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Auf dem Weg zu Exascale

Von der GPU bis zum Embedded-Prozessor

16. November 2020, 14:00 Uhr   |  Tobias Schlichtmeier

Von der GPU bis zum Embedded-Prozessor
© AMD

Laut AMD bietet die MI100 bis zu 11,5 TeraFLOPS FP64-Leistung in der Spitze.

Mit der Beschleunigerkarte MI100 stellt AMD eine Spitzenleistung im zweistelligen TeraFLOP-Bereich zur Verfügung. Gerade für KI-Anwendungen ist die GPU prädestiniert. Auch beim neuen europäischen Supercomputer »LUMI« mischt AMD mit.

Heute gab AMD die Einführung einer neuen GPU-Beschleunigerkarte bekannt – die Instinct MI100 für das High Performance Computing (HPC). Ihre CDNA-Architektur wurde für Exascale-Leistung entwickelt und schafft laut AMD 10 TeraFLOPS. Unterstützt von Plattformen der Unternehmen Dell, Gigabyte, HPE und Supermicro, soll die MI100 in Kombination mit AMD EPYCTM-CPUs und der offenen Software-Plattform »ROCm 4.0« neue Entwicklungen vorantreiben. Gerade in Verbindung mit EPYC-Prozessoren der 2. Generation, soll es Anwender der GPU möglich sein, neue beschleunigte Systeme für HPC und KI zu entwickeln. Laut dem US-amerikanischen Hersteller bietet die MI100 bis zu 11,5 TeraFLOPS FP64-Leistung in der Spitze für HPC sowie bis zu 46,1 TeraFLOPS FP32-Matrix-Spitzenleistung für KI- und Machine-Learning-Workloads.

Für den schnellen Datentransfer bietet die GPU zweifach PCIe 4.0 mit bis zu 340 GB/s Gesamtbandbreite pro Karte. In einem Server ist die MI100 mit bis zu zwei vollständig verbundenen Quad-GPU-Hives konfigurierbar, die jeweils bis zu 552 GB/s P2P-I/O-Bandbreite bereitstellen.  Außerdem verfügt sie über 32 GB HBM2-Speicher mit hoher Bandbreite bei einer Taktrate von 1,2 GHz und liefert eine  Speicherbandbreite von 1,23 TB/s.

Offene Software-Plattform

Zusätzlich zur Hardware bietet AMD die ROCm-Entwicklersoftware als Grundlage für das Exascale-Computing an. Als Open-Source-Tool, bestehend aus Compilern, Programmierschnittstellen und Bibliotheken, wird ROCm von Software-Entwicklern zum Erstellen von KI-Anwendungen verwendet. ROCm 4.0 wurde optimiert, um eine skalierbare Leistung für MI100-basierte Systeme zu liefern. So wurde der Compiler als Open Source aktualisiert und vereinheitlicht, um zum Beispiel OpenMP 5.0 zu unterstützen.

Embedded-Prozessor Ryzen V2000

Bereits letzte Woche präsentierte AMD das neueste Mitglied seiner Familie von Embedded-Prozessoren: Den Ryzen V2000. Er basiert auf der »Zen 2«-Architektur, der Radeon-Grafik sowie der 7-Nanometer-Technik und wurde für Embedded-Anwendungen wie Thin-Client-, MiniPC- und Edge-Systeme entwickelt. Mit der V2000-Serie können Anwender bis zu vier unabhängige Displays in 4K-Auflösung bedienen. Laut AMD bietet die V2000-Serie im Vergleich zur Vorgängergeneration eine bis zu doppelte Leistung pro Watt und einen 15-prozentigen IPC-Uplift. AMD plant eine Verfügbarkeit von zehn Jahren. Partner wie Advantech, Congatec oder Kontron planen, den Prozessor in ihren aktuellen Computer-Modulen und Single Board Computern zu verwenden.

MS Azure und LUMI

MS Azure verwendet AMDs EPYC-Prozessoren der zweiten Generation, um seine virtuellen HBv2-Computer (Virtual Machines, VMs) für HPC-Workloads zu betreiben. Die VMs bieten bis zur doppelten Leistung im Vergleich mit der ersten Generation der HB-Serie und unterstützen bis zu 80.000 Kerne für MPI-Aufträge. Außerdem nutzen sie eine bis zu 45 Prozent höhere Speicherbandbreite der AMD EPYC-Prozessoren der zweiten Generation im Vergleich zu vergleichbaren x86-Alternativen. Zusätzlich kündigte Microsoft an, dass es die nächste Generation der EPYC-Prozessoren mit dem Codenamen »Milan« für künftige VMs der HB-Serie einsetzen wird.

Hewlett Packard Enterprise (HPE), CSC Finnland und EuroHPC haben vor kurzem ein neues Pre-Exascale-System, »LUMI«, installiert. LUMI basiert auf der Supercomputer-Architektur HPE Cray EX und wird mit EPYC-CPUs und Instinct-Beschleunigern der aktuellen Generation betrieben. Die Entwickler erwarten, dass LUMI bei seiner Inbetriebnahme im Jahr 2021 eine Spitzenleistung von 552 PetaFLOPS erreichen wird und zu einem der schnellsten Supercomputer der Welt aufsteigt.

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