AMD a Cornelis rozšiřují partnerství v oblasti HPC, zatímco GWDG nasazuje EMMY P4

AMD a Cornelis rozšiřují své partnerství v oblasti vysoce výkonného počítání: procesory a akcelerátory AMD spojují se síťovými technologiemi Cornelis, aby výzkumným organizacím pomohly uvést do produkčního provozu rozsáhlejší vědecké výpočetní úlohy. Konkrétním příkladem je nasazení v německé organizaci GWDG: superpočítač EMMY P4 kombinuje přibližně 300 dvoupaticových uzlů s procesory AMD EPYC 9745 a síťovou technologií Cornelis CN5000 Omni-Path.

Spolupráce přesahuje rámec prodeje kompatibilních komponent. Firmy připravují společný program pro vstup na trh, který zahrnuje návrh systémů, testování výkonu aplikací, ověřování, přejímací testy a produkční nasazení prostřednictvím stávajících výrobců a systémových integrátorů. Zákazníci si také mohou před závazným výběrem konfigurace vyzkoušet vlastní aplikace v Centru excelence HPC společnosti AMD v Mnichově.

Tento přístup řeší přetrvávající problém superpočítačů: nákup dalších procesorů nezaručuje úměrné zrychlení výzkumu. Aplikace musí mezi procesory přenášet data dostatečně rychle, aby procesory mohly naplno pracovat.

Proč je síť stejně důležitá jako výpočetní výkon

Vědecké simulace často rozdělují rozsáhlý problém mezi mnoho serverů. Každý server vypočítá část výsledku a poté si vyměňuje informace s ostatními. Například výpočetní dynamika tekutin vyžaduje, aby si sousední oblasti simulovaného proudění během výpočtu předávaly aktualizované podmínky.

Při této komunikaci proto záleží na latenci sítě, kapacitě zpracování zpráv i přetížení. Procesor, který čeká na data z jiného uzlu, vykonává jen málo užitečné práce, bez ohledu na rychlost svých aritmetických operací. Rozhraní Message Passing Interface neboli MPI je široce používané softwarové rozhraní pro koordinaci této distribuované práce.

Cornelis dodává propojovací síť, která spojuje uzly, zatímco AMD zajišťuje výpočetní výkon. Cílem rozšířeného programu je společně ověřovat tyto komponenty na konkrétních aplikacích, nikoli považovat šířku pásma sítě a parametry procesorů za dostatečný důkaz výkonu systému.

Lisa Spelman, generální ředitelka společnosti Cornelis, uvedla, že každá nová generace procesorů EPYC zvyšuje počet jader, která potřebují přístup k síti. Její argument spočívá v tom, že pokud komunikace nedokáže držet krok, mohou přidané výpočetní kapacity nechat drahé prostředky čekat, a proto je nezbytné ověřování na konkrétních úlohách.

Co přináší EMMY P4 od GWDG

GWDG, organizace zaměřená na vědecké výpočty v Göttingenu, podporuje NHR@Göttingen, jedno z devíti německých národních center pro vysoce výkonné počítání. Její uživatelé spouštějí aplikace z oblastí přírodních věd, fyziky, kvantového výzkumu, umělé inteligence i humanitních oborů. Podle společnosti Cornelis zpracovává širší prostředí přibližně 3,5 milionu úloh HPC ročně.

V specifikacích procesoru EPYC 9745 od AMD se uvádí 128 fyzických jader na procesor, takže každý dvoupaticový uzel obsahuje 256 jader. Zajistit efektivní využití takového počtu jader ve stovkách uzlů činí z efektivity komunikace záležitost celého systému.

Dokumentace k instalaci GWDG popisuje počáteční skupinu 252 uzlů, z nichž každý má 768 GiB paměti DDR5 a 3,8 TiB místního úložiště NVMe. Uzly jsou propojeny adaptéry CN5000 s linkami o rychlosti 200G. Oznámení popisuje širší nasazení EMMY P4 jako systém s přibližně 300 uzly.

Rozlišení mezi touto instalací procesorů a prací na GPU v rámci partnerství je důležité. EMMY P4 dokládá využití procesorů EPYC a síťových technologií Cornelis ve vědeckém výpočetním prostředí; neznamená to, že oznámené uzly s procesory obsahují akcelerátory AMD Instinct.

Testování aplikací jde nad rámec ověřování kompatibility

Podle společnosti Cornelis je CN5000 kvalifikován pro produkční provoz s procesory AMD EPYC 9005 ve více než 25 ověřených konfiguracích platforem v Severní Americe a Evropě. Firmy rovněž rozšířily kvalifikaci CN5000 na akcelerátory řady AMD Instinct MI350X.

Testování aplikací může kupujícím ukázat, zda architektura vyhovuje úlohám, které v jejich organizaci skutečně běží. Rozsáhlá simulace s častou synchronizací se může chovat jinak než úloha umělé inteligence, která tráví více času uvnitř jader akcelerátoru. Výsledek ovlivňuje kapacita paměti, softwarové knihovny, konfigurace uzlů i chování sítě.

Společnost Cornelis uvádí, že vybraný soubor 132 úloh výpočetní dynamiky tekutin v programu CONVERGE dosáhl na čtyřech uzlech o 20 % vyššího průměrného výkonu než při srovnávacím testu se sítí NVIDIA NDR InfiniBand. Uvádí také téměř devítinásobné škálování z jednoho na osm uzlů u úlohy v programu STAR-CCM+ spuštěné na procesorech EPYC 9755.

Jde o výsledky konkrétních testovacích konfigurací uváděné dodavatelem. Podrobnosti o podmínkách testování obsahují příslušné technické dokumenty Cornelis; uvedené hodnoty nedokládají stejnou výhodu u každého programu nebo clusteru. Praktický přínos testovacího programu v Mnichově spočívá v tom, že zákazníci mohou v tomto kontextu posoudit vlastní úlohy.

Plán dalšího rozvoje rozsáhlejších systémů CPU a GPU

Společnosti se připravují také na další generaci hardwaru. Cornelis staví připravovaný CN6000 na adaptéru 800G a rozhraní PCIe 6.0 x16; systémy OEM kombinující CN6000 a procesory AMD EPYC 9006 by měly být k dispozici v prvním čtvrtletí roku 2027. Tyto systémy jsou součástí plánu do budoucna a je třeba je odlišovat od nasazené infrastruktury EMMY P4 založené na CN5000.

Strategie společnosti AMD v oblasti akcelerátorů zahrnuje také softwarovou sadu ROCm, která poskytuje nástroje a knihovny pro výpočty na GPU. Podpora vědecké umělé inteligence vyžaduje tuto softwarovou vrstvu stejně jako procesory a síť: výzkumníci potřebují aplikace, matematické knihovny a komunikační software, které spolupracují.

Tradiční vědecké výpočty kladou značný důraz také na aritmetiku s dvojitou přesností neboli FP64. Ta se liší od výpočtů s nižší přesností, které se používají v mnoha úlohách umělé inteligence, takže vhodnost platformy závisí na více než jen na její uváděné výkonnosti v oblasti AI.

Rozšířené partnerství společností AMD a Cornelis má v konečném důsledku usnadnit vyhodnocování a nasazování kompletních výzkumných systémů. GWDG nabízí provozní příklad kombinace procesorů a sítě, zatímco společné testování aplikací a budoucí podpora akcelerátorů rozšiřují okruh možných využití. Pro výzkumná centra je podstatné, jak rychle ověřený systém dokončí užitečnou práci — nikoli kolik procesorů obsahuje.