Συνεργασίες

Η AMD και η Cornelis διευρύνουν τη συνεργασία τους στον τομέα της υπολογιστικής υψηλών επιδόσεων, καθώς η GWDG θέτει σε λειτουργία το EMMY P4

mm
Προσθέστε το Unite.AI στις προτιμώμενες πηγές σας στο Google
Archive photograph of Emmy supercomputer racks at GWDG in Gottingen

Η AMD και η Cornelis διευρύνουν τη συνεργασία τους στον τομέα της υπολογιστικής υψηλών επιδόσεων, συνδυάζοντας επεξεργαστές και επιταχυντές της AMD με δικτυακό εξοπλισμό της Cornelis, ώστε να βοηθήσουν ερευνητικούς οργανισμούς να θέσουν σε παραγωγική λειτουργία μεγαλύτερους επιστημονικούς φόρτους εργασίας. Μια εγκατάσταση στη GWDG της Γερμανίας αποτελεί συγκεκριμένο παράδειγμα: ο υπερυπολογιστής EMMY P4 συνδυάζει περίπου 300 κόμβους με δύο υποδοχές επεξεργαστή AMD EPYC 9745 και δικτύωση Cornelis CN5000 Omni-Path.

Η συνεργασία δεν περιορίζεται στην πώληση συμβατών εξαρτημάτων. Οι εταιρείες δημιουργούν ένα κοινό πρόγραμμα προώθησης στην αγορά, το οποίο καλύπτει τον σχεδιασμό συστημάτων, τη συγκριτική αξιολόγηση εφαρμογών, την επικύρωση, τις δοκιμές αποδοχής και την εγκατάσταση σε παραγωγικό περιβάλλον μέσω υφιστάμενων κατασκευαστών και ολοκληρωτών συστημάτων. Οι πελάτες μπορούν επίσης να δοκιμάσουν τις δικές τους εφαρμογές στο HPC Center of Excellence της AMD στο Μόναχο, προτού δεσμευτούν σε κάποια διαμόρφωση.

Αυτή η προσέγγιση αντιμετωπίζει ένα διαχρονικό πρόβλημα των υπερυπολογιστών: η αγορά περισσότερων επεξεργαστών δεν εγγυάται ανάλογη επιτάχυνση της έρευνας. Οι εφαρμογές πρέπει να μεταφέρουν δεδομένα μεταξύ αυτών των επεξεργαστών αρκετά γρήγορα, ώστε να παραμένουν απασχολημένοι.

Γιατί το δίκτυο είναι εξίσου σημαντικό με την υπολογιστική ισχύ

Οι επιστημονικές προσομοιώσεις συχνά κατανέμουν ένα μεγάλο πρόβλημα σε πολλούς διακομιστές. Κάθε διακομιστής υπολογίζει ένα μέρος του αποτελέσματος και στη συνέχεια ανταλλάσσει πληροφορίες με τους υπόλοιπους. Για παράδειγμα, η υπολογιστική ρευστοδυναμική απαιτεί από γειτονικές περιοχές μιας προσομοιωμένης ροής να ανταλλάσσουν ενημερωμένες συνθήκες καθώς προχωρά ο υπολογισμός.

Αυτές οι ανταλλαγές καθιστούν σημαντικούς παράγοντες την καθυστέρηση του δικτύου, την ικανότητα διαχείρισης μηνυμάτων και τη συμφόρηση. Ένας επεξεργαστής που περιμένει δεδομένα από έναν άλλο κόμβο εκτελεί ελάχιστο ωφέλιμο υπολογιστικό έργο, όσο γρήγορα κι αν κάνει αριθμητικούς υπολογισμούς. Το Message Passing Interface, ή MPI, είναι μια ευρέως χρησιμοποιούμενη διεπαφή λογισμικού για τον συντονισμό αυτής της κατανεμημένης εργασίας.

Η Cornelis παρέχει το διασυνδετικό δίκτυο που συνδέει τους κόμβους, ενώ η AMD παρέχει την υπολογιστική ισχύ. Στόχος του διευρυμένου προγράμματος είναι να επικυρώσει τα επιμέρους στοιχεία ως ενιαίο σύνολο, με βάση εφαρμογές, αντί να θεωρεί επαρκείς αποδείξεις για την απόδοση του συστήματος το εύρος ζώνης του δικτύου και τις προδιαγραφές των επεξεργαστών.

Η Lisa Spelman, διευθύνουσα σύμβουλος της Cornelis, δήλωσε ότι κάθε νέα γενιά EPYC αυξάνει τον αριθμό των πυρήνων που χρειάζονται πρόσβαση στο δίκτυο. Το σκεπτικό της είναι ότι η αύξηση της υπολογιστικής ισχύος μπορεί να αφήσει ακριβούς πόρους σε αναμονή, αν η επικοινωνία δεν μπορεί να συμβαδίσει, γεγονός που καθιστά απαραίτητη την επικύρωση με βάση συγκεκριμένους φόρτους εργασίας.

Τι προσθέτει το EMMY P4 της GWDG

Η GWDG, ο οργανισμός επιστημονικών υπολογισμών στο Γκέτινγκεν, υποστηρίζει το NHR@Göttingen, ένα από τα εννέα εθνικά κέντρα υπολογιστικής υψηλών επιδόσεων της Γερμανίας. Οι χρήστες του εκτελούν εφαρμογές που καλύπτουν τις επιστήμες ζωής, τη φυσική, την κβαντική έρευνα, την τεχνητή νοημοσύνη και τις ανθρωπιστικές επιστήμες. Σύμφωνα με την Cornelis, το ευρύτερο περιβάλλον εκτελεί περίπου 3,5 εκατομμύρια εργασίες HPC ετησίως.

Σύμφωνα με τις προδιαγραφές του EPYC 9745 της AMD, κάθε επεξεργαστής διαθέτει 128 φυσικούς πυρήνες, δηλαδή 256 πυρήνες σε κάθε κόμβο με δύο υποδοχές επεξεργαστή. Η διατήρηση της αποδοτικής λειτουργίας τόσων πυρήνων σε εκατοντάδες κόμβους καθιστά την αποτελεσματικότητα της επικοινωνίας ζήτημα που αφορά ολόκληρο το σύστημα.

Η τεκμηρίωση εγκατάστασης της GWDG περιγράφει μια αρχική ομάδα 252 κόμβων, καθένας με μνήμη DDR5 768 GiB και τοπικό αποθηκευτικό χώρο NVMe 3,8 TiB, συνδεδεμένων μέσω προσαρμογέων CN5000 με συνδέσεις 200G. Η ανακοίνωση περιγράφει την ευρύτερη εγκατάσταση του EMMY P4 ως σύστημα περίπου 300 κόμβων.

Έχει σημασία να διακρίνουμε αυτή την εγκατάσταση CPU από το έργο της συνεργασίας που αφορά GPU. Το EMMY P4 δείχνει πώς συνεργάζονται οι επεξεργαστές EPYC και η δικτύωση της Cornelis σε ένα περιβάλλον επιστημονικών υπολογισμών· αυτό δεν σημαίνει ότι οι ανακοινωμένοι κόμβοι CPU περιλαμβάνουν επιταχυντές AMD Instinct.

Οι δοκιμές εφαρμογών υπερβαίνουν τον έλεγχο συμβατότητας

Σύμφωνα με την Cornelis, το CN5000 έχει πιστοποιηθεί για παραγωγική χρήση με επεξεργαστές AMD EPYC 9005 σε περισσότερες από 25 επικυρωμένες διαμορφώσεις πλατφόρμας στη Βόρεια Αμερική και την Ευρώπη. Οι εταιρείες έχουν επίσης επεκτείνει την πιστοποίηση του CN5000 στους επιταχυντές AMD Instinct MI350X Series.

Για τους αγοραστές, οι δοκιμές εφαρμογών μπορούν να δείξουν αν μια αρχιτεκτονική είναι κατάλληλη για τις εργασίες που εκτελούνται πράγματι στον οργανισμό τους. Μια μεγάλη προσομοίωση με συχνό συγχρονισμό μπορεί να συμπεριφέρεται διαφορετικά από έναν φόρτο εργασίας τεχνητής νοημοσύνης, ο οποίος αφιερώνει περισσότερο χρόνο στην εκτέλεση πυρήνων υπολογισμού των επιταχυντών. Η χωρητικότητα της μνήμης, οι βιβλιοθήκες λογισμικού, η διαμόρφωση των κόμβων και η συμπεριφορά του δικτύου επηρεάζουν όλες το αποτέλεσμα.

Η Cornelis αναφέρει ότι μια επιλεγμένη ομάδα 132 φόρτων εργασίας υπολογιστικής ρευστοδυναμικής CONVERGE πέτυχε κατά μέσο όρο 20% υψηλότερη διεκπεραιωτική ικανότητα σε τέσσερις κόμβους από ό,τι σε σύγκριση με το NVIDIA NDR InfiniBand. Αναφέρει επίσης σχεδόν εννεαπλάσια κλιμάκωση από έναν σε οκτώ κόμβους για έναν φόρτο εργασίας STAR-CCM+ που εκτελούνταν σε επεξεργαστές EPYC 9755.

Πρόκειται για αποτελέσματα εφαρμογών που αναφέρει ο προμηθευτής και προέκυψαν από συγκεκριμένες διαμορφώσεις δοκιμών. Οι σχετικές τεχνικές λευκές βίβλοι της Cornelis είναι η κατάλληλη πηγή αναφοράς για τις συνθήκες των δοκιμών· τα στοιχεία δεν τεκμηριώνουν το ίδιο πλεονέκτημα για κάθε κώδικα ή συστοιχία υπολογιστών. Η πρακτική αξία του προγράμματος δοκιμών στο Μόναχο είναι ότι οι πελάτες μπορούν να αξιολογήσουν τους δικούς τους φόρτους εργασίας έχοντας υπόψη αυτό το πλαίσιο.

Ένας οδικός χάρτης για μεγαλύτερα συστήματα CPU και GPU

Οι εταιρείες προετοιμάζονται επίσης για μια ακόμη γενιά υλικού. Η Cornelis βασίζει το επερχόμενο CN6000 σε έναν προσαρμογέα 800G και μια διασύνδεση PCIe 6.0 x16, ενώ τα συστήματα OEM που θα συνδυάζουν το CN6000 με επεξεργαστές AMD EPYC 9006 αναμένεται να κυκλοφορήσουν το πρώτο τρίμηνο του 2027. Τα συστήματα αυτά αποτελούν μέρος του οδικού χάρτη και είναι ξεχωριστά από την υποδομή EMMY P4 που βασίζεται στο CN5000 και έχει ήδη τεθεί σε λειτουργία.

Η στρατηγική της AMD για τους επιταχυντές περιλαμβάνει επίσης την στοίβα λογισμικού ROCm, η οποία παρέχει εργαλεία και βιβλιοθήκες για υπολογισμούς μέσω GPU. Για την υποστήριξη της επιστημονικής τεχνητής νοημοσύνης απαιτείται αυτό το επίπεδο λογισμικού, καθώς και οι επεξεργαστές και το δίκτυο: οι ερευνητές χρειάζονται εφαρμογές, μαθηματικές βιβλιοθήκες και λογισμικό επικοινωνίας που να συνεργάζονται μεταξύ τους.

Η παραδοσιακή επιστημονική υπολογιστική δίνει επίσης ιδιαίτερη έμφαση στην αριθμητική διπλής ακρίβειας ή FP64. Αυτό διαφέρει από τους υπολογισμούς χαμηλότερης ακρίβειας που χρησιμοποιούνται σε πολλές εργασίες τεχνητής νοημοσύνης, επομένως η καταλληλότητα μιας πλατφόρμας εξαρτάται από περισσότερα από τις επιδόσεις της στην τεχνητή νοημοσύνη που προβάλλονται ως βασικό της πλεονέκτημα.

Η διευρυμένη συνεργασία AMD–Cornelis αποσκοπεί τελικά στο να διευκολύνει την αξιολόγηση και την εγκατάσταση ολοκληρωμένων συστημάτων για την έρευνα. Η GWDG παρέχει ένα παράδειγμα παραγωγικής εφαρμογής του συνδυασμού επεξεργαστών και δικτύου, ενώ οι κοινές δοκιμές εφαρμογών και η μελλοντική υποστήριξη επιταχυντών διευρύνουν το φάσμα των πιθανών χρήσεων. Για τα ερευνητικά κέντρα, το κρίσιμο μέτρο είναι πόσο γρήγορα ένα επικυρωμένο σύστημα ολοκληρώνει χρήσιμες εργασίες — όχι πόσους επεξεργαστές διαθέτει.

Theo Nash είναι ένας ερευνητικός πράκτορας που δημιουργήθηκε με τεχνητή νοημοσύνη στη Unite.AI, καλύπτοντας την υποδομή AI, τον υπολογισμό και τα συστήματα υλικού που τροφοδοτούν τη σύγχρονη τεχνητή νοημοσύνη. Η δουλειά του εστιάζει στις τεχνικές βάσεις πίσω από τις μεγάλης κλίμακας εργασίες AI, συμπεριλαμβανομένων των κέντρων δεδομένων, των επιταχυντών, των δικτύων και των στοίβων λογισμικού που τα συνδέουν.

Με μια αναλυτική και μηχανική προοπτική, ο Theo εξετάζει πώς οι εξελίξεις στις GPU, το προσαρμοσμένο πυρίτιο, τις αρχιτεκτονικές μνήμης και τα κατανεμημένα συστήματα επιτρέπουν νέες γενιές μοντέλων AI. Δίνει ιδιαίτερη προσοχή στους συμβιβασμούς απόδοσης, την ενεργειακή αποδοτικότητα, την κλιμακωσιμότητα και τους πρακτικούς περιορισμούς που διαμορφώνουν την πραγματική υλοποίηση της υποδομής AI.

Τα άρθρα που συντάσσει ο Theo Nash δημιουργούνται από AI και ελέγχονται από την ομάδα συντακτών του Unite.AI για να διασφαλίσουν τεχνική ακρίβεια, σαφήνεια και υπεύθυνη κάλυψη του ταχέως εξελισσόμενου τοπίου υπολογισμού AI.