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軟硬件協(xié)同創(chuàng)新 英特爾與生態(tài)伙伴加速融合HPC和AI

發(fā)布時間:2020-10-14 09:26:57

英特爾公司數(shù)據(jù)平臺集團副總裁、高性能計算事業(yè)部總經(jīng)理Trish Damkroger告訴記者,高性能計算技術(shù)是一個非常基礎(chǔ)的工具。不管是疫情的防控也好,還是疫苗的開發(fā)也好,都與此息息相關(guān),這些工作會產(chǎn)生大量的計算以及其他的需求,高性能計算會被頻繁地使用。

2020年,一場突如其來的新冠疫情讓全球進入到一個非常時刻,而數(shù)字經(jīng)技術(shù)的應(yīng)用讓人們在面對疫情時有了更多應(yīng)對舉措。特別是科技戰(zhàn)疫正加速HPC在醫(yī)療領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,原來使用HPC最多的是科研院所,在疫情期間醫(yī)院、公共衛(wèi)生防預(yù)等機構(gòu)都開始使用HPC。

同時,隨著數(shù)字經(jīng)濟的崛起和大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的快速創(chuàng)新和發(fā)展,大量的新研究方法和工具應(yīng)運而生,科學計算呈現(xiàn)出了井噴式的需求。常規(guī)的計算能力遠遠無法應(yīng)對復(fù)雜多樣的新需求,各行各業(yè)急需計算性能強、效率高、適用廣的高性能計算集群,促使HPC技術(shù)跨學科跨領(lǐng)域的融合。

英特爾公司數(shù)據(jù)平臺集團副總裁、高性能計算事業(yè)部總經(jīng)理Trish Damkroger告訴記者,高性能計算技術(shù)是一個非常基礎(chǔ)的工具。不管是疫情的防控也好,還是疫苗的開發(fā)也好,都與此息息相關(guān),這些工作會產(chǎn)生大量的計算以及其他的需求,高性能計算會被頻繁地使用。

浪潮集團AI&HPC副總經(jīng)理趙帥也表示,浪潮在國內(nèi)的教育、科研等各個領(lǐng)域幫助很多學校和研究所建設(shè)了他們目前為止最大型的超算系統(tǒng),來促進他們整個科學研究的發(fā)現(xiàn)。這與和英特爾的越來越緊密的合作是密不可分的。二者正在共同促進在整個國內(nèi)數(shù)據(jù)中心高性能計算各個領(lǐng)域當中的高速發(fā)展。

Trish表示,HPC和AI正處于一個融合臨界點,英特爾在高性能計算領(lǐng)域不斷創(chuàng)新和嘗試,高效融合HPC和AI。比如英特爾至強可擴展處理器內(nèi)置了人工智能指令集,可以幫助用戶加速人工智能工作負載。同時,英特爾也在跟生態(tài)系統(tǒng)的合作伙伴一起,通過新一代跨架構(gòu)統(tǒng)一軟件棧oneAPI把人工智能附加的功能整合到真正的應(yīng)用當中。

軟硬件協(xié)同創(chuàng)新

在HPC和AI的融合過程中,通用處理和工作負載優(yōu)化加速的需求對于解決設(shè)計、工程和科學中以前不可能解決的問題至關(guān)重要。這改變了我們設(shè)計、構(gòu)建和編程下一代超級計算系統(tǒng)的方式。同時,在一個單一的計算環(huán)境中,系統(tǒng)架構(gòu)的創(chuàng)新正在進行,以優(yōu)化工作流,并支持不同的HPC和AI應(yīng)用程序需求。此外,可編程性正在被重新定義,以簡化跨多種處理器和加速器的開發(fā),以支持廣泛的生態(tài)系統(tǒng)運用和創(chuàng)新,同時支持目前廣泛使用的編程語言。

英特爾一直致力于構(gòu)建技術(shù)基石,以制程和封裝、XPU架構(gòu)、內(nèi)存和存儲、互連、安全、軟件六大技術(shù)支柱,同時也以全尺度的存儲和互連技術(shù)推進云邊端的融合,引領(lǐng)計算創(chuàng)新。

在提升算力方面,英特爾XPU異構(gòu)整合和oneAPI實現(xiàn)軟硬協(xié)同。XPU可包含多種不同架構(gòu),包括在CPU、GPU、加速器和FPGA中部署的標量、矢量、矩陣和空間混合架構(gòu)組合。值得一提的是,英特爾最新發(fā)布的GPU架構(gòu)產(chǎn)品組合可帶來計算性能的高效提升。

在Trish看來,XPU的策略是與英特爾定義的應(yīng)用特性非常相關(guān)的,英特爾提供不同的產(chǎn)品,包括CPU、FPGA、加速器的選項,以及其他的產(chǎn)品對應(yīng)應(yīng)用的不同需求,這是一個比較核心的概念。

在軟件層面,oneAPI則是通過一套軟件接口、一套功能庫為開發(fā)者提供不同架構(gòu)上編程的便利性,同時已經(jīng)開發(fā)過的程序在架構(gòu)演進過程中不需要重新開發(fā),從而輕易地遷移到未來的架構(gòu)上。

Trish說,oneAPI一直在持續(xù)更新迭代,英特爾希望通過這樣的軟件開發(fā)平臺可以幫助合作伙伴和客戶在軟件移植方面的工作上提供加速。“oneAPI是開源的,可以支持到第三方的產(chǎn)品線,加速HPC和AI融合,減少客戶的工作量。”

傳輸方面,英特爾提供了以太網(wǎng)、硅光子為代表的一系列技術(shù),大幅提升數(shù)據(jù)傳輸能力;存儲方面,英特爾獨具代表性的傲騰技術(shù),突破內(nèi)存和存儲瓶頸,極大地提升了數(shù)據(jù)、存儲和內(nèi)存的可用性、經(jīng)濟性和靈活性。英特爾為智能邊緣提供的軟硬融合技術(shù)實力,為云邊端技術(shù)融合打下堅實的基礎(chǔ),引領(lǐng)智能邊緣的進一步發(fā)展。

目前,HPC云化趨勢已經(jīng)非常明顯,而英特爾也跟云計算提供商有大量的合作,保證云計算提供商提供的服務(wù)可以滿足大部分的HPC應(yīng)用的需求,包括提供一個高性能的核心,提供更快的互連產(chǎn)品,提供更快的存儲選項給到行業(yè)的最終用戶。“我們在跟行業(yè)一線的云計算廠商合作,疫情加速更多中小型客戶向云上HPC遷移,這里面蘊含巨大的商業(yè)機會。”Trish說。

而在傳統(tǒng)硬件方面,英特爾也在保持著長久以來的優(yōu)勢地位。據(jù)趙帥介紹,依托基于英特爾至強可擴展處理器的π2.0平臺,我們成功運行了一個4.4萬億粒子的N體模擬(N-body)算力,大概使用了集群80%的節(jié)點,使用了超過512個節(jié)點,兩萬多個核心,追蹤了137億宇宙演化過程,打破了天文學N體模擬的世界紀錄。這一點是浪潮聯(lián)合英特爾與上海交大在π2.0上取得的非常重大的成果。

除了π2.0之外,浪潮今年基于英特爾最新的Cascade Lake Refresh處理器,也為中南大學也設(shè)計了一套最強性能,目前高校應(yīng)該是最強計算能力的超算系統(tǒng),趙帥表示。這些都是我們跟英特爾基于我們最新的產(chǎn)品,一代一代的為中國的教育和科研用戶創(chuàng)造更好的集群系統(tǒng),也創(chuàng)造更大的價值。

加速行業(yè)落地

前面我們提到醫(yī)療衛(wèi)生健康行業(yè)對于HPC是剛性需求,英特爾跟上海瑞金醫(yī)院國家轉(zhuǎn)化醫(yī)學中心聯(lián)合打造了高性能計算和AI融合的平臺,瑞金醫(yī)院國家轉(zhuǎn)化醫(yī)學中心屬于轉(zhuǎn)化醫(yī)學國家重大科技基礎(chǔ)設(shè)施,它是“十二五”期間國家重點規(guī)劃的16項重大基礎(chǔ)設(shè)施之一。

國家轉(zhuǎn)化醫(yī)學中心大數(shù)據(jù)平臺負責人呂綱介紹說,在本次疫情當中,瑞金轉(zhuǎn)化醫(yī)學中心也和上海公衛(wèi)中心進行了合作,對2020年1月20日-2月25日期間收治的326例患者,進行了病毒基因組、臨床表現(xiàn)特點、免疫反應(yīng)改變等數(shù)據(jù)的全面深度分析,其中112個COVID-19病例的病毒基因組進行了深度測序、組裝和解析。相關(guān)研究成果最后也在《Nature》的主刊上得到了發(fā)表,從收到樣本開始測序,到后續(xù)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、分析、以及最后文章的撰寫與提交,總共是短短的45天時間,這個平臺在其中起到了非常大的加速作用。

從架構(gòu)上,中心采用了英特爾傲騰的內(nèi)存產(chǎn)品來擴充內(nèi)存密集型任務(wù)能力,也在嘗試使用DAOS這個分布式文件系統(tǒng),部署AI和一些組學計算的應(yīng)用,通過它對數(shù)據(jù)快速流轉(zhuǎn)的優(yōu)勢加速提升項目的運行效率。DAOS系統(tǒng)提供非常快的并發(fā)、聚合的帶寬,符合組學超大文件數(shù)量讀入讀出的分析需求。有的時候,分析中還會產(chǎn)生大量的小文件,而傲騰內(nèi)存可以大大加速這個分析過程。

“在組學分析當中,負載是非常多樣化的,既有屬于計算密集型應(yīng)用,又是資源密集型需求,特定分析對內(nèi)存需求也很大,由于數(shù)據(jù)量大,通常也會有很大的數(shù)據(jù)I/O方面的壓力。這種情況下,最好的加速方式是采用CPU加速的方式。例如我們在一些基因組測序上的分析,就采用了CPU加速方式,利用其并行化的特點,能夠使原來分析的速度提高5到10倍。”呂綱說。

特別是在傲騰內(nèi)存使用方面,中心應(yīng)用工作負載基本上分為兩種,一種是Reference相關(guān)的,它對CPU核心數(shù)有比較多的需求。另外一種是Assembly,它需要把不同的碎片進行整合,這一類的計算對內(nèi)存的需求就非常大,呂綱解釋道。針對不同的應(yīng)用類型,傲騰內(nèi)存提供了內(nèi)存模式和直連模式。比如需要進行全基因組組裝的時候,當需要大內(nèi)存的時候,我們會使用傲騰的內(nèi)存模式來。另外一種情況是其他的機器會采用存儲模式,通過DAOS分布式文件系統(tǒng)來對應(yīng)用進行加速。

呂綱表示,在進行全基因組組裝的時候,我們會使用傲騰的內(nèi)存模式來實現(xiàn)大內(nèi)存。其他的機器會采用存儲模式,通過DAOS分布式文件系統(tǒng)來對應(yīng)用進行加速。

對此,北京東方超算科技有限公司CEO白洋也表示,因為英特爾有很多新的技術(shù)需要慢慢去找一些使用場景。比如說AEP,它的特點是如果我們把它當成內(nèi)存來用的話,它的內(nèi)存容量要比傳統(tǒng)的DDR的Memory要大。在很多情況下是和英特爾與終端用戶共同探索,達到性價比和性能雙重兼顧。

南京大學人工微結(jié)構(gòu)科學與協(xié)作創(chuàng)新中心姚舸則表示,未來我們希望得到英特爾更多的支持,這樣我們在未來可以更好的提升我們基礎(chǔ)設(shè)施的能力,我們整個信息化包括高性能計算的能力。因為對于科研來說,其實多少都不夠,老師總是可以用滿。

結(jié)語

高性能計算已經(jīng)融入了我們的生活,計算力的發(fā)展支撐了這一進程,并且成為了其中關(guān)鍵性的力量。從計算架構(gòu)到應(yīng)用,英特爾不斷賦能HPC,推動計算產(chǎn)業(yè)的變革。

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