Video: GELECEĞİN BİNALARI (Kasım 2024)
Son yıllarda, yüksek performanslı bilgi işlem için bazı ilginç yeni yaklaşımlar gördük, özellikle de geleneksel büyük işlemcilerden uzaklaşarak ve belirli tür hesaplamaları hızlandırmak için hızlandırıcılarla veya yardımcı işlemcili x86 CPU kümelerine doğru bir kayma. Geçen haftaki Süper Hesaplama programından çıkan Intel’in, Xeon Phi işlemcisini, programlamayı kolaylaştırmak için geleneksel Xeon sunucu işlemcisi ile entegre etmeye zorladığını gördük; Nvidia, Tesla GPU hızlandırıcısının yeni bir versiyonunu tanıtıyor; ve Micron daha da uzman bir hesaplama için çok farklı bir işlemciyi destekliyor. Tüm bunlar, hızlandırıcıların ve işlemcilerin, dünyanın en hızlı bilgisayarlarının ilk 500 listesine hükmetmeye başladığı bir zamanda oldu ve bazı uzmanlar, mevcut referans ölçütlerin bu işlemcilere çok fazla ağırlık verdiğini öne sürdü.
Nvidia, ana işlemcilere ya Intel ya da AMD'den bağlı büyük GPU'lar kümesi olan Tesla hızlandırıcı kartlarıyla başarılarını destekliyordu. Bu çipler, Oak Ridge Ulusal Laboratuvarı'ndaki Titan sistemi ve İsviçre Ulusal Süper Bilgisayar Hesaplama Merkezindeki yeni Piz Daint sistemi dahil olmak üzere çok çeşitli sistemlerde kullanılır. Daha da ilginç olan, şirket Tesla kurullarının dünyanın en enerji verimli süper bilgisayarlarının en son Green 500 listesindeki ilk 10 sistemde bulunduğunu söylüyor. Bu sistemlerin tümü aynı zamanda, En İyi 500'teki dünyanın en hızlı ikinci sistemi olan, ancak Yeşil 500 listesinde çok daha düşük olan AMD Opteron tabanlı Titan dışında, Intel Xeon'ları kullanıyor.
Ek olarak, Nvidia, Tesla hızlandırıcılarını IBM Power mimarisine dayalı sistemlerde sunmak için IBM ile bir ortaklık yaptığını açıkladı. IBM, seri performansını uzun zamandır sürdürdü ve Power işlemcilere dayanan BlueGene / Q sistemi, Lawrence Livermore Ulusal Laboratuvarı'ndaki Sequoia sistemini ve Argonne Ulusal Laboratuvarı'ndaki Mira sistemini çalıştırdı. IBM ve Nvidia'nın birlikte çalışması, gelecekte bazı ilginç sistemlerle sonuçlanmalıdır.
Gösteride, şirket GPU hızlandırıcı kartının yeni nesli olan Tesla K40'ı duyurdu. Şirket, 1.4 teraflop çift hassasiyetli performans, 12GB bellek (288GBps bant genişliği) ve bazı durumlarda daha hızlı saat hızında çalışmasını sağlayan GPU Boost özelliği sunacağını söyledi. Bu, 28nm teknolojisinde üretilen aynı GPU tasarımını kullanan mevcut Tesla K20 serisinden bir yükseltmedir.
Diğer girişimler, artık birleşik belleği destekleyen CUDA 6 da dahil olmak üzere GPU programlamayı kolaylaştırmanın yollarını içerir ve geliştiricilerin CPU ve GPU belleği ayrı kalsa da, belleğe tek bir havuz olarak yaklaşmalarını sağlar. Şirket ayrıca sisteme, programın hangi bölümlerinin (C / C ++ ve Fortran ile yazılmış) performansı arttırmak için CPU'dan bir hızlandırıcıya boşaltılabileceğini söyleyen standart bir derleyici yönergesi koleksiyonunu da desteklemektedir.
Birçok Entegre Çekirdek (MIC) mimarisi olarak adlandırdığı Intel'in yaklaşımı çok farklı. Birden çok küçük x86 çekirdeğini, Xeon Phi adlı tek bir yonga halinde birleştirir. Geçtiğimiz birkaç yıl boyunca, Intel, programlamayı kolaylaştıracak şekilde tüm x86'lar olduğu gerçeğini dile getiriyor, ancak geliştiricilerin doğrudan mimariyi doğrudan hedeflemesi gerekiyor. Knights Corner olarak adlandırılan Xeon Phi'nin şu anki sürümü, daha geleneksel Xeon E sunucu yongalarıyla birlikte bir hızlandırıcı olarak kullanılmak üzere tasarlanmıştır ve Çin'in Tianhe-2'sini (şu anda en hızlı sistem de dahil olmak üzere) çeşitli üst sistemler tarafından kullanılmaktadır. dünyada) ve Texas Üniversitesi'ndeki Gelişmiş Bilgi İşlem Merkezindeki Stampede sistemi.
Gösteride Intel, standart bir raf mimarisine uyacak ve bir ana bilgisayar CPU'su (Xeon E gibi) gerektirmeden doğrudan işletim sistemini çalıştıracak bağımsız bir CPU olarak da çalışacak olan Knights Landing adlı yeni bir versiyonunu duyurdu. Bu, özellikle iş istasyonu pazarındaki Xeon Phi'nin çekiciliğini genişletmede oldukça önemli olabilir. Yine, bu, yazılım geliştiricilerin tek bir CPU olarak görmesini kolaylaştırmak için tasarlanmıştır. Knights Landing, hem bağımsız bir CPU olarak hem de Knights Corner'dan yükseltme olarak mevcut sistemlere uyan bir PCI Express kartı olarak sunulacak.
Ayrıca, CPU ile birlikte paket üzerinde sunulan ve bu sayede hızları ile sınırlı olan geleneksel DDR belleğinden çok daha yüksek bir bant genişliği sağlayabilen "yakın belleğe" etkin DRAM dahil olmak üzere, Knights Landing'de başka önemli değişiklikler de var. otobus. (Bu da daha hızlı oluyor, ama neredeyse o kadar değil.) Bu, bu yöndeki ilk hareket değil; IBM, yıllardır Güç mimarisinde gömülü DRAM'ı lanse etti ve Intel, Haswell Core ailesinin Iris Pro sürümlerinde grafikler için gömülü DRAM'i koydu. Yine de, benim tahminim, önümüzdeki yıllarda bu yönde daha fazla çaba göreceğimizdir.
Bu arada, en ilginç yaklaşımlardan biri, çoğunlukla karmaşık yapılandırılmamış veri problemleriyle başa çıkmak için tasarlanan bir Automata İşlemci adlı yeni bir hızlandırıcıyı açıklayan Micron'dan geliyor.
Micron bunu, belirli görevleri çözmek için bağlanmış on binlerce ila milyon işleme elemanından oluşan bir kumaş sunmak olarak nitelendirdi. DRAM ve NAND belleğinin en büyük üreticilerinden biri olan şirket, bunun ağ güvenliği, biyoinformatik, görüntü işleme ve analitik gibi alanlarda karmaşık bilgi işlem zorluklarını çözmek için bellek tabanlı işlemeyi kullanacağını söylüyor. Micron başlangıçta Automata İşlemcisini, geliştiricilerin birlikte çalışmasını sağlamak için bir PCI-Express kartı üzerine dağıtacak, ancak şirket işlemcileri DIMM'ler olarak bilinen standart bellek modülleri veya gömülü sistemler için ayrı yongalar olarak satmayı planlıyor. Bazı yönlerden, bu, desen eşleştirmeyi içeren belirli uygulamaları çözmek için ayarlanmış olan alan programlanabilir kapı dizilerine (FPGA) benzer.
Şirket, Automata için yeni uygulamalar geliştirmek için Georgia Tech, Missouri Üniversitesi ve Virginia Üniversitesi ile çalıştığını söyledi. Şirketin nihai ürünler için bir tarih açıklamamasına rağmen, gelecek yıl simülasyon araçlarıyla birlikte bir yazılım geliştirme seti çıkacak.
Otomatlar devam eden bir çalışma gibi gözükür ve uygulamaların ne kadar geniş olduğunu bilmek muhtemelen çok erkendir, ancak ilginç bir yaklaşımdır.
Genel olarak, yüksek performanslı bilgi işlemin gelişimini görüyoruz. Çok uzun yıllar önce, en hızlı bilgisayarlar çoğunlukla yalnızca çok sayıda standart sunucu işlemcisiydi. Nitekim IBM Blue Gene sistemleri ve Sparc'a (Fujitsu Sparc işlemcileri kullanan Japonya'daki RIKEN Gelişmiş Hesaplamalı Bilim Enstitüsü'ndeki K bilgisayarı, örneğin Fujitsu Sparc işlemcileri kullanan) K bilgisayar gibi) hala en hızlı olan 10’un beşi dahil Dünyadaki sistemler. Ancak son yıllarda, momentum işlemciye yöneldi, Tesla kullanan sistemler ve daha yakın zamanda Xeon Phi hızlandırıcıları daha yeni sistemlerden oluştu. Bu sistemlerdeki gelişmeler, yeni ortaklıklar, daha iyi yazılımlar ve bazı yeni yaklaşımlarla, süper hesaplama pazarı gelecekte çok farklı olabilir.
