIA Ampere Architecture In-Depth|date=May 14, 2020|website=NVIDIA Developer Blog}}</ref>

엔비디아는 2020년 9월 1일 지포스 스페셜 이벤트에서 차세대 [[지포스 30 시리즈]] 소비자 GPU를 발표하였다.<ref>{{웹 인용|url=http://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-delivers-greatest-ever-generational-leap-in-performance-with-geforce-rtx-30-series-gpus|title=NVIDIA Delivers Greatest-Ever Generational Leap with GeForce RTX 30 Series GPUs|first=NVIDIA|last=Newsroom|website=NVIDIA Newsroom Newsroom}}</ref><ref>{{웹 인용|url=https://www.nvidia.com/ko-kr/geforce/special-event/|제목=NVIDIA GeForce Ultimate Countdown|웹사이트=NVIDIA}}</ref> 엔비디아는 2020년 11월 16일 SC20에서 A100 80GB GPU를 발표하였다.<ref>{{웹 인용|url=https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-doubles-down-announces-a100-80gb-gpu-supercharging-worlds-most-powerful-gpu-for-ai-supercomputing|title = NVIDIA Doubles Down: Announces A100 80GB GPU, Supercharging World's Most Powerful GPU for AI Supercomputing}}</ref> 모바일 RTX 그래픽 카드와 RTX 3060은 2021년 1월 12일에 공개되었다.<ref>{{웹 인용|url=https://www.nvidia.com/en-us/geforce/special-event/|title=Join us for an NVIDIA GeForce RTX: Game on Special Broadcast Event}}</ref>

엔비디아는 또한 GTC 2022에서 암페어의 후속작인 [[호퍼 (마이크로아키텍처)|호퍼]]를 발표했으며, 2021년 GPU 기술 콘퍼런스에서 2024년 릴리스를 위한 "암페어 넥스트 넥스트"를 발표하였다.

== 자세히 ==
암페어 아키텍처의 구조적 개선은 다음을 포함한다.

* A100의 [[CUDA]] 연산 능력 8.0 및 [[지포스 30 시리즈]]의 8.6<ref>{{웹 인용|url=https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html#compute-capability-8-x|title=<!--CUDA C Programming Guide -->I.7. Compute Capability 8.x|website=docs.nvidia.com|language=en-us|access-date=2020-09-23}}</ref>
* A100의 [[TSMC]]의 [[7 nm 공정|7 nm]] [[FinFET]] 공정
* 지포스 30 시리즈의 [[삼성전자]]의 [[10 nm 공정|8 nm]] 공정 (8N) 커스텀 버전<ref>{{웹 인용|last=B.|first=Dominik|title=Samsung's old 8nm tech at the heart of NVIDIA's monstrous Ampere cards|url=https://www.sammobile.com/news/samsung-8nm-process-nvidia-geforce-rtx-30-ampere|access-date=2020-09-19|website=SamMobile|language=en-US}}</ref>
* FP16, bfloat16, TensorFloat-32(TF32) 및 FP64가 지원되는 3세대 텐서 코어 및 희소성 가속 지원.<ref name=anand-A100 /> 개별 텐서 코어는 이전 텐서 코어 세대에 비해 초당 256 FP16 FMA 연산 4배(GA100만 해당, GA10x에 2배)를 가지고 있다. 텐서 코어 카운트는 SM 당 1회로 감소한다.
* 지포스 30 시리즈의 2세대 광선 추적 코어, 동시 광선 추적, 음영 처리 및 컴퓨팅
* A100 40GB 및 A100 80GB의 [[HBM2]]
* 지포스 RTX 3090, RTX 3080 Ti, RTX 3080, RTX 3070 Ti의 [[GDDR6X]] 메모리
* GA10x GPU에서 SM당 FP32 코어 2개
* 쌍당 50Gbit/s 처리량을 지원하는 [[NVLink|NVLink 3.0]]
* SR-IOV를 지원하는 [[PCI 익스프레스#PCI 익스프레스 4.0|PCI 익스프레스 4.0]] (SR-IOV는 A100에만 예약됨)
* 최대 7개의 인스턴스를 지원하는 A100의 다중 인스턴스 GPU 가상화 및 GPU 파티셔닝 기능
* AV1 하드웨어 디코딩이 포함된 지포스 30 시리즈의 [[엔비디아 퓨어비디오|퓨어비디오]] 하드웨어 비디오 디코딩 기능 세트 K 및 A100의 기능 세트 J
* A100용 5 [[NVDEC]]
* YUV420, YUV422, YUV444, YUV400, RGBA와 함께 새로운 하드웨어 기반 5코어 [[JPEG]] 디코딩 ('''NVJPG''')을 추가. 엔비디아 '''NVJPEG'''(JPEG 인코딩/디코딩을 위한 GPU 가속 [[라이브러리 (컴퓨팅)|라이브러리]])가 아님

=== 칩 ===
* GA100
* GA102
* GA104
* GA106
* GA107

연산 능력 비교: GP100 vs GV100 vs GA100<ref>{{웹 인용|url=https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/Data-Center/nvidia-ampere-architecture-whitepaper.pdf |title=NVIDIA A100 Tensor Core GPU Architecture |website=www.nvidia.com |access-date=2020-09-18}}</ref>
{| class="wikitable" style="text-align:left;"
|-
!GPU 기능
!NVIDIA Tesla P100
!NVIDIA Tesla V100
!NVIDIA A100
|-
|GPU 코드네임
|GP100
|GV100
|GA100
|-
|GPU 아키텍처
|NVIDIA 파스칼
|NVIDIA 볼타
|NVIDIA 암페어
|-
|계산 능력
|6.0
|7.0
|8.0
|-
|스레드 / 워프
|32
|32
|32
|-
|최대 워프 / SM
|64
|64
|64
|-
|최대 스레드 / SM
|2048
|2048
|2048
|-
|최대 스레드 블록 / SM
|32
|32
|32
|-
|최대 32비트 레지스터 / SM
|65536
|65536
|65536
|-
|최대 레지스터 / block
|65536
|65536
|65536
|-
|최대 레지스터 / 스레드
|255
|255
|255
|-
|최대 스레드 블록 크기
|1024
|1024
|1024
|-
|FP32 코어 / SM
|64
|64
|64 (+64 혼합 INT/FP32 코어)
|-
|SM 레지스터 대 FP32 코어 비율
|1024
|1024
|1024
|-
|공유 메모리 크기 / SM
|64 KB
|최대 96 KB까지 설정 가능
|최대 164 KB까지 설정 가능
|}

디코딩 성능 비교
{| class="wikitable" style="text-align:left;"
|-
|동시 스트림
!H.264 디코딩 (1080p30)
!H.265 (HEVC) 디코딩 (1080p30)
!VP9 디코딩 (1080p30)
|-
!V100
|16
|22
|22
|-
!A100
|75
|157
|108
|}

== A100 가속기와 DGX A100 ==
암페어 기반 A100 가속기는 2020년 5월 14일 발표 및 출시되었다.<ref name=anand-A100 /> A100은 19.5 테라플롭의 FP32 성능, 6912개의 CUDA 코어, 40GB의 그래픽 메모리, 1.6TB/s의 그래픽 메모리 대역폭을 가지고 있다.<ref name=verge-A100>{{뉴스 인용|url=https://www.theverge.com/2020/5/14/21258419/nvidia-ampere-gpu-ai-data-centers-specs-a100-dgx-supercomputer|title=Nvidia's first Ampere GPU is designed for data centers and AI, not your PC|author1=Tom Warren|author2=James Vincent|date=May 14, 2020|publisher=The Verge}}</ref> A100 가속기는 처음에 8대의 A100을 포함한 3세대 [[엔비디아 DGX|DGX]] 서버에서만 사용할 수 있었다.<ref name="anand-A100">{{뉴스 인용|author=Smith|first=Ryan|date=May 14, 2020|title=NVIDIA Ampere Unleashed: NVIDIA Announces New GPU Architecture, A100 GPU, and Accelerator|publisher=AnandTech|url=https://www.anandtech.com/show/15801/nvidia-announces-ampere-architecture-and-a100-products}}</ref> 또한 DGX A100에는 15TB의 [[PCI 익스프레스|PCIe]] Gen 4 [[NVMe]] 스토리지,<ref name=verge-A100 /> 2개의 64코어 AMD [[Epyc|Rome]] 7742 CPU, 1TB의 RAM 및 [[멜라녹스]] 기반 HDR InfiniBand 인터커넥트가 포함되어 있다. DGX A100의 최초 가격은 19만 9천 달러였다.<ref name=anand-A100 />

== 암페어를 사용하는 제품 ==
* [[지포스 30 시리즈]]
** 지포스 RTX 3050 모바일 (GA107)
** 지포스 RTX 3050 Ti 모바일 (GA107)
** 지포스 RTX 3050 (GA106 또는 GA107)<ref>{{웹 인용|last1=Igor |first1=Wallossek |title=The two faces of the geforce RTX 3050 8GB |url=https://www.igorslab.de/en/the-two-faces-of-geforce-rtx-3050-8gb-different-chips-and-different-thirsts/ |website=Igor's Lab |access-date=23 February 2022 |ref=igor-ga107}}</ref>
** 지포스 RTX 3060 (GA106)
** 지포스 RTX 3060 Ti (GA104)
** 지포스 RTX 3070 (GA104)
** 지포스 RTX 3070 Ti (GA104)
** 지포스 RTX 3080 (GA102)
** 지포스 RTX 3080 12GB (GA102)
** 지포스 RTX 3080 Ti (GA102)
** 지포스 RTX 3090 (GA102)
** 지포스 RTX 3090 Ti (GA102)
* [[엔비디아 쿼드로|엔비디아 워크스테이션 GPU]] (이전의 [[엔비디아 쿼드로|쿼드로]])
** RTX A2000 (모바일) (GA10?)
** RTX A3000 (모바일) (GA104)
** RTX A4000 (모바일) (GA104)
** RTX A5000 (모바일) (GA104)
** RTX A2000 (GA106)
** RTX A4000 (GA104)
** RTX A4500 (GA102)
** RTX A5000 (GA102)
** RTX A6000 (GA102)
* [[엔비디아 테슬라|엔비디아 데이터센터 GPU]] (이전의 [[엔비디아 테슬라|테슬라]])
** Nvidia A2 (GA107)
** Nvidia A10 (GA102)
** Nvidia A16 (4 × GA107)
** Nvidia A30 (GA100)
** Nvidia A40 (GA102)
** Nvidia A100 (GA100)
** Nvidia A100 80GB (GA100)

== 같이 보기 ==
* [[엔비디아 그래픽 처리 장치 목록]]
* [[엔비디아 NVENC]]
* [[엔비디아 NVDEC]]

== 각주 ==
<references />

== 외부 링크 ==
* [https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/Data-Center/nvidia-ampere-architecture-whitepaper.pdf NVIDIA A100 Tensor Core GPU Architecture whitepaper]
* [https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/geforce/ampere/pdf/NVIDIA-ampere-GA102-GPU-Architecture-Whitepaper-V1.pdf Nvidia Ampere GA102 GPU Architecture whitepaper]
* [https://www.nvidia.com/en-us/data-center/nvidia-ampere-gpu-architecture/ Nvidia Ampere Architecture]
* [https://www.nvidia.com/en-us/data-center/a100/ Nvidia A100 Tensor Core GPU]
* [https://devblogs.nvidia.com/nvidia-ampere-architecture-in-depth/ NVIDIA Ampere Architecture In-Depth]

{{엔비디아}}
[[분류:엔비디아 마이크로아키텍처]]
[[분류:그래픽스 마이크로아키텍처]]