公司介绍
中国科学院西安光学精密机械研究所（ Xi'an Institute of Optics and Precision Mechanics,Chinese Academy of Sciences），简称：西安光机所，创建于1962年，是中国科学院在西北地区最大的研究所之一。
西安光机所主要研究领域包括基础光学、空间光学、光电工程，主要研究方向包括瞬态光学与光子学理论与技术、空间光学遥感技术、干涉光谱成像理论与技术、光电信息技术。
截至2015年5月，西安光机所共有在职人员874人，其中科技人员692人；中国科学院院士1人，国际欧亚科学院院士1人；研究员及正高级工程师85人、副研究员及高级工程师200人，科技人员中博士学位170人，硕士学位382人。研究所有1个国家重点实验室、2个中科院重点实验室，另有若干研究单元，以及检测中心、系统工程部等完整的技术支撑体系。
《光子学报》是中国科学院西安光学精密机械研究所、中国光学学会主办、科学出版社出版的学术月刊。宗旨是展示光子学研究领域的新理论、新概念、新思想、新技术和新进展，反映代表本学科前沿并具有中国外先进水平而为国际上关心的最新研究成果，促进中国外学术交流和讨论。其主要刊登本学科的学术论文、研究简报、研究快报，内容涉及瞬态光学、光电子学、智能光学仪器、集成光学、信息光学、导波光学、非线性光学、光物理、光化学、光生物学、光通信、光传感、光计算、光神经网络、光子功能材料、光子自身相互作用、光子的经典与非经典效应等。载文已被中国外多家数据库收录，并被著名检索刊物作为固定来源期刊，其中包括：美国《工程索引》（EI）、英国科学文摘（SA/INSPEC）、荷兰SCOPUS数据库、美国化学文摘（CA）、俄罗斯文摘杂志（AJ）、剑桥科学文摘（CSA）、哥白尼索引（IC）、英国《皇家化学学会系列文摘》（RSC）、日本科学技术文献速报（JST）、乌利希国际期刊指南（UIPD）。
据2015年10月官网显示， 西安光机所是国务院学位委员会授权的首批博士、硕士培养单位。共设有4个一级学科博士、6个一级学科硕士培养点，以及光学工程、电子与通信工程、控制工程、材料工程硕士专业学位培养点，另有2个博士后流动站。
博士后流动站：物理学（光学专业）、光学工程博士后流动站
博士点一级学科：物理学（光学、等离子体物理专业）、光学工程、电子科学与技术（物理电子学、微电子学与固体电子学专业）、信息与通信工程（通信与信息系统、信号与信息处理专业）
硕士点一级学科：物理学（光学、等离子体物理专业）、光学工程、电子科学与技术（物理电子学、微电子学与固体电子学专业）、信息与通信工程（通信与信息系统、信号与信息处理专业）、材料科学与工程（材料物理与化学专业）、控制科学与工程（控制理论与控制工程专业）
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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