AMD и Cornelis расширяют партнёрство в области высокопроизводительных вычислений: GWDG внедряет EMMY P4

AMD и Cornelis расширяют партнёрство в области высокопроизводительных вычислений: процессоры и ускорители AMD сочетаются с сетевым оборудованием Cornelis, помогая научным организациям запускать в промышленную эксплуатацию более масштабные вычислительные задачи. Конкретный пример такого внедрения — суперкомпьютер EMMY P4 в немецкой организации GWDG: он объединяет около 300 двухсокетных узлов на базе AMD EPYC 9745 и сетевого оборудования Cornelis CN5000 Omni-Path.

Сотрудничество выходит за рамки продажи совместимых компонентов. Компании создают совместную программу вывода решений на рынок, охватывающую проектирование систем, тестирование производительности приложений, валидацию, приёмочные испытания и внедрение в промышленную эксплуатацию через существующих производителей и системных интеграторов. До выбора конфигурации заказчики также могут протестировать собственные приложения в Центре передового опыта AMD в области высокопроизводительных вычислений в Мюнхене.

Такой подход помогает решить давнюю проблему суперкомпьютерных систем: покупка дополнительных процессоров не гарантирует пропорционального ускорения исследований. Чтобы процессоры не простаивали, приложения должны достаточно быстро обмениваться данными между ними.

Почему сеть не менее важна, чем вычислительные ресурсы

В научном моделировании крупную задачу часто распределяют между множеством серверов. Каждый сервер вычисляет свою часть результата, а затем обменивается данными с остальными. Например, для вычислительной гидродинамики необходимо, чтобы соседние области моделируемого потока передавали друг другу обновлённые параметры по мере выполнения расчётов.

Поэтому важны задержка сети, пропускная способность при обработке сообщений и уровень перегрузки. Если процессор ждёт данные от другого узла, он почти не выполняет полезных вычислений — даже если очень быстро обрабатывает арифметические операции. Для координации таких распределённых вычислений широко применяется программный интерфейс MPI (Message Passing Interface).

Cornelis предоставляет сеть, соединяющую узлы, а AMD — вычислительные ресурсы. Расширенная программа призвана проверять совместную работу этих компонентов на реальных приложениях, а не считать пропускную способность сети и характеристики процессора достаточным подтверждением производительности системы.

Генеральный директор Cornelis Лиза Спелман заявила, что с каждым новым поколением EPYC растёт число ядер, которым необходим доступ к сети. По её словам, увеличение вычислительных мощностей может привести к простою дорогостоящих ресурсов, если обмен данными не будет поспевать за вычислениями. Поэтому крайне важно проводить испытания с учётом конкретных рабочих нагрузок.

Что предлагает EMMY P4 от GWDG

GWDG — организация, занимающаяся научными вычислениями в Гёттингене, — поддерживает NHR@Göttingen, один из девяти национальных центров высокопроизводительных вычислений Германии. Пользователи центра запускают приложения в самых разных областях: от биологических наук, физики и квантовых исследований до ИИ и гуманитарных дисциплин. По данным Cornelis, вся эта инфраструктура ежегодно обрабатывает около 3,5 млн задач высокопроизводительных вычислений.

Согласно характеристикам EPYC 9745, опубликованным AMD, каждый процессор оснащён 128 физическими ядрами, то есть на один двухсокетный узел приходится 256 ядер. Чтобы такое количество ядер эффективно работало на сотнях узлов, необходимо обеспечить эффективный обмен данными на уровне всей системы.

В документации GWDG по установке описана начальная группа из 252 узлов, каждый из которых оснащён 768 ГиБ памяти DDR5 и локальным хранилищем NVMe объёмом 3,8 ТиБ; узлы подключены через адаптеры CN5000 с каналами связи 200G. В объявлении говорится, что более масштабное внедрение EMMY P4 охватывает около 300 узлов.

Важно различать эту систему на базе процессоров и работу партнёров с графическими процессорами. EMMY P4 демонстрирует использование EPYC и сетевого оборудования Cornelis в среде научных вычислений, но это не означает, что в объявленные узлы на базе процессоров установлены ускорители AMD Instinct.

Тестирование приложений выходит за рамки проверки совместимости

По данным Cornelis, CN5000 сертифицирован для промышленной эксплуатации с процессорами AMD EPYC 9005 в более чем 25 проверенных конфигурациях платформ в Северной Америке и Европе. Компании также расширили сертификацию CN5000, включив в неё ускорители AMD Instinct MI350X Series.

Тестирование приложений помогает заказчикам выяснить, подходит ли архитектура для задач, которые действительно выполняются в их организации. Крупное моделирование с частой синхронизацией может вести себя иначе, чем рабочая нагрузка ИИ, где больше времени уходит на выполнение ядер ускорителя. На результат влияют объём памяти, программные библиотеки, конфигурация узлов и поведение сети.

По данным Cornelis, выбранный набор из 132 задач вычислительной гидродинамики CONVERGE показал на четырёх узлах среднюю пропускную способность на 20% выше, чем в сравнительном тесте с использованием NVIDIA NDR InfiniBand. Компания также сообщает, что для одной задачи STAR-CCM+ на процессорах EPYC 9755 производительность при переходе с одного узла на восемь выросла почти в девять раз.

Это результаты испытаний отдельных приложений, представленные поставщиком для конкретных конфигураций. В технических докладах Cornelis приведены условия испытаний; эти показатели не доказывают наличие такого же преимущества для любого кода или кластера. Практическая ценность программы тестирования в Мюнхене заключается в том, что заказчики могут оценить собственные рабочие нагрузки на этом фоне.

Планы развития более крупных систем на базе процессоров и графических ускорителей

Компании также готовятся к следующему поколению оборудования. В основе будущего CN6000 от Cornelis — адаптер 800G и интерфейс PCIe 6.0 x16; ожидается, что OEM-системы с CN6000 и процессорами AMD EPYC 9006 появятся в первом квартале 2027 года. Эти системы пока лишь обозначены в дорожной карте и не относятся к уже развернутой инфраструктуре EMMY P4 на базе CN5000.

Стратегия AMD в области ускорителей также включает программный стек ROCm, предоставляющий инструменты и библиотеки для вычислений на GPU. Для поддержки научного ИИ необходим этот программный уровень наряду с процессорами и сетью: исследователям нужны приложения, математические библиотеки и программное обеспечение для коммуникаций, которые работают согласованно.

В традиционных научных вычислениях также большое значение придается арифметике двойной точности, или FP64. Она отличается от вычислений с пониженной точностью, используемых во многих задачах ИИ, поэтому пригодность платформы зависит не только от заявленной производительности в задачах ИИ.

Расширение партнерства AMD и Cornelis в конечном счете направлено на то, чтобы упростить оценку и развертывание комплексных исследовательских систем. GWDG представляет пример такой связки процессоров и сети в производственной эксплуатации, а совместное тестирование приложений и будущая поддержка ускорителей расширяют круг потенциальных сценариев применения. Для исследовательских центров важнее всего, насколько быстро проверенная система выполняет полезную работу, а не сколько в ней процессоров.