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>vwinchina德赢超级计算机开源GPU技术:研究人员探索其优缺点

HSE大学教授CREDIT Vladimir Stegailov
HSE大学教授CREDIT Vladimir Stegailov

文摘:
HSE超级计算机原子建模和多尺度分析国际实验室、JIHT RAS和MIPT的研究人员比较了流行的分子建模程序在AMD和Nvidia生产的GPU加速器上的性能。在《国际高性能计算应用杂志》(International Journal of High Performance Computing Applications)发表的一篇论文中,学者们首次将LAMMPS移植到新的开源GPU技术AMD HIP上。

用于超级计算机的开源GPU技术:研究人员了解其优缺点

俄罗斯莫斯科|发布于2021年4月30日

学者彻底分析了三种分子建模计划的性能 - LAMMPS,Gromacs和Openmm - 在GPU加速器NVIDIA和AMD中进行了可比的峰值参数。对于测试,它们使用APOA1(载脂蛋白A1) - 脂质蛋白的模型,血浆中的“良好胆固醇”的主要载体蛋白。他们发现,研究计算的性能不仅受硬件参数的影响,而且是由软件环境的影响。事实证明,AMD驱动程序在计算内核并行发射的复杂情景中的无效性能可能导致相当大的延迟。开源解决方案仍然存在缺点。

在最近发表的论文中,研究人员首次将LAMMPS移植到一种新的开源GPU技术AMD HIP上。这一开发技术看起来非常有前途,因为它可以有效地在Nvidia加速器和AMD的新gpu上使用一种代码。已开发的LAMMPS修改版本已作为开源发布,并可在官方存储库中获得:来自世界各地的用户可以使用它来加速他们的计算。

“我们彻底分析和比较了Nvidia Volta和AMD Vega20架构的GPU加速内存子系统。我发现了GPU内核并行启动的逻辑上的差异,并通过可视化程序配置文件来演示。内存带宽和延迟的不同级别的GPU内存层次结构以及有效的GPU并行执行内核——所有这些方面对实体GPU的性能产生重大影响项目,“说Vsevolod Nikolskiy, HSE大学博士生和文章的作者之一。

这篇论文的作者认为,当代微电子巨头的技术竞赛显示了GPU加速技术多样化的明显趋势。

“一方面,这一事实对于最终用户来说是肯定的,因为它刺激了竞争,日益增长的有效性和超级计算机的降低。另一方面,由于需要考虑几种不同类型的GPU架构和编程技术的需求,开发有效计划将更加困难,“HSE大学教授的Vladimir Stegailov”评论道。“甚至支持不同架构上的普通处理器的程序可移植性(X86,ARM,POWER)通常很复杂。不同GPU平台之间的程序的可移植性是一个更复杂的问题。开源范例消除了许多障碍,帮助大型和复杂的超级计算机软​​件的开发人员。

2020年,图形加速器市场经历了不断增长的赤字。他们使用的流行领域是众所周知的:加密货币挖掘和机器学习任务。同时,科学研究还需要GPU加速器,用于新材料和生物分子的数学建模。

创建强大的超级计算机和开发快速有效的程序是为解决COVID-19大流行等最复杂的全球挑战做好准备的工具。该论文的作者之一、HSE大学的研究员Nikolay Kondratyuk说:“分子模型的计算工具今天在全球范围内被用于寻找对抗病毒的方法。”

最重要的数学建模程序是由来自几十个机构的国际团队和学者开发的。开发是在开源模式下进行的,并且是在免费许可下进行的。两家当代微电子巨头,英伟达和AMD的竞争导致了新的GPU加速器编程开源基础设施——AMD ROCm的出现。这个平台的开放源代码特性为各种类型的超级计算机提供了最大限度的可移植性。这种AMD的策略与英伟达的策略不同,后者的CUDA技术是一个封闭的标准。

没过多久就看到了学术界的反应。基于AMD GPU加速器的大型新超级计算机项目即将完成。芬兰的Lumi正在快速打造,其0.5 exaFLOPS的性能(相当于150万台笔记本电脑的性能)。今年,一个更强大的超级计算机,Frontier,预计在美国(1.5 exaFLOPS),在2023 -一个更强大的El Capitan (2 exaFLOPS)预计。

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