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SC21:Nvidia、Xilinx 用他们的最新产品解决越来越多的高性能计算用例
2021年11月30日    阅读量:1031    新闻来源:中国机械网 okmao.com  |  投稿

超级计算盛会 SC21 将于本周在圣路易斯举行,两大半导体厂商 Nvidia 和 Xilinx 将在此次盛会上展示利用其最新产品的新型高性能计算用例。

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英伟达 

英伟达宣布与 Atos 合作创建卓越人工智能实验室 (EXAIL),使来自各个领域的欧洲研究人员能够在气候研究、医疗保健和基因组学以及与量子计算的混合等项目中利用高性能计算和人工智能,

Atos 将使用 Nvidia 基于 Arm 的 Grace CPU、Atos BXI Exascale Interconnect 和 NVIDIA Quantum-2 InfiniBand 网络平台开发一款百亿亿级的 BullSequana X 超级计算机,该平台刚刚于上周宣布。 

Nvidia 网络副总裁 Gilad Shainer 表示:“如果您正在查看正在开发的新用例和应用程序,那么人工智能将无处不在中国机械网okmao.com。” “世界上的每家公司都将使用人工智能,这意味着每家公司都需要使用高性能计算。我们会看到更多的用户,我们会看到更多的应用程序,我们会看到更多的工作共享相同的 HPC 基础设施。”

在气候变化研究领域,Atos 和 Nvidia 还计划在德国的 Jülich 超级计算中心运行新的人工智能和深度学习模型,他们称之为欧洲最快的超级计算机。据英伟达称,这些模型可用于预测极端天气事件的演变及其因全球变暖而导致的行为变化,它们将从百亿亿级计算中受益匪浅。

JUWELS Booster 系统基于 Atos 的 BullSequana XH2000 平台,具有超过 2 exaflops 的 AI 和 3,744 个 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 和 NVIDIA Quantum InfiniBand 网络,将有助于更深入地了解气候变化和更准确的长期事件预测,例如飓风、极端降水以及热浪和冷浪。

英伟达还表示,EXAIL 将利用 Atos 的先进计算解决方案和 NVIDIA Clara,帮助医疗研究人员和供应商使用嵌入式、边缘、数据中心和云平台加速药物发现和设计先进的诊断解决方案。

在快速崛起的量子计算领域,量子软件开发和模拟设备 Atos Quantum Learning Machine 将使用英伟达 GPU 帮助大幅提高量子模拟的速度和规模,从而加快量子算法的研究,量子信息科学、新的量子处理器架构和混合量子 GPU 系统架构。

赛灵思

Xilinx 在 SC21 上宣布了其 U55C 数据中心加速计算卡,Xilinx 的 HPC 产品经理 Nathan Chang 将其描述为通过更小尺寸、更节能的卡来满足对加速计算日益增长的需求,而不是扩大对耗电服务器的使用.

“规模和计算不再是添加服务器,”他说。“这是很多浪费的电力。这为加速卡铺平了道路。” U55C 适合单插槽,使其双插槽 U280 前身看起来像一个相对的太空猪。它还具有两倍于 U280 的高带宽内存和 150 瓦的较低最大功耗。

Xilinx 重点介绍了 U55C 如何在实际用例中工作的三个示例:

  • 澳大利亚国家研究组织 CSIRO 也拥有世界上最大的射电天文天线阵列,它正在使用 Alveo U55C 卡在平方公里阵列射电望远镜中进行信号处理。将 Alveo 卡部署为带有 HBM 的网络附加加速器,可以在整个 HPC 信号处理集群中实现大规模的大规模吞吐量。基于 Alveo 加速器的集群使 CSIRO 能够处理来自 131,000 根天线的实时聚合、过滤、准备和处理数据的大规模计算任务。信号处理集群中 460Gbps 的 HBM2 带宽由 420 个 Alveo U55C 卡提供,这些卡通过支持 P4 的 100 Gbps 交换机完全联网在一起。“在他们部署的沙漠中,你会遇到功率和空间问题,你需要将尽可能多的卡片放入一个节点中,

 

  • Ansys 的 LS-DYNA 碰撞模拟软件被世界上几乎所有的汽车公司使用,它也在使用 Alveo 卡。安全和结构系统的设计取决于模型的性能,因为它们通过计算机辅助设计有限元方法 (FEM) 模拟降低了物理碰撞测试的成本。FEM 求解器是驱动具有数亿个自由度的模拟的主要算法,这些庞大的算法可以分解为更基本的求解器,如 PCG、稀疏矩阵、ICCG。通过在具有超并行数据流水线的许多 Alveo 卡上进行横向扩展,与 x86 CPU 相比,LS-DYNA 可以将性能提高 5 倍以上。这导致 Alveo 管道中每个时钟周期的工作更多,LS-DYNA 客户从改变游戏规则的模拟时间中受益。

 

  • 领先的图形分析平台提供商 TigerGraph 正在使用多个 Alveo U55C 卡来集群和加速驱动基于图形的推荐和集群引擎的两种最多产的算法。“通过查看数据集之间的关系,图数据库可以帮助您摆脱孤岛并使数据成为一等公民,”张说。“现在需要实时处理。” Alveo U55C 将推荐引擎的查询时间和预测时间从几分钟缩短到几毫秒。通过利用多个 U55C 卡来扩展分析,与基于 CPU 的集群相比,卓越的计算能力和内存带宽将图形查询速度提高了 45 倍。分数的质量也提高了 35%,从而提高了置信度,将误报率显着降低到低个位数。


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