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GPU Technology Conference 2020

Nvidia will Arm auf Drehzahl bringen

07. Oktober 2020, 16:08 Uhr   |  Gerhard Stelzer

Nvidia will Arm auf Drehzahl bringen
© Nvidia | GTC 2020

Nvidia beschleunigt Arm von der Cloud bis zum Edge.

Der Grafik- und KI-Prozessor-Hersteller Nvidia möchte GPU- und DPU-Beschleunigung in das Arm-Ökosystem von HPC-, Cloud-, Edge- und PC-Plattformen bringen.

Arm ist das Herzstück von Milliarden von Geräten – von Mobiltelefonen und autonomen Fahrzeugen bis hin zu Edge-Systemen und dem schnellsten Supercomputer der Welt, dem Fugaku in Japan. Diese breite Palette von Systemen wird von rund 13 Millionen Entwicklern unterstützt. Nvidia bringt dieser lebendigen Gemeinschaft ein immer breiteres Spektrum an eigenen Werkzeugen.
Dazu gehören:

  • Nvidia KI – der Industriestandard zur Beschleunigung von KI-Training und –Inferenz (Schlussfolgerungen)
  • Nvidia RAPIDS – eine Suite von Software-Bibliotheken zur Ausführung von Datenwissenschaft und -analyse auf GPUs
  • Nvidia HPC SDK – Compiler, Bibliotheken und Software-Tools für Hochleistungsrechner
  • Nvidia RTX – Grafiktreiber, die Raytracing- und AI-Funktionen bieten

Nvidia setzt seit vielen Jahren Arm-Cores in seinen Jetson-SoCs für Edge-Computing und autonome Maschinen und in jüngerer Zeit in Netzwerkprozessoren wie BlueField-DPUs ein. BlueField-Datenverarbeitungseinheiten beschleunigen und sichern Netzwerk- und Speicheraufträge in Cloud-, eingebetteten und Unternehmensanwendungen mit Unterstützung von Partnern und unabhängigen Softwareanbietern.
Wenn Arm, ein führendes Unternehmen auf dem Gebiet der energieeffizienten Datenverarbeitung, diese Ressourcen erhält, erhöht sich die Auswahl für die Kunden und erweitert die Möglichkeiten für die Partner von Arm und Nvidia in vier großen Sektoren.

Arm und Nvidia im Hochleistungs-Computing

Arm erweitert seine Prozessortechnologie mit Scalable Vector Extensions (SVE), um den Anforderungen der größten und leistungsstärksten Systeme der Welt gerecht zu werden. Nvidia-Ingenieure arbeiten bereits an der Unterstützung von SVE in Fujitsus A64FX, dem Prozessortyp, der Fugaku antreibt. SVE ist die jüngste Ergänzung der Arm Neoverse-Plattform für Rechenzentren und Netzwerke. Diese Erweiterungen ermöglichen Simulationen, die wissenschaftliche Berechnungen  auf Fugaku voranbringen, der derzeit in der TOP500-Liste der leistungsstärksten Computer der Welt auf Platz 1 rangiert.

Nvidia möchte Partner und Kunden von Arm dabei unterstützen, optimierte Software für Systeme zu entwickeln, die eine Kombination aus Neoverse-CPUs und Nvidia-GPUs verwenden. Es ist der jüngste Schritt einer im Juni 2019 angekündigten HPC-Initiative zur Unterstützung der CUDA-Software von Nvidia für beschleunigtes Rechnen und KI auf Arm-basieren Geräten.

Zusätzlich zum Nvidia HPC SDK wird auch die Software für Nvidia Mellanox InfiniBand, das Netzwerk-Backbone für HPC, vollständig unterstützt und heute auf Arm-Servern eingesetzt. Und die Ingenieure erweitern den Support für Arm in Nvidia Magnum IO, einer Software, die die Speicher- und Netzwerkleistung für Multi-Node-Systeme maximiert.

Was plant Nvidia mit Arm?

Solange die Covid-19-Pandemie die Welt im Griff hat, sendet Nvidia-CEO Jensen Huang seine GTC-Keynote aus seiner privaten Küche.
Nvidias Unterstützung für Arm reicht von Supercomputern bis hin zu persönlichen und eingebetteten Systemen.
Die Mt. Jade-Plattform von Ampere Computing leistet mit Unterstützung von Nvidia Pionierarbeit auf dem aufstrebenden Markt für Cloud-Gaming.

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Leistungsfähige Plattform für Spiele in der Cloud

Im Bereich Cloud-Computing arbeitet Nvidia mit Arm Server-SoC- und OEM-Partnern an einer Reihe von Fronten zusammen. Beispielsweise ist Nvidia eine Partnerschaft mit Ampere Computing eingegangen, um seine Mt. Jade-Serverplattform auf Cloud-Gaming auszuweiten. Ampere Altra-basierte Systeme umfassen zwei Arm-basierte SoCs mit 80 Kernen, vier Nvidia T4-GPUs und eine Nvidia Mellanox BlueField-2-DPU. Zusammen können sie 128 Gaming-Nutzer gleichzeitig bedienen und Sessions für die Android-in-Cloud-Dienste streamen, die bei Chinas wachsender Zahl von 5G-Smartphone-Nutzern beliebt sind.

Darüber hinaus haben Nvidia-Ingenieure Code auf Arm portiert und neue Tools entwickelt, um zu optimieren, wie Cloud-Spiele codiert, gerendert und zu und von Arm-basierten Servern und Benutzern gestreamt werden. Diese Tools sind für Arm-Server-OEMs wie Gigabyte, Inspur und Wiwynn weithin verfügbar.

Nvidia kennt das Potenzial von Cloud-Spielen aus erster Hand, dank seiner Erfahrung beim Betrieb seines eigenen Dienstes, GeForce Now. Über das Spielen hinaus setzen Anbieter von Cloud-Diensten auf Arm-basierte Server für maschinelles Lernen, Speicherung und andere Anwendungen, die durch GPUs beschleunigt werden. Aus diesem Grund bietet Nvidia eine Reihe von GPU-Verwaltungs- und Überwachungstools für Arm-basierte Server an, darunter das Nvidia Container Toolkit zum Ausführen von Docker-Containern auf Arm mit Kubernetes.

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2. KI für jedes Unternehmen und im Personal Computing

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