AMD și Cornelis își extind parteneriatul în domeniul calculului de înaltă performanță, în timp ce GWDG implementează EMMY P4

AMD și Cornelis își extind parteneriatul în domeniul calculului de înaltă performanță, combinând procesoarele și acceleratoarele AMD cu soluțiile de rețea Cornelis pentru a ajuta organizațiile de cercetare să treacă la producție sarcini de lucru științifice de amploare mai mare. O implementare la GWDG, în Germania, oferă un exemplu concret: supercomputerul EMMY P4 combină aproximativ 300 de noduri cu două procesoare AMD EPYC 9745 cu rețeaua Omni-Path CN5000 de la Cornelis.

Colaborarea depășește simpla vânzare de componente compatibile. Companiile creează un program comun de comercializare care acoperă proiectarea sistemelor, evaluarea comparativă a aplicațiilor, validarea, testarea de acceptanță și implementarea în producție prin intermediul producătorilor și integratorilor de sisteme existenți. Clienții își pot testa, de asemenea, propriile aplicații la Centrul de excelență AMD pentru calcul de înaltă performanță din München, înainte de a se angaja pentru o anumită configurație.

Această abordare răspunde unei probleme persistente în supercalcul: achiziționarea unui număr mai mare de procesoare nu garantează accelerarea proporțională a cercetării. Aplicațiile trebuie să transfere date suficient de rapid între procesoare pentru a le menține ocupate.

De ce rețeaua contează la fel de mult ca puterea de calcul

Simulările științifice împart adesea o problemă de mari dimensiuni între numeroase servere. Fiecare server calculează o parte a rezultatului, apoi face schimb de informații cu celelalte. De exemplu, dinamica fluidelor computațională presupune ca regiunile învecinate ale unui flux simulat să își comunice condițiile actualizate pe măsură ce calculul avansează.

Aceste schimburi fac ca latența rețelei, capacitatea de gestionare a mesajelor și congestia să aibă un impact semnificativ. Un procesor care așteaptă datele unui alt nod contribuie cu puține calcule utile, oricât de repede ar efectua operații aritmetice. Message Passing Interface, sau MPI, este o interfață software utilizată pe scară largă pentru coordonarea acestor activități distribuite.

Cornelis furnizează infrastructura de interconectare care leagă nodurile, iar AMD furnizează puterea de calcul. Programul extins urmărește să valideze împreună aceste componente în raport cu aplicațiile, în loc să considere lățimea de bandă a rețelei și specificațiile procesoarelor dovezi suficiente ale performanței sistemului.

Lisa Spelman, directorul general al Cornelis, a declarat că fiecare nouă generație EPYC mărește numărul de nuclee care au nevoie de acces la rețea. Ideea sa este că sporirea capacității de calcul poate lăsa resurse costisitoare în așteptare dacă comunicațiile nu țin pasul, ceea ce face esențială validarea specifică fiecărei sarcini de lucru.

Ce aduce EMMY P4 de la GWDG

GWDG, organizația de calcul științific din Göttingen, sprijină NHR@Göttingen, unul dintre cele nouă centre naționale de calcul de înaltă performanță din Germania. Utilizatorii săi rulează aplicații din domenii precum științele vieții, fizica, cercetarea cuantică, inteligența artificială și științele umaniste. Cornelis afirmă că mediul mai larg gestionează aproximativ 3,5 milioane de sarcini de calcul de înaltă performanță pe an.

Specificațiile EPYC 9745 publicate de AMD indică 128 de nuclee fizice per procesor, ceea ce înseamnă 256 de nuclee în fiecare nod cu două procesoare. Menținerea unui număr atât de mare de nuclee ocupate în sute de noduri face din eficiența comunicațiilor o preocupare la nivelul întregului sistem.

Documentația instalării GWDG descrie un grup inițial de 252 de noduri, fiecare cu 768 GiB de memorie DDR5 și 3,8 TiB de stocare locală NVMe, conectate prin adaptoare CN5000 cu legături de 200G. Anunțul descrie implementarea mai amplă EMMY P4 ca având aproximativ 300 de noduri.

Este important să se facă distincția între această instalare bazată pe procesoare CPU și activitatea parteneriatului în domeniul GPU-urilor. EMMY P4 demonstrează utilizarea procesoarelor EPYC și a rețelelor Cornelis într-un mediu de calcul științific; aceasta nu înseamnă că nodurile CPU anunțate conțin acceleratoare AMD Instinct.

Testarea aplicațiilor depășește verificarea compatibilității

Cornelis afirmă că CN5000 este calificat pentru utilizarea în producție cu procesoarele AMD EPYC 9005 în peste 25 de configurații de platformă validate în America de Nord și Europa. Companiile au extins, de asemenea, calificarea CN5000 la acceleratoarele AMD Instinct MI350X Series.

Pentru cumpărători, testarea aplicațiilor poate arăta dacă o arhitectură se potrivește activităților desfășurate efectiv în organizația lor. O simulare de mari dimensiuni, cu sincronizări frecvente, se poate comporta diferit de o sarcină de lucru de inteligență artificială care petrece mai mult timp în nucleele acceleratorului. Capacitatea memoriei, bibliotecile software, configurația nodurilor și comportamentul rețelei influențează toate rezultatul.

Cornelis relatează că un set selectat de 132 de sarcini de lucru CONVERGE pentru dinamica fluidelor computațională a obținut un debit mediu cu 20% mai mare pe patru noduri decât într-o comparație cu NVIDIA NDR InfiniBand. Compania raportează, de asemenea, o scalare de aproape nouă ori, de la un nod la opt, pentru o sarcină de lucru STAR-CCM+ care rulează pe procesoare EPYC 9755.

Acestea sunt rezultate raportate de furnizor pentru aplicații rulate în anumite configurații de testare. Documentele tehnice justificative ale Cornelis reprezintă referința relevantă pentru condițiile de testare; cifrele nu demonstrează că același avantaj se aplică tuturor codurilor sau clusterelor. Valoarea practică a programului de testare din München constă în faptul că le permite clienților să își evalueze propriile sarcini de lucru în acest context.

O foaie de parcurs pentru sisteme CPU și GPU de mai mare amploare

Companiile se pregătesc și pentru o nouă generație de hardware. Cornelis își proiectează viitorul CN6000 în jurul unui adaptor de 800G și al unei interfețe PCIe 6.0 x16, iar sistemele OEM care combină CN6000 cu procesoare AMD EPYC 9006 sunt așteptate în primul trimestru din 2027. Aceste sisteme fac parte dintr-o foaie de parcurs și sunt distincte de infrastructura EMMY P4 bazată pe CN5000, deja implementată.

Strategia AMD în materie de acceleratoare include și stiva software ROCm, care oferă instrumente și biblioteci pentru calculul pe GPU. Pentru a susține AI-ul științific, este nevoie de acest strat software, precum și de procesoare și rețea: cercetătorii au nevoie de aplicații, biblioteci matematice și software de comunicații care să funcționeze împreună.

Calculul științific tradițional pune, de asemenea, un accent considerabil pe aritmetica în dublă precizie, sau FP64. Aceasta diferă de calculele de precizie mai redusă folosite în multe sarcini de lucru cu AI, astfel că adecvarea unei platforme depinde de mai mult decât performanța AI scoasă în evidență.

În ultimă instanță, extinderea parteneriatului AMD–Cornelis urmărește să faciliteze evaluarea și implementarea unor sisteme complete de cercetare. GWDG oferă un exemplu de producție pentru combinația de procesoare și rețea, iar testarea comună a aplicațiilor și viitoarea compatibilitate cu acceleratoarele extind gama potențială de utilizări. Pentru centrele de cercetare, criteriul esențial este cât de repede poate un sistem validat să finalizeze activități utile, nu câte procesoare conține.