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NVIDIA讓Arm架構設計的HPC也能藉由GPU加速

相比Intel藉由Xe顯示架構重新打造對應HPC、AI運算加速使用的GPU設計,藉此降低仰賴NVIDIA、AMD在內GPU廠商的情況,NVIDIA稍早也宣布CUDA for Arm設計,讓旗下GPU產品能配合Arm架構處理器設計的HPC進行異構運算加速。

而這樣的作法,某中程度上似乎也能視為NVIDIA期望減少在超算等級電腦搭配x86硬體架構處理器的設計比例,透過CUDA for Arm設計,使得以Arm架構處理器打造的HPC也能藉由NVIDIA旗下GPU產品加速運算,另外也能藉由CUDA-X設計讓Arm架構打造的HPC相容既有軟體堆疊,以及人工智慧運算框架,同時也能相容既有開發工具打造內容。

目前包含AtoS、CRAY與HPE均與NVIDIA合作CUDA for Arm設計,配合Arm架構處理器低耗電、執行效率更高特性,搭配NVIDIA旗下GPU進行異構運算,或是平行加速,讓HPC能進一步提昇運算效能之外,更可降低能源損耗。

配合此次提出設計,NVIDIA也與Arm、Ampere、CRAY、富士通、HPE與Marvell合作打造HPC參考設計,分別可對應大規模雲端到邊緣的運算需求,並且能對應人工智慧技術應用模擬,甚至可對應高效率儲存需求,或是萬億等級 (Exascale)的超算需求。

目前包含美國橡樹嶺實驗室、桑迪亞國家實驗室,以及英國布里斯托大學與日本理研在內超級電腦中心,都已經開始測試NVIDIA此款HPC參考設計。

而針對超算應用需求,NVIDIA也提出名為MAGNUM IO (萬用IO),將可運用GPU加速資料吞吐表現,並且透過高頻寬、低延遲,以及更低CPU存取率表現處理大量數據,相比過往在多個運算節點間傳輸資料的速度約可提昇20倍,藉此推進更大科學運算與超算工作規模。

這樣的應用模式,NVIDIA表示未來也有計劃進一步擴展至Qualcomm在內廠商打造的Arm架構處理器,同時主要還是先以超算規模應用為考量,諸如邊緣運算應用則會結合Tegra處理器產品。

另外,NVIDIA也宣布與微軟Azure雲端服務合作Azure NDv2平台設計,藉由最高可擴充至800組Tesla V100 GPU的組合,藉此對應複雜的高效能運算或人工智慧技術應用,而各個運算節點則是透過NVIDIA所收購Mellanox旗下InfiniBand技術提昇資料異地存取效率,相比先前未導入GPU加速的HPC設計,約可在低於一半建置成本情況發揮更快運算效率。

楊又肇 (Mash Yang)
楊又肇 (Mash),大學主修電機、輔修資管,畢業後只幫人修過電腦,卻沒有當過一天工程師,誤打誤撞進入聯合新聞網擔任科技頻道主編多年,報導領域廣泛,從晶片到手機、筆電,或從AI到新創產業軟硬兼吃。目前仍是科技新聞業流浪漢身分,除mashdigi.com網站創辦人兼主筆之外,同時也為UDN.com、癮科技、Inside、數位時代、ePrice、Stuff等媒體供稿或撰寫特稿內容,喜歡研究別人不懂的黑科技、把玩各種3C產品,是果粉也是G粉。

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