AMD 發表全球首款 7 奈米製程資料中心

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AMD 發表AMD Radeon Instinct MI60與 MI50 加速器,為全球首款 7 奈米製程資料中心 GPU,滿足新一代深度學習、高效能運算、雲端運算以及渲染等應用所需的運算效能需求。研究人員、科學家以及開發者等運用 AMD Radeon Instinct 加速器解決各種嚴峻與矚目的挑戰,包括大規模模擬、氣候變遷、計算生物學與疾病預防等。

AMD Radeon 繪圖技術事業群工程部全球資深副總裁David Wang表示,傳統 GPU 架構限制了 IT 管理者有效處理對現代雲端資料中心的工作負載進行龐大資料集的持續演進與分析需求。新款 AMD Radeon Instinct 加速器結合世界級效能以及靈活架構,加上強大的軟體平台以及業界最頂尖的 ROCm 開放軟體產業體系,不但提供業界需要的關鍵元件,也解決艱鉅的雲端運算挑戰。

AMD Radeon Instinct MI60 與 MI50 加速器擁有靈活的混合精度運算功能,搭載高效能運算單元,能夠處理更多工作負載類型,如各種 HPC 與深度學習應用。全新 AMD Radeon Instinct MI60 與 MI50 加速器專為有效處理眾多工作負載類型而設計。應用範圍涵蓋訓練複雜的神經網路,為資料中心與部門部署提供更高的浮點運算效能、效率以及各種新功能。

AMD Radeon Instinct MI60 與 MI50 加速器提供高速的浮點運算效能以及高達 1 TB/s 的超高速 HBM2(第2代高頻寬記憶體),也是首款支援新一代 PCIe 4.0 互連技術的 GPU,比其他x86 CPU到GPU互連技術快出高達 2 倍,並配備 AMD Infinity Fabric Link GPU 互連技術,讓 GPU 對 GPU 的通訊比 PCIe Gen 3 快出高達 6 倍。

AMD 同時宣佈推出用於加速運算的新版 ROCm 開放軟體平台,支援新款加速器的各項結構功能,包括優化的深度學習作業(DLOPS)以及 AMD Infinity Fabric Link GPU 互連技術。專為擴充設計的 ROCm 讓客戶在開放環境中部署高效能且環保節能的異質化運算系統。

Google TensorFlow 工程部總監 Rajat Monga 表示,Google 相信開放性資源對每位使用者都有益處。我們看到了開源機器學習技術帶來的助益,也很高興看到 AMD 的支持。在 ROCm 開放軟體平台的幫助下,TensorFlow 用戶將能受益於 GPU 加速技術以及更強大的開源機器學習產業體系。

AMD Radeon Instinct MI60 與 MI50 加速器的特色:

  • 優化深度學習作業:提供靈活的混合精度 FP16、FP32 以及 INT4/INT8 運算功能,滿足瞬息萬變且不斷演化成長的工作負載需求,包括從訓練複雜的神經網路一直到對這些受訓網路執行的推導。
  • 全球最快雙精度 PCIe加速器AMD Radeon Instinct MI60 加速器是全球最快雙精度 PCIe 4.0 加速器,提供高達 4 TFLOPS 的尖峰 FP64 效能,讓各產業的科學家與研究人員更有效率地處理各種 HPC 應用,包括生命科學、能源、金融、汽車、航太、學術、政府機構以及國防等領域。AMD Radeon Instinct MI50 提供高達 6.7 TFLOPS 的 FP64 尖峰效能,針對各種深度學習工作負載帶來一個高效率、高性價比的解決方案,同時能在虛擬桌面基礎架構(VDI)、桌面即服務(DaaS)以及各種雲端環境高度重複使用。
  • 高達6倍的資料傳輸速度:每個 GPU 配置 2 個 Infinity Fabric Links,點對點傳輸頻寬高達 200 GB/s,比 PCIe 3.0 快達6倍,在巢式環形組態下支援 4個 GPU 連結(在 8 GPU 的伺服器內配置 2 個巢結構)。
  • 超高速 HBM2 記憶體:AMD Radeon Instinct MI60 和 MI50 分別提供 32GB 及 16GB 的 HBM2 錯誤校正碼(ECC)記憶體。兩款 GPU 提供全晶片 ECC 與可靠、可用、可維護技術(RAS)。RAS 可為超大規模 HPC 部署,提供更精準運算結果的關鍵技術。
  • 支援安全虛擬化工作負載:AMD MxGPU 技術是硬體式 GPU 虛擬化解決方案,採用業界標準 SR-IOV(單根I/O虛擬化)技術,使駭客難以從硬體層面發動攻擊,為虛擬雲端部署提供安全防護。

更新 ROCm 開放軟體平台

AMD 同時發佈新版 ROCm 開放軟體平台,設計目的在加速開發高效能且節省能源的異質化運算系統。除了支援新款Radeon Instinct 加速器,ROCm 2.0 版本軟體還針對新 DLOPS 更新數學函式庫,支援包括 CentOS、RHEL 以及 Ubuntu 在內的 64 位元 Linux 作業系統。ROCm 也將現有元件優化,以及支援最新版本的熱門深度學習框架,包括 TensorFlow 1.11、 PyTorch(Caffe2)等。

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圖片及資料來源:美商超微半導體

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