슈퍼컴퓨터를 위한 오픈 소스 GPU 기술: 연구원들이 장단점 탐색

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Vladimir Stegailov, HSE 대학 교수 CREDIT Vladimir Stegailov

요약 :
슈퍼 컴퓨터 원자 모델링 및 다중 규모 분석을위한 HSE 국제 연구소의 연구원 인 JIHT RAS 및 MIPT는 AMD와 Nvidia에서 생산 한 GPU 가속기에서 인기있는 분자 모델링 프로그램의 성능을 비교했습니다. International Journal of High Performance Computing Applications에서 발표 한 논문에서 학자들은 LAMMPS를 새로운 오픈 소스 GPU 기술인 AMD HIP에 처음으로 이식했습니다.

슈퍼 컴퓨터 용 오픈 소스 GPU 기술 : 연구자들은 장점과 단점을 탐색합니다.

모스크바, 러시아 | 게시일 : 30 년 2021 월 XNUMX 일

학자들은 비교 가능한 피크 매개 변수를 사용하여 GPU 가속기 Nvidia 및 AMD에서 LAMMPS, Gromacs 및 OpenMM의 세 가지 분자 모델링 프로그램의 성능을 철저히 분석했습니다. 테스트를 위해 그들은 '좋은 콜레스테롤'의 주요 운반 단백질 인 혈장 내 아포 지단백 인 ApoA1 (Apolipoprotein A1) 모델을 사용했습니다. 그들은 연구 계산의 성능이 하드웨어 매개 변수뿐만 아니라 소프트웨어 환경의 영향을 받는다는 것을 발견했습니다. 컴퓨팅 커널의 병렬 실행에 대한 복잡한 시나리오에서 AMD 드라이버의 비효율적 인 성능은 상당한 지연을 초래할 수 있음이 밝혀졌습니다. 오픈 소스 솔루션에는 여전히 단점이 있습니다.

최근 발표 된 논문에서 연구원들은 새로운 오픈 소스 GPU 기술인 AMD HIP에 LAMMPS를 포팅 한 최초의 사람이었습니다. 이 개발 기술은 Nvidia 가속기와 AMD의 새로운 GPU 모두에서 하나의 코드를 효과적으로 사용하는 데 도움이되므로 매우 유망 해 보입니다. 개발 된 LAMMPS 수정은 오픈 소스로 게시되었으며 공식 리포지토리에서 사용할 수 있습니다. 전 세계의 사용자가이를 사용하여 계산 속도를 높일 수 있습니다.

'우리는 Nvidia Volta 및 AMD Vega20 아키텍처의 GPU 가속기 메모리 하위 시스템을 철저히 분석하고 비교했습니다. GPU 커널의 병렬 실행 논리에서 차이점을 발견하고 프로그램 프로필을 시각화하여 시연했습니다. 메모리 대역폭과 서로 다른 수준의 GPU 메모리 계층 구조의 지연 시간과 GPU 커널의 효과적인 병렬 실행 모두-이러한 모든 측면은 GPU 프로그램의 실제 성능에 큰 영향을 미칩니다. 논문 저자 중 한 명.

이 논문의 저자들은 현대 마이크로 일렉트로닉스 거대 기업의 기술 경쟁에 참여함으로써 더욱 다양한 GPU 가속 기술을 향한 명백한 추세를 보여주고 있다고 주장합니다.

한편으로이 사실은 경쟁을 자극하고 효율성을 높이며 슈퍼 컴퓨터의 비용을 낮추기 때문에 최종 사용자에게 긍정적입니다. 반면에 여러 유형의 GPU 아키텍처 및 프로그래밍 기술의 가용성을 고려할 필요가 있기 때문에 효과적인 프로그램을 개발하는 것은 훨씬 더 어려울 것입니다. '라고 HSE 대학 교수 인 Vladimir Stegailov는 말했습니다. '다른 아키텍처 (x86, Arm, POWER)의 일반 프로세서에 대한 프로그램 이식성을 지원하는 것조차도 종종 복잡합니다. 서로 다른 GPU 플랫폼 간의 프로그램 이식성은 훨씬 더 복잡한 문제입니다. 오픈 소스 패러다임은 많은 장벽을 제거하고 크고 복잡한 슈퍼 컴퓨터 소프트웨어 개발자를 돕습니다. '

2020 년에 그래픽 가속기 시장은 적자를 경험했습니다. 인기있는 사용 영역은 암호 화폐 채굴 및 기계 학습 작업으로 잘 알려져 있습니다. 한편, 과학 연구에는 새로운 물질과 생물학적 분자의 수학적 모델링을위한 GPU 가속기가 필요합니다.

'강력한 슈퍼 컴퓨터를 만들고 빠르고 효과적인 프로그램을 개발하는 것은 COVID-19 전염병과 같은 가장 복잡한 글로벌 과제를 해결하기위한 도구를 준비하는 방법입니다. 분자 모델링을위한 계산 도구는 오늘날 전 세계적으로 바이러스와 싸우는 방법을 찾는 데 사용됩니다. '라고 HSE 대학의 연구원이자이 논문의 저자 중 한 명인 Nikolay Kondratyuk는 말했습니다.

수학적 모델링을위한 가장 중요한 프로그램은 수십 개의 기관에서 온 국제 팀과 학자들이 개발했습니다. 개발은 오픈 소스 패러다임 내에서 무료 라이선스하에 수행됩니다. 현대 마이크로 일렉트로닉스 거대 기업인 Nvidia와 AMD의 경쟁으로 인해 GPU 가속기 프로그래밍을위한 새로운 오픈 소스 인프라 인 AMD ROCm이 등장했습니다. 이 플랫폼의 오픈 소스 특성은이를 사용하여 개발 된 코드를 다양한 유형의 슈퍼 컴퓨터에 최대한 이식 할 수 있다는 희망을줍니다. 이러한 AMD 전략은 CUDA 기술이 폐쇄 된 표준 인 Nvidia의 접근 방식과 다릅니다.

학계의 반응을 보는 데 오래 걸리지 않았습니다. AMD GPU 가속기를 기반으로 한 가장 큰 새로운 슈퍼 컴퓨터 프로젝트가 거의 완료되었습니다. 0.5 exaFLOPS의 성능 (1,500,000 노트북의 성능과 유사!)을 갖춘 핀란드의 Lumi가 빠르게 제작되고 있습니다. 올해는 더욱 강력한 슈퍼 컴퓨터 인 Frontier가 미국 (1.5 exaFLOPS)에 출시 될 예정이며 2023 년에는 더욱 강력한 El Capitan (2 exaFLOPS)이 출시 될 것으로 예상됩니다.

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