Dukung Platform HPC Lampaui Batas di Cloud

Jumat, 22 Nov 2019 | 18.00 WIB

Dukung Platform HPC Lampaui Batas di Cloud

AMD EPYC (AMD)



Centroone.com -  Industri HPC (High Performance Computing) berkembang untuk mendukung beban kerja baru, tuntutan kinerja yang lebih besar dan yang paling penting, akses yang lebih mudah untuk penggunaan jangka panjang atau sementara.  

Di ajang SC19, acara tahunan utama untuk supercomputing  - Microsoft Azure  Azure mendorong batasan-batasan HPC lebih jauh di cloud dengan preview mesin virtual Azure HBv2 untuk komputasi performa tinggi.

Berbasis prosesor AMD EPYC 7742, mesin virtual ini memberi pelanggan akses ke performa supercomputer, mendukung 200Gbps HDR InfiniBand, dan hingga 80.000 core untuk satu pekerjaan, dalam kemudahan dan kesederhanaan melalui Cloud.

Sementara itu - Amazon Web Services (AWS) memperluas penggunaan prosesor AMD EPYC, lewat dua  Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) compute-optimized. Untuk C5a dan C5ad, akan ditenagai oleh prosesor AMD EPYC Generasi Kedua yang dapat disesuaikan pada frekuensi hingga 3,3Ghz. 

C5a dan C5ad akan datang dalam 8 ukuran yang tervirtualisasi hingga 96 vCPU yang akan menghadirkan pilihan tambahan untuk membantu pelanggan mengoptimalkan biaya dan kinerja untuk berbagai beban kerja komputasi intensif, termasuk pemrosesan batch, analisis terdistribusi, dan aplikasi web.  Keduanya akan tersedia dalam varian bare metal yang memungkinkan pelanggan untuk menjalankan aplikasi yang mendapat manfaat dari akses langsung ke prosesor dan sumber daya memori dari server dasar.  

Masih di SC19, AMD juga turut memperkenalkan ROCm 3.0.Siklus pengembangan ROCm menampilkan pengembangan dalam perbaikan berkelanjutan dan pembaruan untuk kompiler, perpustakaan, profiler, debugger dan sistem manajemen secara berkala.  

ROCm 3.0 mengusung inovasi baru untuk mendukung HIP-clang - kompiler yang dibangun di atas LLVM, meningkatkan kemampuan konversi CUDA dengan hipify-clang, optimisasi perpustakaan untuk HPC dan ML. Tidak ketinggalan dukungan percepatan yang diperluas untuk model dan aplikasi program HPC seperti pemrograman OpenMP, LAMMPS, dan NAMD serta dukungan untuk alat penyebaran sistem dan beban kerja seperti Kubernetes, Singularity, SLURM, TAU. 

Sementara itu, Integrasi hulu ROCm ke dalam kerangka kerja pembelajaran mesin TensorFlow dan PyTorch untuk aplikasi seperti pembelajaran penguatan, mengemudi mandiri, dan deteksi gambar dan video juga diperkuat.  by