AMD e Cornelis ampliam parceria em computação de alto desempenho enquanto a GWDG implanta o EMMY P4

AMD e Cornelis estão ampliando sua parceria em computação de alto desempenho, combinando processadores e aceleradores da AMD com soluções de rede da Cornelis para ajudar organizações de pesquisa a colocar em produção cargas de trabalho científicas maiores. Uma implantação na GWDG, na Alemanha, oferece um exemplo concreto: o supercomputador EMMY P4 combina aproximadamente 300 nós com dois soquetes e processadores AMD EPYC 9745 com a rede Omni-Path CN5000 da Cornelis.

A colaboração vai além da venda de componentes compatíveis. As empresas estão estabelecendo um programa conjunto de entrada no mercado que abrange projeto de sistemas, avaliação comparativa de aplicações, validação, testes de aceitação e implantação em produção por meio de fabricantes e integradores de sistemas já estabelecidos. Os clientes também podem testar suas próprias aplicações no Centro de Excelência em HPC da AMD, em Munique, antes de se comprometerem com uma configuração.

Essa abordagem responde a um problema persistente da supercomputação: comprar mais processadores não garante que a pesquisa fique proporcionalmente mais rápida. As aplicações precisam transferir dados entre esses processadores com rapidez suficiente para mantê-los em atividade.

Por que a rede é tão importante quanto o poder de processamento

As simulações científicas geralmente dividem um problema de grande escala entre vários servidores. Cada servidor calcula uma parte do resultado e, em seguida, troca informações com os demais. A dinâmica dos fluidos computacional, por exemplo, exige que regiões vizinhas de um fluxo simulado compartilhem condições atualizadas à medida que o cálculo avança.

Essas trocas tornam importantes a latência da rede, a capacidade de processamento de mensagens e o congestionamento. Um processador que aguarda dados de outro nó contribui pouco para os cálculos úteis, por mais rápido que seja em operações aritméticas. A Interface de Passagem de Mensagens, ou MPI, é uma interface de software amplamente utilizada para coordenar esse trabalho distribuído.

A Cornelis fornece a malha de interconexão que conecta os nós, enquanto a AMD fornece o poder de processamento. O programa ampliado pretende validar esses componentes em conjunto com base nas aplicações, em vez de considerar a largura de banda da rede e as especificações dos processadores como provas suficientes do desempenho do sistema.

Lisa Spelman, CEO da Cornelis, afirmou que cada nova geração de EPYC aumenta o número de núcleos que precisam ter acesso à rede. Seu argumento é que o acréscimo de capacidade de processamento pode deixar recursos caros ociosos se a comunicação não acompanhar o ritmo, o que torna essencial validar o sistema com cargas de trabalho específicas.

O que o EMMY P4 da GWDG oferece

A GWDG, organização de computação científica em Göttingen, dá suporte ao NHR@Göttingen, um dos nove centros nacionais de computação de alto desempenho da Alemanha. Seus usuários executam aplicações de áreas que vão das ciências da vida, da física e da pesquisa quântica à IA e às humanidades. Segundo a Cornelis, o ambiente mais amplo processa aproximadamente 3,5 milhões de tarefas de HPC por ano.

As especificações do EPYC 9745 da AMD indicam 128 núcleos físicos por processador, totalizando 256 núcleos em cada nó com dois soquetes. Manter tantos núcleos produtivos em centenas de nós torna a eficiência da comunicação uma questão que afeta todo o sistema.

A documentação da instalação da GWDG descreve um grupo inicial de 252 nós, cada um com 768 GiB de memória DDR5 e 3,8 TiB de armazenamento NVMe local, conectados por adaptadores CN5000 com links de 200G. O anúncio descreve a implantação mais ampla do EMMY P4 como composta por aproximadamente 300 nós.

É importante distinguir essa instalação de CPUs do trabalho da parceria com GPUs. O EMMY P4 demonstra o uso de EPYC e da rede da Cornelis em um ambiente de computação científica; isso não significa que os nós com CPUs anunciados contenham aceleradores AMD Instinct.

Os testes de aplicações vão além da compatibilidade

Segundo a Cornelis, o CN5000 está qualificado para produção com processadores AMD EPYC 9005 em mais de 25 configurações de plataforma validadas na América do Norte e na Europa. As empresas também ampliaram a qualificação do CN5000 para os aceleradores AMD Instinct MI350X Series.

Para os compradores, testar aplicações pode revelar se uma arquitetura é adequada às tarefas realmente executadas na organização. Uma simulação de grande escala com sincronização frequente pode se comportar de maneira diferente de uma carga de trabalho de IA que passa mais tempo executando kernels nos aceleradores. A capacidade de memória, as bibliotecas de software, a configuração dos nós e o comportamento da rede influenciam os resultados.

A Cornelis informa que um conjunto selecionado de 132 cargas de trabalho de dinâmica dos fluidos computacional CONVERGE alcançou uma vazão média 20% maior em quatro nós do que em uma comparação com NVIDIA NDR InfiniBand. A empresa também relata uma escalabilidade quase nove vezes maior, de um para oito nós, em uma carga de trabalho STAR-CCM+ executada em processadores EPYC 9755.

Esses resultados de aplicações foram relatados pelo fornecedor e referem-se a configurações de teste específicas. Os documentos técnicos da Cornelis são a referência pertinente para as condições dos testes; os números não comprovam a mesma vantagem para todos os códigos ou clusters. O valor prático do programa de testes em Munique é permitir que os clientes avaliem suas próprias cargas de trabalho tendo esses resultados como referência.

Um roteiro para sistemas maiores com CPUs e GPUs

As empresas também estão se preparando para outra geração de hardware. A Cornelis está desenvolvendo seu futuro CN6000 em torno de um adaptador 800G e de uma interface PCIe 6.0 x16. A expectativa é que sistemas OEM que combinam o CN6000 e processadores AMD EPYC 9006 cheguem no primeiro trimestre de 2027. Esses sistemas fazem parte de um roteiro de desenvolvimento e são distintos da infraestrutura EMMY P4 baseada no CN5000, já implantada.

A estratégia de aceleradores da AMD também inclui a pilha de software ROCm, que oferece ferramentas e bibliotecas para computação em GPU. O suporte à IA científica exige essa camada de software, além dos processadores e da rede: os pesquisadores precisam de aplicações, bibliotecas matemáticas e softwares de comunicação que funcionem em conjunto.

A computação científica tradicional também dá grande importância à aritmética de precisão dupla, ou FP64. Ela difere dos cálculos de menor precisão usados em muitas cargas de trabalho de IA; por isso, a adequação de uma plataforma depende de mais do que seu desempenho de IA anunciado.

Em última análise, a ampliação da parceria entre AMD e Cornelis busca facilitar a avaliação e a implantação de sistemas completos de pesquisa. A GWDG oferece um exemplo em produção da combinação de CPU e rede, enquanto os testes conjuntos de aplicações e o suporte futuro a aceleradores ampliam os possíveis casos de uso. Para os centros de pesquisa, o que importa é a rapidez com que um sistema validado conclui trabalhos úteis — não o número de processadores que contém.