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      為何全球TOP10超級計算機8臺都選英偉達?三大原因

      本周,又是一年一度的高性能計算大會ISC。6月23日,又逢超級計算機TOP500榜單更新的時間。根據(jù)TOP500剛剛發(fā)布的超算TOP500榜單,中國部署了226臺位列第一,美國部署了114臺名列第二,日本以30臺位居第三。

      為何全球TOP10超級計算機8臺都選英偉達?三大原因

      為何全球TOP10超級計算機8臺都選英偉達?三大原因
      2020年6月更新的TOP500超算系統(tǒng)排名

      細看這份最新的榜單,可以發(fā)現(xiàn)TOP10的超級計算機中有8臺采用了英偉達GPU、InfiniBand網絡技術,或同時采用了兩種技術。TOP500榜單的系統(tǒng)中,有333套(三分之二)采用了英偉達的技術。

      為何全球TOP10超級計算機8臺都選英偉達?三大原因
      TOP500超算系統(tǒng)采用NVIDIA GPU、Mellanox網絡技術,或同時采用了這兩種技術數(shù)量

      三年前的2017年6月,TOP500榜單使用英偉達和Mellanox(被英偉達以69億美元收購)的系統(tǒng)為203套,不到TOP500個超算系統(tǒng)的一半。為什么在超算領域英偉達能進展如此迅猛?TOP100超算為何要選英偉達?

      高速數(shù)據(jù)互聯(lián)技術普及

      英偉達愿意以高價收購Mellanox的重要原因是高速數(shù)據(jù)互聯(lián)在大數(shù)據(jù)時代變得越來越重要,在超算系統(tǒng)里尤為明顯。自2019年11月以來,TOP500榜單上使用HDR InfiniBand的系統(tǒng)數(shù)量幾乎增加了一倍。共有141臺超級計算機使用了InfiniBand,自2019年6月以來增長了12%。

      如今,TOP500榜單上有將近四分之三(74%)的全新InfiniBand系統(tǒng)采用了NVIDIA Mellanox HDR 200G InfiniBand,這是智能高速數(shù)據(jù)互聯(lián)技術迅速普及的一個體現(xiàn)。另外,在TOP500超級計算機中,有305套系統(tǒng)使用了NVIDIA Mellanox InfiniBand和Ethernet網絡(占61%)。

      為何全球TOP10超級計算機8臺都選英偉達?三大原因
      InfiniBand為排名前10的超級計算機中的7臺提速

      ISC期間,英偉達又宣布推出Mellanox UFM Cyber-AI平臺,新的平臺運用AI分析技術檢測安全威脅和運行問題并預測網絡故障,能夠大幅減少InfiniBand數(shù)據(jù)中心的停機時間。

      收購Mellanox和智能高速數(shù)據(jù)互聯(lián)迅速普及是讓英偉達的產品在TOP500榜單中比例迅速提升的一個關鍵,但作為超算系統(tǒng),性能更為關鍵。

      超高性能系統(tǒng)像積木一樣搭建

      特別是,當下AI和分析已成為科學計算中的新需求,全球各地的研究者都正在使用深度學習和數(shù)據(jù)分析預測各種最具潛力的領域,進而開展實驗。GTC2020上,英偉達就表示位于美國阿貢國家實驗室的研究者使用24臺NVIDIA DGX A100系統(tǒng)組成的集群對數(shù)十億種藥物進行掃描,以尋找COVID-19的治療方法。

      英偉達最新發(fā)布的安培(Ampere)架構GPU A100正是推動超算系統(tǒng)選用英偉達產品的關鍵之一。在一臺6U服務器中集成了8顆A100 GPU以及NVIDIA Mellanox HDR InfiniBand網絡技術的NVIDIA DGX A100 AI系統(tǒng)單節(jié)點性能達到了創(chuàng)紀錄的5 petaflops。由140臺 DGXA100系統(tǒng)組成的新一代DGX SuperPOD的AI算力更是高達700 Petaflop。

      這對于競爭已經到了百萬兆級超算而言,意義重大,并且,這個系統(tǒng)具有很好的擴展性。英偉達表示, DGX SuperPOD架構設計展示了如何像搭積木一樣使用高性能NVIDIA Mellanox InfiniBand交換機連接20臺DGX A100系統(tǒng)。4名操作人員僅需不到1個小時,就能組裝起一套由20臺系統(tǒng)組成的DGX A100集群,創(chuàng)建出一套性能可以達到2-petaflops的系統(tǒng)。

      據(jù)悉,通過添加NVIDIA Mellanox InfiniBand交換機層,英偉達工程師將14套分別配置有20臺DGX A100系統(tǒng)的模塊組的相連接,打造出了Selene。Selene系統(tǒng)具有:

      280臺 DGX A100系統(tǒng)

      2240顆NVIDIA A100 GPU

      494臺NVIDIA Mellanox Quantum 200G InfiniBand交換機

      56 TB/s的網絡架構

      7PB的高性能全閃存

      Selene最重要的性能規(guī)格之一是可以提供超過1 exaflops的AI性能。并且,在TPCx-BB關鍵數(shù)據(jù)分析基準測試中,使用了16臺DGX A100系統(tǒng)就創(chuàng)造了新紀錄,性能表現(xiàn)高出其他系統(tǒng)20倍。

      在ISC 2020期間,英偉達還宣布推出PCIe版本的A100,為的是補充上月發(fā)布的四卡和八卡NVIDIA HGX A100配置,這樣,服務器制造商就能夠提供從內置單個A100 GPU的系統(tǒng)到內置10個或10個以上GPU的服務器,進一步更好地滿足超算系統(tǒng)構建需求。

      除了性能,TOP500超算系統(tǒng)也非常關注能耗,這也是英偉達能吸引超算系統(tǒng)制造商的另一大原因。

      能效平均提升2.8倍

      根據(jù)英偉達的說法,在能效方面,TOP500超算使用英偉達GPU的系統(tǒng)與不使用的相比,能效(以gigaflops/watt為單位)平均高出2.8倍。最能證明這個優(yōu)勢的是上面提到的英偉達內部研究集群新成員Selene。

      為何全球TOP10超級計算機8臺都選英偉達?三大原因

      據(jù)悉,Selene在Linpack基準測試中以27.5 petaflops的性能表現(xiàn),在最新Green500榜單中排名第二,TOP500榜單中排名第七。Selene的功耗為20.5 gigaflops/watt,與Green500榜單上的第一名相差不大,但排名第一的MN-3系統(tǒng)體積更小,性能表現(xiàn)排在第394位。

      為何全球TOP10超級計算機8臺都選英偉達?三大原因
      NVIDIA GPU平均提高TOP500超級計算機能效2.8倍

      值得一提的是,Selene是TOP100系統(tǒng)中唯一突破20 20 gigaflops/watt能效表現(xiàn)大關的系統(tǒng),也是全球性能排名第二的工業(yè)超級計算機,僅次于意大利能源巨頭Eni S.p.A.的No. 6 系統(tǒng)。

      而Selene的能效比TOP500系統(tǒng)的平均表現(xiàn)比未使用英偉達GPU的超算系統(tǒng)高出了6.8倍。這種性能和能效是歸功于A100 GPU中的第三代Tensor Core核心,最新一代Tensor Core可以為傳統(tǒng)的64位數(shù)學模擬及精度較低的AI工作提供加速。

      為何全球TOP10超級計算機8臺都選英偉達?三大原因

      雷鋒網小結

      高性能計算處理器是一家公司產品性能領導力的體現(xiàn),更是生態(tài)實力的體現(xiàn)。英偉達在ISC 2020期間宣布,今年夏天預計有30款搭載A100的服務器上市,年底還會有20多款系統(tǒng)上市。包括華碩、Atos、思科、Dell Technologies、富士通、技嘉科技、HPE、浪潮、聯(lián)想、One Stop Systems、Quanta/QCT和Supermicro。

      黃仁勛在GTC2020上強調,DGX A100系統(tǒng)可以實現(xiàn)高利用率和低總擁有成本。當以高售價廣為人知的英偉達高性能GPU開始強調總體擁有成本和能效時,對于市場時的其他競爭者而言無疑是一個壞消息,這也正是吸引更多超算系統(tǒng)使用英偉達產品的關鍵因素。

      并且,英偉達也推出了為安培架構和A100優(yōu)化的軟件支持,包括CUDA 11、50多個CUDA-X庫的新版本; 多模式對話式AI服務框架NVIDIA Jarvis;深度推薦應用框架 NVIDIA Merlin; RAPIDS開源數(shù)據(jù)科學軟件庫套件;NVIDIA HPC SDK。

      正在通過軟硬件產品幫助開發(fā)者構建并加速HPC、基因組學、5G、數(shù)據(jù)科學、機器人學等領域的應用的英偉達,未來重點的提升方向會在哪?

      為何全球TOP10超級計算機8臺都選英偉達?三大原因

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