توسّع AMD وCornelis شراكتهما في الحوسبة عالية الأداء بالتزامن مع نشر GWDG حاسوب EMMY P4

توسّع AMD وCornelis شراكتهما في مجال الحوسبة عالية الأداء، إذ تجمعان بين معالجات AMD ومسرّعاتها وتقنيات الشبكات من Cornelis لمساعدة المؤسسات البحثية على تشغيل أحمال علمية أكبر في بيئات الإنتاج. ويقدم نشر الحاسوب العملاق EMMY P4 لدى GWDG في ألمانيا مثالًا ملموسًا على ذلك؛ إذ يجمع بين نحو 300 عقدة، تضم كل منها مقبسي معالجات AMD EPYC 9745، وشبكات Omni-Path من Cornelis CN5000.

يتجاوز التعاون مجرد بيع مكونات متوافقة. وتعمل الشركتان على وضع برنامج مشترك للتسويق والبيع يشمل تصميم الأنظمة، وقياس أداء التطبيقات، والتحقق، واختبارات القبول، والنشر في بيئات الإنتاج، وذلك عبر الشركات المصنّعة ومتكاملي الأنظمة الحاليين. ويمكن للعملاء أيضًا اختبار تطبيقاتهم الخاصة في مركز التميز للحوسبة عالية الأداء التابع لـAMD في ميونيخ قبل الالتزام بتكوين معين.

يعالج هذا النهج مشكلة مستمرة في الحوسبة الفائقة: فشراء مزيد من المعالجات لا يضمن تسريع الأبحاث بالمقدار نفسه. إذ ينبغي نقل البيانات بين هذه المعالجات بسرعة كافية لإبقائها قيد العمل.

لماذا لا تقل أهمية الشبكة عن أهمية القدرة الحاسوبية

غالبًا ما توزّع المحاكاة العلمية مسألة كبيرة على عدد كبير من الخوادم. وتحسب كل خادم جزءًا من النتيجة، ثم تتبادل المعلومات مع الخوادم الأخرى. فعلى سبيل المثال، تتطلب ديناميكا الموائع الحسابية أن تتبادل المناطق المتجاورة في تدفقٍ تحاكيه الحوسبة الظروف المحدّثة مع تقدم الحسابات.

تجعل هذه التبادلات زمن استجابة الشبكة، وقدرتها على معالجة الرسائل، والازدحام عوامل مؤثرة. فالمعالج الذي ينتظر بيانات عقدة أخرى لا ينجز إلا قدرًا ضئيلًا من الحسابات المفيدة، مهما بلغت سرعته في إجراء العمليات الحسابية. وتُعد واجهة تمرير الرسائل (MPI) واجهة برمجية واسعة الاستخدام لتنسيق هذا العمل الموزع.

توفر Cornelis نسيج الربط البيني الذي يصل العقد بعضها ببعض، بينما توفر AMD القدرة الحاسوبية. ويهدف البرنامج الموسّع إلى التحقق من عمل هذه المكونات معًا باستخدام التطبيقات، بدلًا من اعتبار عرض نطاق الشبكة ومواصفات المعالجات دليلًا كافيًا على أداء النظام.

قالت ليزا سبيلمان، الرئيسة التنفيذية لشركة Cornelis، إن كل جيل جديد من معالجات EPYC يزيد عدد الأنوية التي تحتاج إلى الاتصال بالشبكة. ومفاد ذلك أن زيادة القدرة الحاسوبية قد تترك موارد باهظة الثمن في حالة انتظار إذا لم تواكبها سرعة الاتصال، ما يجعل التحقق وفقًا لأحمال العمل المحددة أمرًا أساسيًا.

ما الذي يضيفه EMMY P4 من GWDG

تدعم GWDG، وهي مؤسسة للحوسبة العلمية في غوتينغن، مركز NHR@Göttingen، أحد مراكز الحوسبة الوطنية التسعة عالية الأداء في ألمانيا. ويشغّل مستخدموها تطبيقات في مجالات تشمل علوم الحياة والفيزياء وأبحاث الكم والذكاء الاصطناعي والعلوم الإنسانية. وتقول Cornelis إن البيئة الأوسع تنفذ نحو 3.5 مليون مهمة حوسبة عالية الأداء سنويًا.

تُدرج مواصفات EPYC 9745 من AMD عدد 128 نواة فعلية لكل معالج، ما يعني وجود 256 نواة في كل عقدة ذات مقبسي معالجين. ويجعل الحفاظ على إنتاجية هذا العدد من الأنوية عبر مئات العقد كفاءة الاتصال مسألةً على مستوى النظام بأكمله.

تصف وثائق تركيب GWDG مجموعة أولية تضم 252 عقدة، تحتوي كل منها على ذاكرة DDR5 بسعة 768 GiB ومساحة تخزين محلية من نوع NVMe بسعة 3.8 TiB، وترتبط عبر محولات CN5000 ذات وصلات بسرعة 200G. أما الإعلان فيصف نشر EMMY P4 على نطاق أوسع، بما يقارب 300 عقدة.

ومن المهم التمييز بين هذا التركيب المعتمد على وحدات المعالجة المركزية وعمل الشراكة المتعلق بوحدات معالجة الرسوميات. إذ يبرهن EMMY P4 على استخدام معالجات EPYC وشبكات Cornelis في بيئة للحوسبة العلمية؛ ولا يعني ذلك أن عقد المعالجة المركزية المعلن عنها تضم مسرّعات AMD Instinct.

اختبار التطبيقات يتجاوز التحقق من التوافق

تقول Cornelis إن CN5000 مؤهل للاستخدام في بيئات الإنتاج مع معالجات AMD EPYC 9005، ضمن أكثر من 25 تكوينًا معتمدًا للمنصات في أمريكا الشمالية وأوروبا. كما وسّعت الشركتان نطاق تأهيل CN5000 ليشمل مسرّعات AMD Instinct MI350X Series.

يمكن لاختبار التطبيقات أن يكشف للمشترين مدى ملاءمة بنية معينة لأحمال العمل التي تُشغّلها مؤسساتهم فعلًا. فقد يختلف أداء محاكاة كبيرة تتطلب مزامنة متكررة عن أداء حمل عمل للذكاء الاصطناعي يقضي وقتًا أطول في نوى المسرّعات. وتؤثر سعة الذاكرة والمكتبات البرمجية وتكوين العقد وسلوك الشبكة كلها في النتيجة.

تفيد Cornelis بأن مجموعة مختارة من 132 حمل عمل في ديناميكا الموائع الحسابية باستخدام CONVERGE حققت متوسط معدل إنتاجية أعلى بنسبة 20% على أربع عقد مقارنةً باختبار استخدم NVIDIA NDR InfiniBand. كما تفيد بتحقيق توسع يقارب تسعة أضعاف، من عقدة واحدة إلى ثماني عقد، في حمل عمل باستخدام STAR-CCM+ على معالجات EPYC 9755.

هذه نتائج لتطبيقات أبلغت عنها الشركة المورّدة، وهي مستندة إلى تكوينات اختبار محددة. وتُعد الأوراق التقنية البيضاء من Cornelis المرجع المناسب للاطلاع على ظروف الاختبار؛ ولا تثبت الأرقام تحقق الميزة نفسها مع كل برنامج أو مجموعة حوسبة. وتتمثل الفائدة العملية لبرنامج الاختبار في ميونيخ في تمكين العملاء من تقييم أحمال العمل الخاصة بهم في ضوء هذه النتائج.

خارطة طريق لأنظمة أكبر بوحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسوميات

وتستعد الشركتان أيضًا لجيل آخر من الأجهزة. وتخطط Cornelis لطرح CN6000، الذي سيضم محولًا بسرعة 800G وواجهة PCIe 6.0 x16، ومن المتوقع طرح أنظمة الشركات المصنّعة للمعدات الأصلية التي تجمع بين CN6000 ومعالجات AMD EPYC 9006 في الربع الأول من عام 2027. وتمثل هذه الأنظمة بندًا في خارطة الطريق، وهي منفصلة عن البنية التحتية EMMY P4 المنشورة حاليًا والمبنية على CN5000.

وتشمل استراتيجية AMD للمسرّعات أيضًا حزمة برمجيات ROCm، التي توفر أدوات ومكتبات للحوسبة باستخدام وحدات معالجة الرسومات. ويتطلب دعم الذكاء الاصطناعي العلمي هذه الطبقة البرمجية إلى جانب المعالجات والشبكة؛ إذ يحتاج الباحثون إلى تطبيقات ومكتبات رياضية وبرمجيات اتصال تعمل معًا.

تركّز الحوسبة العلمية التقليدية أيضًا بدرجة كبيرة على العمليات الحسابية بدقة مزدوجة، أو FP64. ويختلف ذلك عن الحسابات الأقل دقة المستخدمة في كثير من أعباء عمل الذكاء الاصطناعي، لذا فإن مدى ملاءمة المنصة يتوقف على ما هو أكثر من أدائها المعلن في مجال الذكاء الاصطناعي.

تهدف الشراكة الموسعة بين AMD وCornelis في نهاية المطاف إلى تسهيل تقييم أنظمة بحثية متكاملة ونشرها. وتقدم GWDG مثالًا عمليًا على الجمع بين وحدة المعالجة المركزية والشبكة، فيما يوسع اختبار التطبيقات المشترك ودعم المسرّعات مستقبلًا نطاق حالات الاستخدام المحتملة. وبالنسبة إلى مراكز الأبحاث، يتمثل المعيار الأهم في سرعة إنجاز النظام الذي جرى التحقق من صلاحيته للأعمال المفيدة، لا في عدد المعالجات التي يضمها.