スーパーコンピューター用のオープンソース GPU テクノロジー: 研究者が利点と欠点をナビゲート

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ウラジミール・ステガイロフ、HSE大学教授クレジットウラジミール・ステガイロフ

要約：
HSE International Laboratory for Supercomputer Atomicistic Modeling and Multi-scale Analysis、JIHT RAS、および MIPT の研究者は、AMD と Nvidia が製造する GPU アクセラレータでの一般的な分子モデリングプログラムのパフォーマンスを比較しました。 International Journal of High Performance Computing Applications に掲載された論文の中で、学者らは LAMMPS を新しいオープンソース GPU テクノロジである AMD HIP に初めて移植しました。

スーパーコンピューター向けのオープンソースGPUテクノロジー：研究者は長所と短所をナビゲートします

モスクワ、ロシア | 投稿日: 30 年 2021 月 XNUMX 日

学者たちは、同等のピークパラメーターを持つGPUアクセラレーターNvidiaとAMDでの1つの分子モデリングプログラム（LAMMPS、Gromacs、OpenMM）のパフォーマンスを徹底的に分析しました。テストには、ApoA1（アポリポタンパク質AXNUMX）のモデルを使用しました。これは、「善玉コレステロール」の主要なキャリアタンパク質である血漿中のアポリポタンパク質です。彼らは、研究計算のパフォーマンスがハードウェアパラメータだけでなくソフトウェア環境によっても影響を受けることを発見しました。コンピューティングカーネルの並列起動の複雑なシナリオでのAMDドライバーの非効率的なパフォーマンスは、かなりの遅延につながる可能性があることが判明しました。オープンソースソリューションにはまだ欠点があります。

最近発表された論文では、研究者はLAMMPSを新しいオープンソースGPUテクノロジーであるAMDHIPに最初に移植しました。この開発中のテクノロジーは、NvidiaアクセラレーターとAMDの新しいGPUの両方でXNUMXつのコードを効果的に使用するのに役立つため、非常に有望に見えます。開発されたLAMMPSの変更はオープンソースとして公開されており、公式リポジトリで入手できます。世界中のユーザーがそれを使用して計算を高速化できます。

「NvidiaVoltaおよびAMDVega20アーキテクチャのGPUアクセラレータメモリサブシステムを徹底的に分析および比較しました。 GPUカーネルの並列起動のロジックに違いを見つけ、プログラムプロファイルを視覚化することでそれを実証しました。さまざまなレベルのGPUメモリ階層のメモリ帯域幅とレイテンシー、およびGPUカーネルの効果的な並列実行の両方—これらすべての側面がGPUプログラムの実際のパフォーマンスに大きな影響を与えます」とHSE大学の博士課程の学生であるVsevolodNikolskiyは述べています。論文の著者の一人。

この論文の著者は、現代のマイクロエレクトロニクスの巨人の技術競争への参加は、GPUアクセラレーション技術の多様性への明らかな傾向を示していると主張しています。

「一方で、この事実は、競争を刺激し、有効性を高め、スーパーコンピューターのコストを削減するため、エンドユーザーにとって好ましいことです。一方で、いくつかの異なるタイプのGPUアーキテクチャとプログラミング技術の可用性を考慮する必要があるため、効果的なプログラムを開発することはさらに困難になります」とHSE大学教授のウラジミールステガイロフはコメントしました。 '異なるアーキテクチャ（x86、Arm、POWER）上の通常のプロセッサのプログラム移植性をサポートすることでさえ、しばしば複雑です。異なるGPUプラットフォーム間でのプログラムの移植性は、はるかに複雑な問題です。オープンソースパラダイムは多くの障壁を取り除き、大きくて複雑なスーパーコンピューターソフトウェアの開発者を支援します。

2020年、グラフィックアクセラレータの市場は赤字が拡大しました。それらの使用の人気のある分野はよく知られています：暗号通貨マイニングと機械学習タスク。一方、科学研究では、新しい材料や生体分子の数学的モデリングのためにGPUアクセラレータも必要です。

「強力なスーパーコンピューターを作成し、高速で効果的なプログラムを開発することは、COVID-19パンデミックなどの最も複雑な世界的課題を解決するためのツールを準備する方法です。分子モデリング用の計算ツールは、ウイルスと戦う方法を探すために今日世界中で使用されています」と、HSE大学の研究者で論文の著者のXNUMX人であるNikolayKondratyukは述べています。

数学的モデリングのための最も重要なプログラムは、数十の機関からの国際的なチームと学者によって開発されています。開発は、オープンソースパラダイム内で無料ライセンスの下で実行されます。 XNUMXつの現代的なマイクロエレクトロニクスの巨人であるNvidiaとAMDの競争により、GPUアクセラレータのプログラミング用の新しいオープンソースインフラストラクチャであるAMDROCmが登場しました。このプラットフォームのオープンソースの特徴は、さまざまなタイプのスーパーコンピューターへの、その使用によって開発されたコードの最大の移植性への希望を与えます。このようなAMD戦略は、CUDAテクノロジーがクローズドスタンダードであるNvidiaのアプローチとは異なります。

学界からの反応を見るのにそれほど時間はかかりませんでした。 AMDGPUアクセラレーターをベースにした最大の新しいスーパーコンピューターのプロジェクトは間もなく完了します。 0.5 exaFLOPSのパフォーマンス（1,500,000万台のラップトップのパフォーマンスに似ています！）を備えたフィンランドのLumiは、急速に構築されています。今年は、より強力なスーパーコンピューターであるフロンティアが米国で期待されており（1.5 exaFLOPS）、2023年にはさらに強力なEl Capitan（2 exaFLOPS）が期待されています。

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