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利用英偉達ARM HPC開發(fā)套件開發(fā)下一代HPC應(yīng)用程序

星星科技指導(dǎo)員 ? 來源:NVIDIA ? 作者:NVIDIA ? 2022-04-14 14:50 ? 次閱讀
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NVIDIA 宣布可使用 NVIDIA Arm HPC Developer Kit 和 NVIDIA HPC SDK 進行預(yù)訂購。從那時起, NVIDIA 及其合作伙伴一直在努力將設(shè)備交到開發(fā)人員手中,以提高全球可用性,并增強軟件堆棧。

全球可用性

英偉達 ARM HPC 開發(fā)套件基于千兆位 G242-P32 2U 服務(wù)器。它包括 ARM CPU 、兩個 A100 GPU 、兩個 NVIDIA BlueField – 2 數(shù)據(jù)處理器( DPU )和英偉達 HPC-SDK 套件工具。

這提供了對單節(jié)點和多節(jié)點配置的支持??赏ㄟ^ GIGABYTE 訂購全球交付的裝置。

已運行 HPC 代碼的用戶

第一個處理器已經(jīng)被應(yīng)用于包括洛斯阿拉莫斯國家實驗室( LANL )、萊斯特大學(xué)、橡樹嶺國家實驗室( ORNL )和***高性能計算中心( NCHC )的網(wǎng)站。他們成功地部署了多節(jié)點配置,并向用戶開放系統(tǒng)以運行 HPC 代碼。

洛斯阿拉莫斯國家實驗室

“洛斯阿拉莫斯國家實驗室有一系列與國家安全任務(wù)空間相關(guān)的要求。在此背景下,我們評估、部署并將許多先進技術(shù)集成到我們的生態(tài)系統(tǒng)中。這些技術(shù)的一貫?zāi)繕?biāo)是改進我們對任務(wù)要求的響應(yīng)。

“作為我們 2023 HPE / NVIDIA 系統(tǒng)的一部分,該系統(tǒng)將利用 NVIDIA 的 Grace 基于 Arm 的 CPU ,洛斯阿拉莫斯一直在與 Arm 生態(tài)系統(tǒng)軟件和硬件合作??紤]到這一點,我們已經(jīng)部署了早期開發(fā)測試系統(tǒng),我們看到了良好的成功 MIG 評級和開發(fā)新代碼。其中一個我們正在積極進行硬件和軟件代碼設(shè)計的代碼是一個名為 Phoebus 的天體物理學(xué)代碼。”—— LANL 首席架構(gòu)師史蒂夫·普爾( Steve Poole )。

萊斯特大學(xué)

“萊斯特大學(xué),得益于 ExcBurr 硬件和啟用軟件程序和 STFC 狄拉克 HPC 設(shè)施的貢獻,最近完成了 4X NVIDIA ARM HPC 開發(fā)者套件的部署,所有英國開發(fā)者都有興趣在 Nvidia 安培架構(gòu)上測試、移植和優(yōu)化戰(zhàn)略英國應(yīng)用程序。真計算 Altra CPU 和 NVIDIA A100 GPU 。

“由于 ExCALIBUR 等舉措,英國在計算領(lǐng)域仍然處于領(lǐng)先地位。這一基于 Arm 的加速系統(tǒng)的加入為評估加速器在快速增長和多樣化的 Arm HPC 生態(tài)系統(tǒng)中的作用提供了新的機會。我們歡迎 NVIDIA 在推動生態(tài)系統(tǒng)進入下一個 ac 時代方面的密切合作關(guān)系加速計算。”——馬克·威爾金森,理論天體物理學(xué)教授, DiRAC HPC 設(shè)施主任。

橡樹嶺國家實驗室

“在 ORNL ,我們期待著與 NVIDIA 合作,探索在 NVIDIA ARM HPC 開發(fā)者工具包上部署廣泛的應(yīng)用程序,因為性能可移植性在 HPC 中繼續(xù)突出?!?Ross Miller , ORNL 國家計算科學(xué)中心的系統(tǒng)集成程序員。

軟件棧增強

NVIDIA 在增強 HPCSDK 和支持 Arm 上的全套 ML 工具方面繼續(xù)取得快速進展。與 HPCSDK 不同, NVIDIA 宣布支持兩種最流行的 深度學(xué)習(xí)框架 : PyTorch 和 TensorFlow 。

此外, RAPIDS 軟件庫套件和 NVIDIA Triton Inference Server 將于年底在 Arm 上提供。

英偉達 ARM HPC 開發(fā)工具包是第一個步驟,使 AR-HPC 生態(tài)系統(tǒng) GPU 加速。 NVIDIA 致力于全面支持 Arm 的 HPC 和 AI 應(yīng)用。

關(guān)于作者

Neeraj Srivastava 是 NVIDIA 的高級產(chǎn)品營銷經(jīng)理,專注于 NVIDIA 的數(shù)據(jù)中心 CPU 產(chǎn)品。在加入 NVIDIA 之前,他曾在 IBM 、 Dell 和 Flex 擔(dān)任營銷和技術(shù)職務(wù)。 Neeraj 從洛杉磯加利福尼亞大學(xué)獲得學(xué)士學(xué)位。

Jay Gould 是 NVIDIA 的高級產(chǎn)品營銷經(jīng)理,專注于 GPU 加速應(yīng)用程序的 HPC 軟件和平臺。在 NVIDIA 之前,他曾在 Cray 、 Xilinx 和頂級 csp 從事高性能計算工作。杰伊在哈維·穆德學(xué)院獲得學(xué)士學(xué)位。

審核編輯:郭婷

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