Open-source GPU Technology For Supercomputers: Researchers Navigate Advantages And Disadvantages

Republicat de Platon

Urmaritori: 0

Acasă > Anunturi > Tehnologie GPU cu sursă deschisă pentru supercomputere: Cercetătorii analizează avantaje și dezavantaje

Vladimir Stegailov, HSE University professor CREDIT Vladimir Stegailov

Rezumat:
Cercetătorii de la HSE International Laboratory for Supercomputer Atomistic Modeling and Multi-Scale Analysis, JIHT RAS și MIPT au comparat performanța programelor populare de modelare moleculară pe acceleratoarele GPU produse de AMD și Nvidia. Într-o lucrare publicată de International Journal of High Performance Computing Applications, oamenii de știință au portat LAMMPS pe noua tehnologie GPU open-source, AMD HIP, pentru prima dată.

Tehnologie GPU open-source pentru supercomputere: Cercetătorii navighează prin avantaje și dezavantaje

Moscova, Rusia | Postat pe 30 aprilie 2021

Oamenii de știință au analizat în detaliu performanța a trei programe de modelare moleculară – LAMMPS, Gromacs și OpenMM – pe acceleratoarele GPU Nvidia și AMD cu parametri de vârf comparabili. Pentru teste, au folosit modelul ApoA1 (Apolipoprotein A1) - apolipoproteina din plasma sanguină, principala proteină purtătoare a „colesterolului bun”. Ei au descoperit că performanța calculelor de cercetare este influențată nu numai de parametrii hardware, ci și de mediul software. S-a dovedit că performanța ineficientă a driverelor AMD în scenarii complicate de lansare paralelă a nucleelor de calcul poate duce la întârzieri considerabile. Soluțiile open-source au încă dezavantajele lor.

În lucrarea recent publicată, cercetătorii au fost primii care au portat LAMMPS pe o nouă tehnologie GPU open-source, AMD HIP. Această tehnologie în curs de dezvoltare pare foarte promițătoare, deoarece ajută la utilizarea eficientă a unui cod atât pe acceleratoarele Nvidia, cât și pe noile GPU-uri de la AMD. Modificarea LAMMPS dezvoltată a fost publicată ca sursă deschisă și este disponibilă în depozitul oficial: utilizatorii din întreaga lume o pot folosi pentru a-și accelera calculele.

„Am analizat și am comparat temeinic subsistemele de memorie acceleratoare GPU ale arhitecturilor Nvidia Volta și AMD Vega20. Am găsit o diferență în logica lansării paralele a nucleelor GPU și am demonstrat-o prin vizualizarea profilurilor programului. Atât lățimea de bandă a memoriei, cât și latența diferitelor niveluri ale ierarhiei memoriei GPU, precum și execuția efectivă în paralel a nucleelor GPU - toate aceste aspecte au un impact major asupra performanței reale a programelor GPU", a declarat Vsevolod Nikolskiy, doctorand la Universitatea HSE și unul dintre autorii lucrării.

Autorii lucrării susțin că participarea la cursa tehnologică a giganților contemporani din microelectronică demonstrează o tendință evidentă către o varietate mai mare de tehnologii de accelerare a GPU.

„Pe de o parte, acest fapt este pozitiv pentru utilizatorii finali, deoarece stimulează concurența, creșterea eficienței și scăderea costurilor supercalculatoarelor. Pe de altă parte, va fi și mai dificil să se dezvolte programe eficiente din cauza necesității de a lua în considerare disponibilitatea mai multor tipuri diferite de arhitecturi GPU și tehnologii de programare', a comentat Vladimir Stegailov, profesor universitar HSE. „Chiar și suportarea portabilității programelor pentru procesoare obișnuite pe diferite arhitecturi (x86, Arm, POWER) este adesea complicată. Portabilitatea programelor între diferite platforme GPU este o problemă mult mai complicată. Paradigma open-source elimină multe bariere și ajută dezvoltatorii de software de supercomputer mari și complicate.

În 2020, piața acceleratoarelor grafice a cunoscut un deficit în creștere. Domeniile populare de utilizare a acestora sunt binecunoscute: minarea criptomonedelor și sarcinile de învățare automată. Între timp, cercetarea științifică necesită și acceleratoare GPU pentru modelarea matematică a noilor materiale și molecule biologice.

„Crearea de supercalculatoare puternice și dezvoltarea de programe rapide și eficiente este modul în care instrumentele sunt pregătite pentru rezolvarea celor mai complexe provocări globale, cum ar fi pandemia COVID-19. Instrumentele de calcul pentru modelarea moleculară sunt folosite astăzi la nivel global pentru a căuta modalități de a lupta împotriva virusului”, a declarat Nikolay Kondratyuk, cercetător la Universitatea HSE și unul dintre autorii lucrării.

Cele mai importante programe de modelare matematică sunt dezvoltate de echipe internaționale și de savanți din zeci de instituții. Dezvoltarea se realizează în paradigma open-source și sub licențe libere. Concurența a doi giganți contemporani din microelectronică, Nvidia și AMD, a dus la apariția unei noi infrastructuri open-source pentru programarea acceleratoarelor GPU, AMD ROCm. Caracterul open-source al acestei platforme dă speranță pentru o portabilitate maximă a codurilor dezvoltate odată cu utilizarea sa, către supercalculatoare de diferite tipuri. O astfel de strategie AMD este diferită de abordarea Nvidia, a cărei tehnologie CUDA este un standard închis.

Nu a durat mult pentru a vedea răspunsul din partea comunității academice. Proiectele celor mai mari supercomputere noi bazate pe acceleratoare AMD GPU sunt aproape de finalizare. Lumi din Finlanda cu 0.5 exaFLOPS de performanță (care este similară cu performanța a 1,500,000 de laptop-uri!) este rapid construit. Anul acesta, un supercomputer mai puternic, Frontier, este așteptat în SUA (1.5 exaFLOPS), iar în 2023 – este așteptat un El Capitan și mai puternic (2 exaFLOPS).

####

Pentru mai multe informații, faceți clic pe aici

Contacte:
Liudmila Mezentseva
7-926-313-2406

@HSE_eng

Drepturi de autor © Universitatea HSE

Dacă aveți un comentariu, vă rog Contact ne.

Emitenții de comunicate de știri, nu 7th Wave, Inc. sau Nanotechnology Now, sunt singuri responsabili pentru acuratețea conținutului.

Bookmark: