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2013-11-27 00:17 出处:PConline原创 作者:Echo 责任编辑:xujian1
1“微异构”计算系统欲取代传统异构模式回顶部

  【PConline 资讯】今年全球高性能计算机500强榜单上,来自中国的“天河二号”(Milky Way 2)以54.9PFlops(每秒54.9千万亿次浮点运算)再次蝉联冠军。而让这套系统得以高居榜首的核心,则是来自英特尔的48000颗至强融核协处理器以及32000颗至强CPU。

天河二号

  天河二号系统采用“微异构架构”(Neo-heterogeneousarchitecture),即具有多种类型、可提供计算力的硬件架构,但却由通用编程模型予以支持,以简化开发和优化过程。这一优势是传统异构架构(使用CPU与GPU加速器的组合)所无法实现的。

HPC TOP100

  从系统架构上来看,“天河二号”整个系统采用了32000颗英特尔E52600V2系列,加上48000英特尔至强融核协处理器。这样的架构,英特尔将其称之为“微异构架构”。“所谓‘微异构架构’就是采用单一编程模式的异构”。

  这听起来似乎很有诱惑力,因为对于许多高性能计算的客户而言,无论是“CPU+GPU”的架构还是“CPU+MIC”的架构,异构编程毕竟是一个老大难。微异构架构并不是说CPU上的程序可以直接在CPU+MIC的架构上使用。

intel

  处理器的性能提升一直决定着全球超级计算机运算能力的发展。过去的约10年里,TOP500全球最高速超级计算机的总运算性能提升速度基本上和摩尔定律保持一致。

英特尔

  大家熟知的CPU+GPU的传统异构架构模式似乎已经不能满足超级计算机运算能力的需要,英特尔为此研发出了至强处理器 + 至强融核协处理器所构成的“微异构”计算系统。希望带来服务器计算新模式时代。>>

 

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2传统的“CPU+GPU”异构模式回顶部

传统的异构模式

  近几年来,随着GPU加速计算的兴起,GPU在服务器中的作用是越来越受关注。

GPU计算

  GPU(Graphic Processing Unit),中文译名图形处理器,相当于CPU在电脑中的作用,GPU是显卡的“心脏”,它决定了该显卡的档次和大部分性能,为人所熟知的是作用是三维图像和特效处理功能,今天,GPU已经不再局限于3D图形处理了,GPU通用计算(GPGPU)技术发展已经引起业界不少的关注。

英特尔

  GPU通用计算就是利用图形处理器(GPU)来进行通用科学与工程计算。事实也证明在浮点运算、并行计算等部分计算方面,GPU可以提供数十倍乃至于上百倍于CPU性能。这也就是为何服务器厂商越来越重视GPU的原因。

2

  GPU先驱英伟达对于GPU计算的描述:GPU计算的模式就是,在异构协同处理计算模型中将CPU与GPU结合起来加以利用。应用程序的串行部分在CPU上运行,而计算任务繁重的部分则由GPU来加速。

  GPU计算实际上涉及到CPU和GPU,将CPU与GPU整合或者融合在一起更有利于二者之间的协同发挥作用。>>

3基于异构系统架构的APU服务器回顶部

基于异构系统架构的APU服务器

  在今年的2013年AMD开发者峰会上,AMD宣布将借助其开发软件工具,与开源社区和技术伙伴们携手,在下一代服务器中启用“加速处理器”(APU)产品。

3

  因此,AMD也就推出整合CPU与GPU的Fusion架构,提出APU的概念。Fusion意为融合CPU与GPU的融合。整合GPU的意义不仅仅是在于3D图形处理能力,而且更为重要的是GPU通用计算。

  AMD院士Phil Rogers在演讲中强调:AMD在利用AMD APU技术内部开发软件以及授权他人开发软件这两大方面取得了显著进步,同时表示AMD APU技术实现了AMD Radeon™图像处理引擎与单芯片上x86运算处理能力的有机结合(两者结合在一个单一芯片上即“SOC”)。

APU

  基于异构系统架构(HSA)的APU服务器即将上市,AMD为此也开发出了相关工具,让软件开发人员能够利用HSA所提供的优势。HSA可支持CPU和GPU在单芯片上和谐工作,在不产生任何数据传输损失的条件下将正确任务无缝迁移到最适合的处理单元,并让GPU有更多的内存可用,以便使复杂处理任务可以适应单节点。

  Moor Insights & Strategy CTO兼高级分析师Paul Teich表示:“对于许多服务器端高性能计算(HPC)和大数据分析工作负载而言,将AMD即将推出的与HSA兼容的APU与新的“east-west”连接架构——比如AMD的Freedom Fabric和惠普的Moonshot——进行结合,都是一个潜在的游戏规则改变的因素”。

英特尔

  当前,AMD正与其技术合作伙伴和开源社区开展协作,为开发人员提供合适的工具,让他们能够创建可同时利用其具有革命意义的、基于异构系统架构(HSA)的APU服务器提供的CPU和GPU计算能力的服务器应用程序。>>

4正视HPC的系统级挑战回顶部

HPC的系统级挑战

  经典的计算机科学课程告诉我们,想要发挥一个计算系统的最大性能,必须从各方面消除系统瓶颈,其中最主要的是计算瓶颈、I/O瓶颈以及软件瓶颈。而对于高性能计算(HPC)来说,目前85%的超算系统是由计算集群构成,因而更需要总体的去衡量整个系统的瓶颈和效率。

英特尔

  简单来说,计算性能是核心,传统堆砌CPU的方式因为机架密度和高昂的功耗而难以大幅度的提升——即便是“天河二号”也只有3.2万颗至强处理器,而针对并行计算的至强融核协处理器数量达到了4.8万颗。这说明了未来高性能计算将越来越多的采用这种“微异构架构”,由同为x86架构的至强融核协处理器提供绝大部分计算力。从而解决日益攀升的计算资源需求,使其不再是瓶颈。

英特尔

  I/O瓶颈分为两部分,一是节点内的I/O,另外是节点间,跨机架的I/O。英特尔为节点内I/O做了一系列努力:将内存控制器、PCI-E控制器等放入CPU,用顶尖的半导体科技制造SSD固态硬盘来加速节点内的存储读写速度和随机数据IOPS(高性能计算敏感)。而对于节点间的I/O,不论是英特尔的万兆以太网,还是正在发展的硅光子通信技术(可达25Gb/s以上速度),都在全力加速计算节点间的I/O能力。

英特尔

  但硬件提升对软件开发和系统优化带来的影响不可不重视。之所以强调“微异构”,就是因为这一架构的微弱区别在于至强处理器是传统多核心CPU,而至强融核协处理器则拥有众多的微内核——但是它们拥有相同的x86架构,可以在相同的编程环境下,甚至几乎不用改动原有代码就可以在系统上顺利运行。而英特尔即将推出的代号为“Knights Landing”的新一代融核主处理器则可以无缝运行原生应用。

  如果说高性能计算需要用开放的“微异构”来消除计算瓶颈,用节点内的高度集成和节点间的高速网络来消除I/O瓶颈,那么用x86架构下的软件来定义整个系统,才是所有超级计算机的终极任务——让应用真正无缝、高速的跑在系统上。>>

5“微异构”夺冠 预示未来趋势回顶部

“微异构”夺冠 预示未来趋势

  高性能计算一直以来作为科学研究的重要手段,被广泛应用在分子物理、分子生物学、高能物理、工业设计、大气研究、石油勘探等领域。最简单的例子是汽车的外形和造价:想要设计出阻力最小、最省油,但是抓地能力要好、更加安全的汽车,如果按照传统设计方法反复做各种试验,那么最终汽车的成本将非常高昂。而如今绝大多数的汽车厂商都会采用实际试验和高性能计算模拟相结合的方式来设计汽车,于是在很短的时间周期内,新款车型可以被研制出来,其造价进一步降低,风阻更小。

英特尔

  因此,高性能计算的精确度和效率成为了不断推动工业、科学研究进步的重要因素。举例来说,本次夺冠的“天河二号”的计算能力是2012年11月Top500榜单中冠军计算能力的两倍。这意味着相同的计算工作可以缩短一半时间完成,或是在同样时间内计算更多的任务。

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微异构架构

  但为何一年之内会有如此大的变化呢?答案就是“天河二号”采用了英特尔至强处理器 + 至强融核协处理器所构成的“微异构”计算系统。该系统即具有多种类型、可提供计算力的硬件架构,但却由通用编程模型予以支持,以简化开发和优化过程。这一优势是传统异构架构(使用CPU与GPU加速器的组合)所无法实现的。这也使得“天河二号”成为最具能效的系统之一(系统总功率为17.8兆瓦)。

intel

  如今,越来越多的高性能计算系统开始采用异构模式来解决并行计算任务。但主要矛盾在于编写适用于这种异构计算环境的程序,一方面要尽可能好的利用GPU的并行管线,另一方面又要协同调度好CPU的计算资源。这也是很多超算中心在异构模式面前犹豫的原因——太过复杂。而如今,“天河二号”用“微异构”做了榜样,一方面用至强融核协处理器实现了大规模并行计算,另一方面由于至强融核是x86架构,极大的简化了开发和系统优化过程。

  事实也是如此,自从6个多月前推出英特尔至强融核协处理器以来,英特尔至强处理器和英特尔至强融核协处理器已发展成为一个强大的组合,在全球最快的多个超级计算机中得到了广泛采用,至今已经在所有超级计算机 500 强提供的聚合性能中占据 18% 的份额。

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