| 0 |
|
За повідомленням Fujitsu, компанія має намір випустити 2-нм чип на базі ARM для наступника суперкомп'ютера Fugaku. Чип Fujitsu-Monaka використовує архітектуру ARM v9-A з розширеннями Scalable Vector Extension 2 (SVE2) для робочих навантажень машинного навчання і штучного інтелекту.
Це дає змогу використовувати 3D-інтерконект «від будь-кого до будь-кого» для «багатоядерної» архітектури та удосконалення мікроархітектури, щоб подвоїти продуктивність чипа і підвищити енергоефективність суперкомп'ютерної системи порівняно з попереднім 48-ядерним чипом A64FX.
Fugaku став найбільш енергоефективним і високопродуктивним суперкомп'ютером у світі, побудованим на базі процесора A64FX. Цей ARMv8-чип уперше використовував розширення SVE першого покоління і мав продуктивність 2,7 TFLOPS. Коли цей чіп був виготовлений у 2018 році за 7-нм техпроцесом, до його складу увійшли 8,7 млрд транзисторів.
При подвоєнні продуктивність Monaka становитиме 5,4 TFLOPS за того ж невказаного енергоспоживання. Хоча підвищення продуктивності можливе завдяки масштабуванню техпроцесу, основною проблемою є збереження енергоспоживання на рівні 2 нм.
Очікується, що в чипі буде використовуватися розроблене компанією Fujitsu вдосконалене кільцеве міжз'єднання Tohu на базі мережі на кристалі (NoC).
«Використовуючи широко поширену архітектуру Armv9-A, Fujitsu та Arm прагнуть надати розробникам можливість легко переносити та оптимізувати свої додатки, щоб розширити екосистему AI й зробити її більш доступним для різних користувачів і галузей промисловості», - заявили в Fujitsu.
Навчання моделей і систем штучного інтелекту висуває значні вимоги до базового обладнання, що призводить до збільшення енергоспоживання. Неефективна апаратна підтримка для виконання складних робочих AI-навантажень впливає не тільки на енергоефективність, а й на продуктивність. Одним зі способів розв'язання цього завдання є створення базової архітектури та технологічного стека для центрів обробки даних, що дають змогу організаціям досягти максимальної продуктивності за низького енергоспоживання.
Це заклало основу для розробки ARM архітектури SVE2, але вимагає тісної співпраці з командою розробників програмного забезпечення для забезпечення сумісності.
«Fujitsu має великий досвід участі в екосистемі Arm, і ми зробили значний внесок у створення стека програмного забезпечення ARM», - говорить д-р Пріянка Шарма (Priyanka Sharma), директор із розробки програмного забезпечення в Fujitsu Research of India, яка очолює підрозділ Monaka Software R&D.
«Через Fujitsu-Manaka ми маємо намір розвивати наше співробітництво, щоб просувати наші розробки в галузі високопродуктивних обчислень у спільноту розробників відкритого коду і працювати над створенням єдиної екосистеми розробки, яка зіграє важливу роль у створенні кросплатформного програмного забезпечення і прискорювачів.
Підрозділ HPC R&D Monaka в Індії активно співпрацює з командою Arm у сфері спільного розроблення різних програмних рішень/налаштувань для різних стеків ML/DL для Arm. Спільна розробка з командою Arm стала чудовим робочим об'єднанням і дає відчуття роботи на благо світової спільноти у створенні відкритої екосистеми для демократизації використання AI», - додала Пріянка Шарма.
«Ми тісно співпрацювали з Fujitsu, щоб допомогти їм досягти відповідності для їхнього процесора Fujitsu-A64FX на базі ARM. Під час цієї співпраці команди ARM працювали пліч-о-пліч з інженерними та керівними групами Fujitsu, щоб краще зрозуміти середовище перевірки Fujitsu і співпрацювати з ними для досягнення відповідності архітектури в їхніх системах», - говорить Апараджита Бхаттачарія (Aparajita Bhattacharya), старший директор з інженерної архітектури та технологій ARM.
Fujitsu також придивляється до Unified Acceleration (UXL) Foundation, міжгалузевої групи, що прагне надати відкритий стандарт моделі програмування прискорювачів, що спрощує розробку кросплатформних застосунків. І ARM, і Fujitsu є членами UXL Foundation, так само як і Linaro для Linux.
Примітно, що цього тижня ARM показала перший порт своїх бібліотек KleidiAI з відкритим вихідним кодом для прискорення штучного інтелекту на таких процесорах, як Monaka.
Про DCIM у забезпеченні успішної роботи ІТ-директора
| 0 |
|
