Åpen kildekode GPU-teknologi for superdatamaskiner: Forskere navigerer fordeler og ulemper

Publisert av Platon

Følgere: 0

Hjemprodukt > Press > GPU med åpen kildekode for superdatamaskiner: Forskere navigerer gjennom fordeler og ulemper

Vladimir Stegailov, HMS Universitetsprofessor KREDITT Vladimir Stegailov

Abstrakt:
Forskere fra HSE International Laboratory for Supercomputer Atomistic Modelling and Multi-Scale Analysis, JIHT RAS og MIPT har sammenlignet ytelsen til populære molekylære modelleringsprogrammer på GPU-akseleratorer produsert av AMD og Nvidia. I et papir som ble publisert av International Journal of High Performance Computing Applications, lærte forskerne LAMMPS for den nye open source GPU-teknologien, AMD HIP, for første gang.

Åpen kildekode GPU-teknologi for superdatamaskiner: Forskere navigerer fordeler og ulemper

Moskva, Russland | Skrevet 30. april 2021

Forskerne analyserte grundig ytelsen til tre molekylære modelleringsprogrammer - LAMMPS, Gromacs og OpenMM - på GPU-akseleratorer Nvidia og AMD med sammenlignbare toppparametere. For testene brukte de modellen av ApoA1 (Apolipoprotein A1) - apolipoprotein i blodplasma, det viktigste bærerproteinet av 'godt kolesterol'. De fant at ytelsen til forskningsberegninger ikke bare påvirkes av maskinvareparametere, men også av programvaremiljø. Det viste seg at ineffektiv ytelse til AMD-drivere i kompliserte scenarier for parallell lansering av datakjerner kan føre til betydelige forsinkelser. Open source-løsninger har fremdeles sine ulemper.

I den nylig publiserte artikkelen var forskerne de første til å portere LAMMPS på en ny open source GPU-teknologi, AMD HIP. Denne utviklende teknologien ser veldig lovende ut siden den hjelper effektivt å bruke en kode både på Nvidia-akseleratorer og på nye GPUer fra AMD. Den utviklede LAMMPS-modifikasjonen er publisert som en åpen kildekode og er tilgjengelig i det offisielle depotet: brukere fra hele verden kan bruke den til å akselerere beregningene.

'Vi analyserte og sammenlignet GPU-akseleratorhukommelsessystemene til Nvidia Volta og AMD Vega20-arkitekturer. Jeg fant en forskjell i logikkene ved parallell lansering av GPU-kjerner og demonstrerte det ved å visualisere programprofilene. Både minnebåndbredde og ventetid på forskjellige nivåer av GPU-minnehierarki, så vel som effektiv parallell kjøring av GPU-kjerner - alle disse aspektene har stor innvirkning på den virkelige ytelsen til GPU-programmer, sier Vsevolod Nikolskiy, doktorgradsstudent ved HSE University og en av papirets forfattere.

Papirets forfattere hevder at deltakelse i det teknologiske løpet av de moderne mikroelektronikkgigantene viser en åpenbar trend mot større utvalg av GPU-akselerasjonsteknologier.

'På den ene siden er dette faktum positivt for sluttbrukere, siden det stimulerer konkurranse, økende effektivitet og de reduserende kostnadene for superdatamaskiner. På den annen side vil det være enda vanskeligere å utvikle effektive programmer på grunn av behovet for å vurdere tilgjengeligheten av flere forskjellige typer GPU-arkitekturer og programmeringsteknologier, kommenterte Vladimir Stegailov, professor ved HMS-universitetet. Selv støtte av programportabilitet for vanlige prosessorer på forskjellige arkitekturer (x86, Arm, POWER) er ofte komplisert. Portabilitet av programmer mellom forskjellige GPU-plattformer er et mye mer komplisert problem. Open source-paradigmet eliminerer mange barrierer og hjelper utviklerne av stor og komplisert programvare for superdatamaskiner. '

I 2020 opplevde markedet for grafiske akseleratorer et økende underskudd. De populære bruksområdene er velkjente: cryptocurrency mining og maskinlæringsoppgaver. I mellomtiden krever vitenskapelig forskning også GPU-akseleratorer for matematisk modellering av nye materialer og biologiske molekyler.

'Å lage kraftige superdatamaskiner og utvikle raske og effektive programmer er hvordan verktøy forberedes for å løse de mest komplekse globale utfordringene, som COVID-19-pandemien. Beregningsverktøy for molekylær modellering brukes i dag globalt for å søke etter måter å bekjempe viruset på, sier Nikolay Kondratyuk, forsker ved HSE University og en av avisens forfattere.

De viktigste programmene for matematisk modellering er utviklet av internasjonale team og forskere fra dusinvis av institusjoner. Utvikling utføres innenfor open source-paradigmet og under gratis lisenser. Konkurransen mellom to moderne mikroelektroniske giganter, Nvidia og AMD, har ført til fremveksten av en ny open source-infrastruktur for GPU-akseleratorers programmering, AMD ROCm. Open source-karakteren til denne plattformen gir håp om maksimal bærbarhet av koder utviklet med sin bruk, til superdatamaskiner av forskjellige typer. En slik AMD-strategi er forskjellig fra Nvidias tilnærming, hvis CUDA-teknologi er en lukket standard.

Det tok ikke lang tid å se responsen fra fagmiljøet. Prosjekter av de største nye superdatamaskinene basert på AMD GPU-akseleratorer er nær ferdig. Lumi i Finland med 0.5 exAFLOPS ytelse (som ligner på ytelsen til 1,500,000 bærbare datamaskiner!) Bygges raskt. I år forventes en kraftigere superdatamaskin, Frontier, i USA (1.5 exaFLOPS), og i 2023 - forventes en enda kraftigere El Capitan (2 exaFLOPS).

####

For mer informasjon, klikk her.

Kontakter:
Liudmila Mezentseva
7-926-313-2406

@HSE_eng

Hvis du har en kommentar, vær så snill Kontakt oss.

Utstedere av nyhetsutgivelser, ikke 7th Wave, Inc. eller Nanotechnology Now, er alene ansvarlig for nøyaktigheten av innholdet.

Bokmerke: