Das Konzept des Supercomputers beschränkte sich einst auf intensive Forschungs- und wissenschaftliche Aufgaben wie die Analyse großer Datenmengen zur Lösung medizinischer, ökologischer und infrastruktureller Herausforderungen. Mit den neuen Technologien, die sich auf künstliche Intelligenz konzentrierten, und der Beschleunigung des Übergangs zu Cloud-Systemen in der Pandemiezeit begannen Supercomputersysteme jedoch, in die Unternehmen einzudringen. Diese Supercomputing-Fähigkeit beschleunigte auch die F&E-Geschwindigkeit und die Produktentwicklung um Größenordnungen und eröffnete neue Möglichkeiten für bahnbrechende Innovationen.
Was können wir von der Energieeffizienz von Supercomputern lernen?
Wenn es um Supercomputer geht, fällt einem ein übermäßiger Energieverbrauch ein. In dieser Hinsicht glaubten die Unternehmen, dass es sich nie um eine Struktur handelte, die für tägliche Transaktionen verwendet werden könnte. Wenn jedoch bestimmte CPUs und GPUs zunehmend im HPC-Bereich eingesetzt werden, haben Unternehmen die Möglichkeit, ihre Zukunft zu gestalten.
Wenn Sie jetzt auf diese Technologien achten, kann Ihr Unternehmen dabei helfen, an der Spitze der Innovation zu bleiben und der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein. Schließlich sind die Benutzer bei HPC Early Adopters, die diejenigen ansprechen, die nach den neuesten und schnellsten Technologien suchen, bevor diese Technologien von vorsichtigeren Organisationen erworben werden.
Funktionen des AMD Instinct MI300 enthüllt
Energieeffizienz hilft Unternehmen nicht nur dabei, umweltfreundlicher zu sein, da sie eine beeindruckende Leistung pro Watt liefern, sondern sie wird auch zur Entwicklung der nächsten Generation kraftstoffsparender Produkte und Lösungen verwendet.
Nehmen Sie zum Beispiel Frontier, einen Supercomputer, der von AMD EPYC-CPUs der 3. Generation und AMD Instinct-Beschleunigern angetrieben wird, die so optimiert sind, dass sie über 1,5 Exaflops an hoher Rechenleistung liefern. Im neuesten Abschnitt der Top500-Liste rangiert es nicht nur an der Spitze, sondern auch an der Spitze der Green500-Liste, der neuesten Messung der Energieeffizienz von Supercomputern.
vorherige beste in japan Grün500 Die Maschine MN-3 produziert 39,38 Gigaflops pro Watt, während die Frontier, die von HPE für das Oak Ridge National Laboratory des US-Energieministeriums hergestellt wurde, 62,68 Gigaflops pro Watt erreicht. Das bedeutet, dass AMD EPYC Prozessoren und AMD Instinct Beschleuniger jetzt einige der effizientesten Supercomputer der Welt antreiben.
Lumi, eine Pre-Exascale-Maschine im IT Center for Science (CSC) in Kajaani, Finnland, gilt mit einer Rate von 51,6 Gigaflops/Watt als einer der energieeffizientesten Supercomputer der Welt. Diese Maschine verwendet eine ähnliche Technologie wie Frontier mit einer optimierten AMD EPYC-CPU und vier AMD Instinct MI250X-Beschleunigern pro Knoten. Die aktuelle Leistung des Lumi liegt laut Top500-Listung bei 151 Petaflops, bei einer theoretischen Spitzenleistung von mehr als 550 Petaflops pro Sekunde.
Was diese Maschinen jedoch besonders interessant macht, ist die Speicherkompatibilität der optimierten EPYC-CPU der 3. Generation und der MI250X-GPU. Durch die Unterstützung von kompatiblem CPU-GPU-Speicher, bei dem eine Kopie der Daten von CPU und GPU verarbeitet wird, wird weniger Energie zum Lesen/Schreiben von Daten aus dem Systemspeicher verbraucht und hilft den besten Supercomputern, effizienter zu laufen.
Dies ist ein Paradebeispiel für eine innovative Technologie, die in wenigen Jahren auf dem Servermarkt Einzug halten wird. Dies bedeutet nicht nur, dass CPUs und GPUs keine Energie verschwenden müssen, wenn sie mit zwei Datensätzen arbeiten, sondern erleichtert auch Softwareentwicklern das Leben, die zusammengesetzten Code für CPUs und GPUs schreiben können.
Darüber hinaus verfügt Lumi über eine innovative „Free-Cooling-Technologie“, die die Nutzung von Abwärme im Fernwärmenetz von Kajaani ermöglicht. Diese Technologie wird Berichten zufolge den jährlichen CO2-Fußabdruck der gesamten Stadt um 12.400 Tonnen reduzieren. Die Kühlung von Rechenzentren kann 40 % des gesamten Energieverbrauchs ausmachen, aber durch die Nutzung natürlicher Luftströme zur Kühlung und die Verhinderung der Rückführung heißer Luft wie beim Lumi können Rechenzentrumsbetreiber den Energieverbrauch senken und die damit verbundenen Emissionen reduzieren.
Was können wir aus diesen Ergebnissen lernen?
Die Schaffung eines nachhaltigeren Geschäfts ist zu einer Schlüsselpriorität für Organisationen geworden, und immer mehr Unternehmen setzen sich heute Klima- und/oder Energieeffizienzziele. Für diese Organisationen gibt es Lehren aus einigen der schnellsten Supercomputer der Welt, insbesondere aus den von AMD entwickelten.
AMDs eigene Untersuchungen zeigen beispielsweise, dass 10 AMD EPYC 7713 Dual-Socket-Server gegenüber 15 Dual-Socket-Servern auf Intel Xeon Platinum 8380-Basis benötigt werden, um 1200 VMS bereitzustellen, was zu einem um etwa 32 % reduzierten Stromverbrauch und geschätzten 70 Tonnen führt von Treibhausgasen spart Emissionen ein. Darüber hinaus ist es mit mehr Kernen pro Socket und pro Server einfacher, mehr Rechenleistung in einen agilen Dual- oder Single-Socket-Server zu integrieren, wodurch die Serveranzahl und der Platzbedarf weiter reduziert werden.
Das Unternehmen steht nicht nur an der Spitze der HPC-Innovation und Energieeffizienz, sondern AMD hat noch größere Ambitionen für die Zukunft, mit dem Ziel, die Energieeffizienz von 2020 bis 2025 für AMD-Prozessoren und Instinct-GPU-Beschleuniger um den Faktor 30 zu steigern: 2015 – 2020 beschleunigte Branchentrends und eine Reduzierung des Energieverbrauchs pro Berechnung um 97 % in diesem Zeitraum.
Geschäfts- und IT-Führungskräfte können gleichermaßen davon profitieren, die neuesten Nachrichten in der Supercomputing-Welt im Auge zu behalten. Die heutigen Supercomputer gehen über hohe Leistung und Skalierbarkeit hinaus und ermöglichen eine hohe Energieeffizienz, um die Umweltverträglichkeit zu unterstützen und den Weg für Computer der nächsten Generation und Workloads wie künstliche Intelligenz zu ebnen.
