v100|谷歌Colab有了V100加持，薅羊毛快乐再次加倍
机器之心报道
编辑：蛋酱、陈萍
P100 都免费了 ， V100 还会远吗？
假如你是一枚学生党 ， 既没有钱 ， 学校实验室计算卡又不够用 ， 却入了机器学习的门 ， 那你肯定用过一个神器：Google Colab 。
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Colaboratory 是一个 Google 研究项目 ， 旨在帮助传播机器学习训练和研究成果 。 它是一个 Jupyter 笔记本环境 ， 不需要进行任何设置就可以使用 ， 并且完全在云端运行 。 Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘中 ， 并且可以共享 ， 就如同你使用 Google 文档或表格一样 。 Colaboratory 可免费使用 。 同时也可以运行 Keras、TensorFlow、PyTorch、OpenCV 等框架进行深度学习的开发与应用 。
搭建服务器很贵 ， 一块 GPU 动辄上万 ， 这种能够免费使用的开源平台 ， 自然受到很多人的关注 。
近日 ， 有人发现 ， 自己在运行 Colab 时获得的 GPU 是 Tesla V100：「是 V100 ， 而不是 P100 。 因为我是 Colab 专业版用户， 所以不确定是否所有用户都这样 。 」
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显然 ， 他不是一个人 。 另外一位专业版的用户也晒出了截图：「我是 Google colab 专业版用户 。 每当连接到服务时 ， 我都会习惯性检查获得了哪个 GPU 。 今天看到 V100 时 ， 我第一次感到有点震惊 ， 再次运行命令进行检查 ， 没错 ， 就是 V100 。 」
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也有推特用户表示自己已经率先用上了 V100 ， 运行速度突然变快（幸福来得猝不及防） 。
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近两年来 ， Colab 的硬件历经几次升级 。 先是去年 4 月 ， 谷歌将 Colab 的 GPU 从古董级别的 K80 升级到了更加适合做低精度的推断的 Tesla T4 ， 训练比 K80 快了很多 。 去年 11 月 ， Colab 又一次开放了 P100 ， 一年之内两次硬件升级 。
目前 ， 还没有任何官方消息确认 Colab 将免费提供 V100 ， 或许这只是给专业版用户的一点福利 。 不过话说回来 ， P100 都免费了 ， V100 还会远吗？
Tesla V100 是英伟达上一代处理器架构 Volta 的首款设备 ， 发布于 2017 年 5 月 ， 其核心 GV100 GPU 包含 211 亿个晶体管 ， 是上代 Tesla P100 的 1.37 倍 ， 芯片面积则达到了 815 平方毫米 ， 采用台积电 12nm FFN 专属工艺打造 。
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Tesla V100&Tesla P100 架构对比 。
从薅羊毛的角度来说 ， P100 的性能已经足够优秀 ， 但 V100 显然更加强大：
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Tesla V100&Tesla P100 性能对比 。
如下图所示 ， V100 在 ResNet-50 深度神经网络训练任务中的速度比 P100 快 2.4 倍 。 如果每张图像的目标延迟是 7ms ， 那么 V100 使用 ResNet-50 深度神经网络进行推理的速度比 P100 快 3.7 倍（参与测试的 V100 为原型卡） 。
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最重要的是 ， 和 P100 相比 ， Tesla V100 增加了专门为深度学习设计的 Tensor Core ， 能够明显加快深度学习算法和框架的运行速度 。
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在各种 HPC 任务中 ， Tesla V100 平均比 Tesla P100 快 1.5 倍 。 （该性能基于 Tesla V100 原型卡） 。
参照 Colab 去年的硬件更迭速度 ， 官宣 V100 仿佛也近在眼前 。 如果现在有时间 ， 你可以打开 Colab 运行一下 ， 也许能收获惊喜 。
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