Технология графических процессоров с открытым исходным кодом для суперкомпьютеров: исследователи оценивают преимущества и недостатки

Переиздано Платоном

Читают: 0

Главная > Нажмите > Технология GPU с открытым исходным кодом для суперкомпьютеров: исследователи разбираются в преимуществах и недостатках

Владимир Стегайлов, профессор НИУ ВШЭ КРЕДИТ Владимир Стегайлов

Абстрактные:
Исследователи из Международной лаборатории атомистического моделирования и многомасштабного анализа суперкомпьютеров НИУ ВШЭ, ОИВТ РАН и МФТИ сравнили производительность популярных программ молекулярного моделирования на графических ускорителях производства AMD и Nvidia. В статье, опубликованной Международным журналом высокопроизводительных вычислительных приложений, ученые впервые перенесли LAMMPS на новую технологию графических процессоров с открытым исходным кодом, AMD HIP.

Технология GPU с открытым исходным кодом для суперкомпьютеров: исследователи разбираются в преимуществах и недостатках

Москва, Россия | Отправлено: 30 апреля 2021 г.

Ученые тщательно проанализировали производительность трех программ молекулярного моделирования - LAMMPS, Gromacs и OpenMM - на графических ускорителях Nvidia и AMD с сопоставимыми пиковыми параметрами. Для тестов они использовали модель ApoA1 (аполипопротеин A1) - аполипопротеин в плазме крови, основной белок-носитель «хорошего холестерина». Они обнаружили, что на выполнение исследовательских расчетов влияют не только параметры оборудования, но и программная среда. Оказалось, что неэффективная работа драйверов AMD в сложных сценариях параллельного запуска вычислительных ядер может привести к значительным задержкам. Решения с открытым исходным кодом по-прежнему имеют свои недостатки.

В недавно опубликованной статье исследователи первыми перенесли LAMMPS на новую технологию графических процессоров с открытым исходным кодом - AMD HIP. Эта развивающаяся технология выглядит очень многообещающей, поскольку помогает эффективно использовать один код как на ускорителях Nvidia, так и на новых графических процессорах AMD. Разработанная модификация LAMMPS опубликована в виде открытого исходного кода и доступна в официальном репозитории: пользователи со всего мира могут использовать ее для ускорения своих расчетов.

«Мы тщательно проанализировали и сравнили подсистемы памяти графического ускорителя архитектур Nvidia Volta и AMD Vega20. Я обнаружил разницу в логике параллельного запуска ядер GPU и продемонстрировал это, визуализировав профили программ. И пропускная способность памяти, и задержки на разных уровнях иерархии памяти графического процессора, а также эффективное параллельное выполнение ядер графического процессора - все эти аспекты существенно влияют на реальную производительность программ на графическом процессоре '', - сказал Всеволод Никольский, докторант НИУ ВШЭ и один из авторов статьи.

Авторы статьи утверждают, что участие в технологической гонке современных гигантов микроэлектроники демонстрирует очевидную тенденцию к большему разнообразию технологий ускорения GPU.

«С одной стороны, это положительно для конечных пользователей, так как стимулирует конкуренцию, рост эффективности и снижение стоимости суперкомпьютеров. С другой стороны, будет еще сложнее разрабатывать эффективные программы из-за необходимости учитывать наличие нескольких разных типов архитектур GPU и технологий программирования », - прокомментировал Владимир Стегайлов, профессор НИУ ВШЭ. «Даже поддержка переносимости программ для обычных процессоров на разных архитектурах (x86, Arm, POWER) часто бывает сложной. Переносимость программ между разными платформами GPU - гораздо более сложный вопрос. Парадигма открытого исходного кода устраняет многие препятствия и помогает разработчикам большого и сложного программного обеспечения для суперкомпьютеров ».

В 2020 году на рынке графических ускорителей наблюдался растущий дефицит. Популярные области их использования хорошо известны: майнинг криптовалюты и задачи машинного обучения. Между тем, для научных исследований также требуются графические ускорители для математического моделирования новых материалов и биологических молекул.

«Создание мощных суперкомпьютеров и разработка быстрых и эффективных программ - вот как готовятся инструменты для решения самых сложных глобальных проблем, таких как пандемия COVID-19. «Вычислительные инструменты для молекулярного моделирования сегодня используются во всем мире для поиска способов борьбы с вирусом», - сказал Николай Кондратюк, научный сотрудник НИУ ВШЭ и один из авторов статьи.

Важнейшие программы математического моделирования разрабатываются международными командами и учеными из десятков институтов. Разработка ведется в рамках парадигмы открытого исходного кода и под бесплатными лицензиями. Конкуренция двух современных гигантов микроэлектроники, Nvidia и AMD, привела к появлению новой инфраструктуры с открытым исходным кодом для программирования графических ускорителей AMD ROCm. Открытый исходный код этой платформы дает надежду на максимальную переносимость программ, разработанных с ее использованием, на суперкомпьютеры различных типов. Такая стратегия AMD отличается от подхода Nvidia, чья технология CUDA является закрытым стандартом.

Реакция академического сообщества не заставила себя долго ждать. Близятся к завершению проекты крупнейших новых суперкомпьютеров на базе ускорителей AMD GPU. Lumi в Финляндии с производительностью 0.5 exaFLOPS (что сравнимо с производительностью 1,500,000 1.5 2023 ноутбуков!) Быстро строится. В этом году в США ожидается более мощный суперкомпьютер Frontier (2 экзафлопс), а в XNUMX году - еще более мощный El Capitan (XNUMX экзафлопс).

####

Для получения дополнительной информации, пожалуйста, нажмите здесь

Контактная информация:
Людмила Мезенцева
7-926-313-2406

@HSE_rus

Если у вас есть комментарий, пожалуйста Контакты нас.

Издатели новостных выпусков, а не 7th Wave, Inc. или Nanotechnology Now, несут единоличную ответственность за точность содержания.

Закладка: