Технологии AMD получают все более широкое распространение в области HPC

Компания AMD в рамках International Supercomputing 2021 представила итоги продвижения своих процессоров AMD EPYC™ и ускорителей AMD Instinct™ в отрасли высокопроизводительных вычислений (HPC). Согласно данным компании, по сравнению с июньским списком 2020 года, практически в 5 раз увеличилось количество систем, использующих процессоры AMD EPYC; использование систем с AMD EPYC увеличилось более чем в два раза по сравнению с ноябрем 2020 года. Кроме того, процессоры AMD EPYC используются в половине из 58 новых позиций в списке от июня 2021 года.

Исследование опыта пользователей HPC процессоров, проведенное компанией Intersect360 в 2020 году, показало, что 78% респондентов довольны работой процессоров AMD EPYC, что означает, что с 2016 года показатель увеличился на 36%. Результаты исследования, проведенного компанией Intersect360 в 2021 году, в ходе которого учреждениям, использующим HPC, задавался вопрос о степени внедрения AMD EPYC в их площадки, показали, что 23% респондентов широко используют процессоры AMD EPYC, еще 47% ― тестируют или используют процессоры AMD EPYC в той или иной степени.

Среди систем, недавно начавших использование решений на базе AMD HPC, отмечаются:

· Суперкомпьютер EuroHPC Atos BullSequana XH2000, расположенный в Болгарии, использует процессоры AMD EPYC для научных разработок в области биоинформатики, фармацевтики, искусственного интеллекта, метеорологии и др.

· Система Cambridge Service for Data Driven Discovery (CSD3), расположенная в Кембриджском университете, использует процессоры AMD EPYC 3-го поколения для серверов Dell EMC PowerEdge XE8545.

· Суперкомпьютер COSMA8, расположенный в Даремском университете, использует процессоры AMD EPYC 2-го и 3-го поколений для серверов Dell EMC PowerEdge C6525.

· Суперкомпьютеры Microsoft Azure, использующиеся в Метеорологической службе Великобритании, применяют процессоры AMD EPYC 3-го поколения и процессоры AMD EPYC следующего поколения в суперкомпьютере HPE Cray EX, обеспечивая ожидаемые 60 петафлопс передовых суперкомпьютерных возможностей для исследования погоды и климата.

· Суперкомпьютер Национального центра атмосферных исследований США использует процессоры AMD EPYC 3-го поколения и суперкомпьютер HPE Cray EX, тем самым поддерживая передовые национальные исследования и изучение геонаук.

· Суперкомпьютер Perlmutter Национального центра научных вычислений в области энергетических исследований (NERSC) и Национальной лаборатории имени Лоуренса в Беркли оснащен узлами, включающими в себя процессоры AMD EPYC 3-го поколения в суперкомпьютере HPE Cray EX, который в четыре раза превосходит вычислительную мощность, доступную в настоящее время в NERSC.

· Суперкомпьютер, расположенный в Национальном суперкомпьютерном центре Сингапура и построенный компанией HPE, использует процессоры AMD EPYC 3-го поколения и, как ожидается, будет иметь пиковую теоретическую производительность в 10 петафлопс.

Компания AMD также представила новую инициативу AMD Instinct Educational and Research (AIER), призванную повысить производительность их кода на ускорителях AMD Instinct. AIER предлагает удаленный доступ к технологиям AMD Instinct, учебному центру AMD ROCm, программному обеспечению и поддержке ROCm, а также доступ к техническому руководству по программным и аппаратным решениям AMD.

В число глобальных партнеров AIER входят компании Dell Technologies, Gigabyte, Hewlett Packard Enterprise и Supermicro.

Платформа открытого программного обеспечения ROCm продолжает набирать обороты благодаря растущему списку приложений, сторонних библиотек и фреймворков, поддерживающих ускорители AMD. Сообщество HPC взяло на вооружение HIP в качестве гетерогенной модели программирования, которую разработчики используют с целью написания или адаптации своих кодов для ускорения на графических процессорах AMD, включая Gromacs, TensorFlow и GridTools.

Кроме того, PyTorch для ROCm теперь доступен в виде устанавливаемого пакета Python и включает в себя полномасштабную возможность для обучения как со смешанной точностью, так и крупномасштабного обучения с использованием библиотек AMD MIOpen и RCCL (коммуникации). Данное нововведение предоставляет возможность для специалистов по обработке данных, исследователей, студентов и других членов сообщества начать работу с ускоренным PyTorch с использованием графических процессоров AMD. Совсем недавно CuPy, библиотека с открытым исходным кодом для Python, расширила свою традиционную поддержку графических процессоров, представив версию 9.0, которая теперь предлагает поддержку стека ROCm для ускоренных вычислений на графическом процессоре.