Nvidia расширяет поддержку процессоров ARM с их полным набором программного обеспечения AI и HPC

Nvidia Ampere

Ранее сегодня Nvidia наконец объявила о поддержке процессоров с архитектурой ARM вместе со всем своим программным обеспечением AI и HPC. Nvidia хорошо знакома с ARM, поскольку они включили архитектуру в свои чипы Tegra и другие системы на чипах для портативных игр, автономных транспортных средств, робототехники и встроенных вычислений AI.

Почему сейчас?

ARM существует уже некоторое время, но ее не использовали в системах высокопроизводительных вычислений до нескольких лет. Почти все системы HPC используют чипы Intel, поскольку они существуют уже давно, что обеспечивает отличную поддержку устаревшего программного обеспечения и библиотек.

На протяжении многих лет ARM неустанно работала над созданием экосистемы, которая могла бы сделать их архитектуру жизнеспособной альтернативой чипам x86. Большой инициативой в этом направлении стал проект Mont-Blanc.

Партнерам Mont-Blanc пришлось начать с нуля создание тестовых систем Arm HPC на основе 32-разрядной технологии мобильных телефонов, а также портирование и настройку программного обеспечения и инструментов для создания экосистемы программного обеспечения Arm. В 2015 году компания Mont-Blanc развернула первый в мире кластер высокопроизводительных вычислений на базе Arm, содержащий более 2000 мобильных процессоров. Эта система помогла продемонстрировать жизнеспособность использования технологии Arm для высокопроизводительных вычислений.

- OAG

Эти инициативы, наконец, приносят плоды, и чипы с архитектурой ARM все чаще используются в различных системах высокопроизводительных вычислений по всему миру.

Бизнес-интересы Nvidia в центрах обработки данных

Nvidia уже доминирует в значительной части рынка потребительских графических процессоров, и за эти годы они создали солидный аппаратный и программный стек для рабочих станций. Что касается программного обеспечения, у них есть много решений, относящихся к рабочим нагрузкам искусственного интеллекта и глубокого обучения. Все эти рабочие нагрузки могут быть ускорены с помощью графических процессоров, и именно здесь на помощь приходят их графические процессоры Tesla и Volta.

Это помогло компании с финансами, и, согласно статье о Фобс за авторством Карла Фройнда ' В первом квартале 2019 года NVIDIA снова превзошла ожидания, сообщив о росте общей выручки на 66%, в том числе на 71% росте своего раскаленного бизнеса центров обработки данных (достигнув 701 миллиона долларов за квартал). Для NVIDIA сегмент «Datacenter» включает высокопроизводительные вычисления (HPC), графику, размещаемую в центре обработки данных, и ускорение AI ».

Это также важные темы для выступлений инвесторов Nvidia. После приобретения Nvidia компании Mellanox, о которой мы говорили Вот , Генеральный директор Дженсен Хуанг поделился своим пониманием этого решения, заявив: « Стратегия заключается в удвоении числа центров обработки данных, и мы объединяем и объединяем двух лидеров в области технологий высокопроизводительных вычислений. Мы ориентированы на ускоренные вычисления для высокопроизводительных вычислений, а Mellanox - на создание сетей и хранилище для высокопроизводительных вычислений, и мы объединили две компании под одной крышей. Наше видение заключается в том, что центры обработки данных - это самые важные компьютеры в мире сегодня, и что в будущем, поскольку рабочие нагрузки будут продолжать меняться - что действительно вызвано искусственным интеллектом и аналитикой данных - будущие центры обработки данных всех видов будут построены как высокопроизводительные. компьютеры. Гипермасштабируемые центры обработки данных действительно были созданы для предоставления услуг и облегченных вычислений миллиардам людей. Но за последние несколько лет появление искусственного интеллекта, машинного обучения и аналитики данных оказало огромную нагрузку на центры обработки данных, и причина в том, что размер данных и размер вычислений настолько велики, что они не помещаются в один компьютер. Таким образом, он должен быть распределен по нескольким компьютерам, и высокая производительность связи, позволяющая этим компьютерам работать вместе, становится все более и более важной. Вот почему Mellanox так хорошо вырос и почему люди говорят о SmartNIC, интеллектуальных фабриках и программно определяемых сетях. Все эти разговоры ведут в одно и то же место, и это будущее, в котором центр обработки данных представляет собой гигантский вычислительный механизм, который будет согласованным - и это позволит многим людям по-прежнему делиться им, - но позволит немногим людям запускать очень большие приложения. на них тоже. Мы считаем, что в будущем центров обработки данных вычисления будут начинаться и заканчиваться не на сервере, а расширяться в сеть, и сама сеть станет частью вычислительной фабрики. В долгосрочной перспективе я думаю, что у нас есть возможность создавать вычислительные архитектуры в масштабе центра обработки данных. '

ARM готова к успеху

Микросхемы ARM используются в большинстве мобильных устройств по всему миру, поэтому архитектура остается энергоэффективной по своей конструкции. Поскольку архитектура лицензирована, можно рассмотреть возможность использования нескольких производителей микросхем ARM.

Энергопотребление остается большой проблемой для HPC, и использование ARM может в значительной степени решить эту проблему. Даже с программным обеспечением, с проектами Mont-Blanc, для ARM было разработано множество научных библиотек и инструментов, что играет большую роль в продвижении всей экосистемы вперед.

Использование ARM в высокопроизводительных вычислительных машинах и центрах обработки данных по-прежнему невелико по сравнению с системами x86, но Nvidia видит здесь потенциал. Их заклятый конкурент AMD также начала ожесточенно конкурировать на рынке высокопроизводительных вычислений и центров обработки данных с их серверными процессорами EPYC и ускорителями Radeon Instinct GPU. Поэтому для Nvidia важно принять ARM сейчас и предложить свой программный пакет (CUDA-X HPC и т. Д.). В отличие от некоторых производителей, Nvidia не производит процессоры, поэтому им не хватает согласованности между процессорами и графическими процессорами, которую AMD и Intel могут предложить.

Оглядываясь назад, Nvidia может укрепить партнерство с ARM, поскольку NextPlatform правильно заявить ' Nvidia и Arm могут заключить партнерство, чтобы сделать IP-блоки NVLink доступными для тех, кто покупает лицензии Neoverse, что обеспечит более тесную связь с графическими процессорами, включая атомарность памяти и когерентность памяти в вычислительных комплексах CPU-GPU. '

Этот шаг определенно поможет в случае ARM как жизнеспособной архитектурной альтернативы x86 HPC. Мы можем ожидать аналогичного шага от AMD когда-нибудь в будущем, поскольку они продолжают агрессивно продвигать свои графические процессоры Radeon Instinct.