AMD рассказала, как уверенно движется к цели увеличить эффективность своих серверных решений в 30 раз к 2025 году |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2022-05-08 21:18 Объёмы данных, генерируемых людьми и машинами, увеличиваются в геометрической прогрессии. Это требует постоянного повышения вычислительной производительности дата-центров. Для удовлетворения этих нужд компания AMD в прошлом году поставила перед собой цель повысить эффективность своих платформ, использующихся для ИИ- и высокопроизводительных вычислений (HPC), в 30 раз к 2025 году по сравнению с её платформами 2020 года, и теперь отчиталась об успехах. На этой неделе AMD отчиталась о достигнутом прогрессе её планомерного движения к поставленной цели, которую она называет «30x25». Энергоэффективность её платформ для ускоренных вычислений ИИ и HPC, включающих процессоры EPYC и ускорители вычислений Instinct, уже увеличилась в 6,79 раза по сравнению с её решениями 2020 года. В качестве отправной точкой компания называет серверы на базе двух процессоров EPYC 7742 (64 ядра, 128 потоков, частота 2,25–3,40 ГГц, 256 Мбайт кеш-памяти и TDP 225 Вт) и четырёх ускорителей Instinct MI50 (5-е поколение архитектуры GCN, 3840 потоковых процессоров, работающих на частоте 1450–1725 МГц, TDP 300 Вт). Каждый из этих ускорителей обеспечивает производительность 5,25 Тфлопс в задачах с матрицами 4K DGEMM с инициализацией тригонометрических данных и 21,6 Тфлопс в вычислениях FP16. Общее потребление такой системы составляет 1582 Вт. AMD к настоящему моменту выпустила 3-е поколение серверных процессоров EPYC и два новых поколения графических ускорителей на архитектуре CDNA, предназначенных конкретно для задач, связанных с ИИ-вычислениями и HPC. Серверные системы AMD 2022 года оснащаются 64-ядерными процессорами серии EPYC 7003 и четырьмя ускорителями Instinct MI250 (архитектура CDNA 2.0, 13 312 потоковых процессоров, частота 1,0–1,70 ГГц при TDP 500 Вт), которые обеспечивают в 13,66 раза более высокую производительность в операциях FP16 по сравнению с четырьмя ускорителями Instinct MI50. Согласно общей картине задачи «30x25», AMD делает упор не только на увеличение производительности аппаратных средств для дата-центров, но также уделяет особое внимание производительности в расчёте на ватт потребляемой энергии и оптимизации программных средств, чтобы в конечном итоге снизить энергопотребление своих решений. Практически любые изменения, вносимые AMD в свои аппаратные и программные средства, продвигают компанию к достижению установленной цели. Например, внедрение поддержки оперативной памяти DDR5 для 4-го поколения серверных процессоров EPYC Genoa, которые смогут предложить до 96 вычислительных ядер, повысят энергоэффективность систем на их основе, поскольку память DDR5 потребляет меньше питания по сравнению с памятью DDR4. А дальнейшее усовершенствование ускорителей на архитектуре CNDA посредством новых аппаратных и программных доработок и оптимизаций повысят энергоэффективность серверных систем для дата-центров нового поколения ещё сильнее. «Хотя для достижения нашей цели “30x25” ещё многое предстоит сделать, я очень доволен работой наших инженеров и очень воодушевлён текущими результатами», — отметил технический директор AMD Марк Пейпермастер (Mark Papermaster). Источник: tehnowar.ru Комментарии: |
|