AMD CTO Mark Papermaster欢谈高性能修正算法
浏览:46 时间:2024-3-30

前几天,Inside HPC对AMD首席技术责任者兼执行副总裁的Mark Papermaster进行了面谈法。 (负责Mark Papermaster、AMD首席技术官兼执行副总裁、技术和工程) *过去18个月,AMD在HPC领域复活了。 你认为高性能计算的发展趋势是什么? 我们在高性能计算的拐点中。 传统的高性能计算( HPC )工作负载(如石油天然气探测、天气预报、模拟和建模)对计算和性能的需求持续快速增长。 工作负载这些个需要更多的核心驱动程序、更高的存储容量和I/O带宽。 HPC是AMD全面复兴的重要领域之一。 AMD EPYC服务器处理器提供单个创纪录的64核、平衡的存储和I/O性能,有效地驱动性能要求最苛刻的应用程序。 新的这些个应用程序需要更多的计算能力和更高的性价比。 AMD是不断升级的产品残奥表和重复的产品路线图,可积极响应这些个技术的趋势和需求。 amd将重点放在哪些创新领域并继续取得成果? 在AMD中,我们在多重管理下采用创新的方法。 永远不要忽略重复的电脑CPU和显示芯片产品路线图,以提高性能和效率。 同样,我们将重点放在模数化的配置修订上,通过优化IP模块来推动分段市场的增长,从而加快软件性能并建构卓越的溶解热。 主要的创新领域是1. 'Zen '核心x86 电脑CPU微架构和' Navi '核心显示芯片微架构。 使用AMD Infinity体系结构的模块化修改方法3 .创新的“X3D”软件包4 .开源项目的软件平台进一步促进健康生态系统的发展。 今后在三年五载,AMD将通讯端口200亿台二次巨型计算机。 从客户的角度来看,为最终用户提供100亿次计算性能最难的挑战是什么数据中心领域的两大应用,即机器学习和高性能计算,是100亿次计算时代的发展 最困难的两个课题是提高能源效率和计程仪编程效率。 这是一种软件AMD第三代Infinity体系结构,它与非常高效的电脑CPU和显示芯片以及硬件完全协作,以简化并行计程仪编程,除了AMD EPYC处理器和Radeon Instinct格拉夫磁盘之间的一致存储网站数据库外 AMD的ROCm开源软件平台也可以利用这些个的基础技术为机器学习和HPC应用提供100亿次计算性能。 对HPC的需求永远不会停留在100亿次级计算上。 考虑到摩尔定律,你认为应该如何满足“百亿次”以后的需求?总是有创新的方法,不断推进计算能力的急剧增长。 我简单地谈三个技术方向。 目前研究的非常有发展潜力的技术之一是整合光子学。 代替电子而传输光子的光子技术很可能有助于解决诸如电阻、泄漏、延迟和发热之类的一系列问题。 光子校正计算机可以利用光来传输信息,但是集成光子技术的芯片可以更加简单地应用该技术并获得更高的性能表示。 量子校正算法在某些场景中非常有前途,但在日常应用程序中不能代替数字校正算法。 相反,量子校正机构应当结合现有的校正技术,加快化学和天气预报校正等特殊领域的校正。 另外,将来还有模拟虚拟神经网络和其他大脑工作的技术等,神经形态修正算法的一席。 神经形态核算具有巨大潜力,降低能源消费,提高性能,应用范围从异常检测到医疗诊断。 参加像SC19和戴尔高性能计算社区会议这样的上通告花了很多时间,为什么您非常重视与HPC用户的交互? 作为AMD CTO,我们希望与业界计算需求最强的用户直接交流。 HPC是引领技术潮流的领域,用户对其工作负载、硬件和软件瓶颈以及将订正力发展到最高水平的架构有着深刻的认识。 从HPC社区收回种子文件、满足专门人才需求和分享AMD高性能计算愿景的机会非常重要。 就我个人而言,现在摆在我们面前的HPC发展的巨大机会让我们感到前所未有的兴奋。 我们进入了一百亿二次订正时代,这是卓越、高兴的时刻。 我们从未预见过的新机会即将出现。