AMD引领高性能运算迈向Exascale等级新境界,在Top500全球最快超级电脑排行中,采用AMD EPYC处理器的系统加速成长;搭载AMD核心的系统数量从11月以来倍增,新进榜系统中半数搭载EPYC处理器

AMD(NASDAQ:AMD)在ISC 2021国际超级电脑大会上,展现AMD EPYC处理器与AMD Instinct加速器在高性能运算(HPC)产业的发展动能。AMD同时揭示ROCm开放软件平台的多项更新,并推出AMD Instinct™ Education and Research (AIER)教育与研究计划。在最新出炉的Top500全球超级电脑排行榜中,搭载AMD EPYC处理器的HPC系统数量持续攀升。采用AMD EPYC处理器的系统数量比2020年6月份的排行榜增加近5倍,相比2020年11月份排行榜也增加超过2倍。此外,2021年6月份排行榜中新进的58部系统中有半数采用AMD EPYC处理器。

AMD全球资深副总裁暨数据中心与嵌入式系统事业群总经理Forrest Norrod表示,高性能运算对于解决全球最艰鉅与最关键挑战起了至关重要的作用。AMD EPYC处理器系列以及Instinct加速器让AMD持续成为HPC业界的首选伙伴。我们致力提供各界需要的性能与功能,促成先进科学发现、突破exascale等级的性能瓶颈,并持续推动创新研发。

AMD发展动能在HPC领域持续推进

凭最新发表的AMD EPYC 7003系列处理器为HPC工作负载带来领先业界的性能注1,AMD持续促成合作伙伴与客户部署各种规模的丛集系统,涵盖各关键研究领域,包括制造业、生命科学、金融服务以及气候研究等。

Intersect360于2020年针对HPC使用者进行CPU印象调查,结果显示78%受访者对AMD EPYC处理器有正面印象,远高于2016年的36%注2。Intersect360在2021年再度访查HPC机构在自家系统中采用AMD EPYC的数量,有23%的受访者表示已全面采用AMD EPYC处理器,另外47%的受访者表示正在测试或有一定比例的系统采用AMD EPYC处理器注3。

近期采用AMD HPC解决方案的系统包括:
· 保加利亚的EuroHPC Atos BullSequana XH2000超级电脑:搭载AMD EPYC处理器,协助推动生物信息学、药剂学、人工智能、气象学等领域的科学发展。

· 剑桥大学的Cambridge Service for Data Driven Discovery(CSD3)系统:由搭载AMD第3代EPYC处理器的Dell EMC PowerEdge XE8545服务器组建而成。

· 英国杜伦大学的COSMA8超级电脑:以搭载AMD第2代与第3代EPYC处理器的Dell EMC PowerEdge C6525服务器组建而成。

· 英国气象局的Microsoft Azure超级电脑:由AMD第3代EPYC处理器与新一代AMD EPYC处理器组建的HPE Cray EX超级电脑,为气象与气候研究挹注60 petaflops的超级运算力。

· 美国国家大气研究中心的超级电脑:采用AMD第3代EPYC处理器与HPE Cray EX超级电脑,支持全美国家级先进研究以及地球科学的探索。

· 在劳伦斯伯克利国家实验室的美国国家能源研究科学运算中心(NERSC)其Perlmutter超级电脑的功能节点采用搭载AMD第3代EPYC处理器的HPE Cray EX超级电脑,发挥比NERSC现有系统高4倍的运算力。

· 新加坡国家超级运算中心:采用HPE为其组建的超级电脑搭载AMD第3代EPYC处理器,预计可达到10 petaflops的尖峰理论性能。

AMD ROCm软件支持更新

AMD推出全新AMD Instinct Education and Research (AIER)教育与研究计划,旨在协助科学家、研究人员以及学术界加快其程序码在AMD Instinct加速器运行的性能。AIER计划依据会员需求拟定策略,提供远端存取AMD Instinct技术、AMD ROCm学习中心、ROCm软件与支持以及AMD软件与硬件解决方案的技术指南。除了地区性的解决方案合作伙伴之外,AIER的全球解决方案合作伙伴还包括戴尔科技集团、技嘉、HPE以及美超微(Supermicro)等大厂。

ROCm开放软件平台持续累积业界支持,获得越来越多应用程序、第三方函式库以及框架全面支持AMD加速器。HPC社群采纳HIP作为异质编程模型,开发者在此基础上撰写或修改其程序码,以加快在AMD GPU上的运行速度,其中包括Gromacs、TensorFlow以及GridTools等程序。

此外,ROCm专属的PyTorch也推出可安装的Python套件,内含完整功能,可运用AMD的MIOpen与RCCL(通讯)函式库进行混合精度与大规模的训练。这项创新成果为数据科学家、研究人员、学生以及社群人士带来崭新选项,运用AMD GPU发挥加速PyTorch的效益。近期CuPy这款Python语言的开源阵列函式库扩展对传统GPU的支持,在新释出的9.0版本中支持ROCm集合,加入GPU加速运算的功能。

AMD致力促成先进研究

AMD去年宣布成立COVID-19 HPC Fund研究基金,包括捐助搭载AMD EPYC处理器与AMD Instinct加速器的系统,为研究人员提供petaflop等级的运算力,协助对抗疫情。凭超过12 petaflops的运算容量,AMD为7国23个机构提供各种HPC功能,包括麻省理工学院(MIT)、纽约州立大学(NYU)、莱斯大学、德州大学奥斯汀分校以及多伦多大学。

莱斯大学Harry C和Olga K. Wiess自然科学教授Peter Rossky表示,从COVID-19研究一直到分析基因结构,AMD CPU与GPU让理论生物物理研究中心运行程序码的速度比过去提高一千至一万倍。通过在这种颠覆性设备执行平行模拟,让我们仅花20分钟就能完成一个染色体的完整分析,这在过去得花上一个月的时间。运用AMD扩展高性能运算功能之后,仅数个月就达成所有目标,我们预期研究社群采纳新资源的速度将呈指数型成长。

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