ドメイン固有のハードウェア アクセラレータによる特殊なアーキテクチャの活用: Rescale の Nvidia GPU と Arm チップ

工学や科学研究においては、高性能コンピューティング（HPC）ソリューションの需要が高まり続けています。複雑なシミュレーションから高度な機械学習モデルまで、現代の工学や科学のアプリケーションには膨大な計算要件があります。これらの需要を満たすために、特にドメイン固有のハードウェアアクセラレータが求められています。 Nvidia GPU の三脚と アームチップは、非常に貴重なものとなっています。 クラウドプラットフォーム Rescaleのようなこれらの特殊なアーキテクチャは、 計算効率とパフォーマンス詳しく見ていきましょう エンジニアと科学者 Rescale 上の Nvidia GPU と Arm チップを活用して、最も困難な計算問題に取り組むことができます。

特殊なアーキテクチャがパフォーマンスの向上を促進

ドメイン固有のハードウェア アクセラレータは、特定の種類の計算のパフォーマンスを最適化するように設計されています。汎用 CPU とは異なり、これらのアクセラレータは特定のタスクをより効率的に処理できるカスタマイズされたソリューションを提供するため、エンジニアリングや科学研究でよく見られる複雑でデータ集約型のワークロードに最適です。

1980 年から現在までのコンピューティング アーキテクチャのパフォーマンスの進化は、同種アーキテクチャと異種アーキテクチャの違いを示しています。当初、シングル スレッド CPU アーキテクチャのパフォーマンスは、ムーアの法則の時代に年間 1.5 倍向上しましたが、1.1 年頃には年間 2005 倍に低下しました。対照的に、特殊なコンピューティング アーキテクチャ (GPU、FPGA、TPU、ASIC、Quantum など) は、導入以来、年間 2 倍のパフォーマンス成長率を示しており、1000 年間で 1 倍の成長が予測されています [XNUMX]。上のグラフは、大幅なパフォーマンス向上のために、同種から異種特殊アーキテクチャへの移行を強調しています。

2 つの異なるアーキテクチャと、それらの計算集約型ワークフローへの適用可能性について学習します。

Nvidia GPU: 並列処理のパワーを解き放つ

Nvidia GPU は、比類のない並列処理機能により、科学計算の分野に革命をもたらしました。もともとグラフィックスのレンダリングを目的としていた GPU は、特に流体力学、分子動力学、AI 物理学の分野で、計算負荷の高いタスクの処理において並外れた能力を発揮してきました。 

Nvidia GPU の主な機能:

1. 大規模な並列処理Nvidia GPU は、同時計算を実行できる数千のコアを誇り、ニューラル ネットワークでの行列乗算や分子シミュレーションでの粒子相互作用などの並列化可能なタスクに最適です。
2. CUDA プログラミング モデル: NvidiaのCUDA (Compute Unified Device Architecture) フレームワークを使用すると、エンジニアリングおよび研究ソフトウェア開発者は、GPU の並列処理能力を最大限に活用するコードを作成できます。CUDA は、GPU プログラミングにおける科学計算の標準となっています。
3. テンソルコア: 導入年 NvidiaのVolta 以降 アーキテクチャテンソルコアは、ディープラーニングの演算を高速化するために設計された特殊なユニットです。トレーニングと推論において大幅なパフォーマンス向上を実現します。 ニューラルネットワーク.

Arm チップ: 多様なアプリケーションに対応する効率性と汎用性

Armプロセッサ エネルギー効率と汎用性で知られており、携帯電話からスーパーコンピューターまで幅広いデバイスで人気を博しています。 科学と工学 アプリケーションでは、Arm チップはパフォーマンスと電力効率のバランスを実現し、特に大規模なシミュレーションやデータ分析に役立ちます。

Armチップの主な特徴:

1. エネルギー効率Arm のアーキテクチャは、ワットあたりのパフォーマンスを最大化するように設計されており、主要なグリーン コンピューティング候補となっています。NVIDIA Grace が Grace CPU のメモリに LPDDR (低電力 DDR) を使用していることからもわかるように、電力に敏感なアプリケーションや、エネルギー コストが懸念される大規模な導入に適しています。
2. 拡張性Arm プロセッサは、低電力組み込みシステムから高性能コンピューティング クラスターまで拡張可能で、さまざまなユース ケースにわたって柔軟性を提供します。パフォーマンスの面では、Arm プロセッサは x86 プロセッサと同等またはそれ以上であり、ライセンスに縛られたシミュレーション ツールにとって魅力的です。
3. コストパフォーマンスArm チップは他のプロセッサに比べてコスト効率に優れていることが多く、大手ハイパースケーラーは独自の Arm CPU を構築しています。これにより、ユーザーのコンピューティング効率が向上し、価格とパフォーマンスのバランスが取れた状態になります。これは、研究プロジェクトや大規模な実装に特に有益です。

Rescale: 高性能コンピューティング向けにカスタマイズされたプラットフォーム

Rescale は、スケーラブルな HPC リソースを提供するように設計されたクラウド プラットフォームであり、研究者やエンジニアが Nvidia GPU や Arm プロセッサなどのさまざまなハードウェア アーキテクチャ上で複雑なシミュレーションやデータ処理タスクを実行できるようにします。

Rescale を使用する主な利点:

1. 拡張性: Rescale は、事実上無制限の計算リソースへのアクセスを提供し、ユーザーが需要に応じてワークロードを動的に拡張できるようにします。
2. 多様なハードウェアオプション: ユーザーは、最新の Nvidia GPU や Arm チップを含む幅広いハードウェア構成から、特定の計算ニーズに最適なものを選択できます。
3. 使いやすさ: このプラットフォームは、ワークロードを管理および展開するための直感的なインターフェースと、多数の科学およびエンジニアリング アプリケーションに対する強力なサポートを提供します。
4. 柔軟性: クラウドベースのリソースを利用することで、研究者は実際に使用したコンピューティング リソースに対してのみ支払い、コストを最適化できるため、多額の先行ハードウェア投資を回避できます。

Rescale でのエンジニアリングと科学のワークロードの最適化

従来の HPC では、均質なセットアップで静的リソースが使用され、スケジューラがジョブの順序を決定するため、洞察を得るまでの時間が遅れ、ジョブの所要時間が長くなります。Ansys Fluent、Siemens CCM+、LS-Dyna を実行する大規模なジョブは、適切なリソースを待つ必要があります。一方、Rescale Optimised Cloud HPC は、特殊なハードウェアを使用した異種アプローチを採用し、ジョブを瞬時に効率的に実行できるようにします。このセットアップでは、各ジョブのニーズに合わせて調整された特定のアーキテクチャを活用するため、洞察が加速し、パフォーマンスが向上し、ジョブ コストが最適化されます。

RescaleでNvidia GPUとArmチップの機能を最大限に活用するには、ワークロードを効果的に構成して最適化することが重要です。エンジニアリングおよび科学アプリケーションで最適なパフォーマンスを実現する方法は次のとおりです。

Nvidia GPU のワークロードの最適化

アプリケーションを Nvidia GPU にデプロイする場合、パフォーマンスを最大化するために役立つベスト プラクティスがいくつかあります。

1. コードを並列化する: 並列化できるコード部分を特定します。CUDA またはその他の並列プログラミング フレームワークを使用して、これらのタスクを GPU にオフロードします。
2. Tensor コアを活用する: ディープラーニング タスクの場合、モデルが Tensor コアを活用するように最適化されていることを確認してください。これにより、トレーニングと推論のプロセスが大幅に高速化されます。
3. プロファイルと最適化: Rescale のパフォーマンス プロファイルや推奨エンジンなどの最適化ツールを活用して、ジョブのパフォーマンスを分析し、ボトルネックを特定します。これらの洞察に基づいてワークフローを最適化します。
4. 事前トレーニング済みモデルを活用する: 機械学習アプリケーションの場合、Nvidia GPU 向けに最適化されており開発を加速できる、Nvidia の NGC (Rescale で利用可能) を通じて提供される事前トレーニング済みモデルの使用を検討してください。

Armチップのワークロードの最適化

Rescale で Arm プロセッサを使用する場合は、次の戦略を検討してください。

1. エネルギー効率を最適化: Arm の電力効率を活用するようにワークフローを設計します。これは、長時間実行されるシミュレーションや大規模なデータ処理に特に役立ちます。
2. Armに最適化されたライブラリを使用する: 高度に最適化された BLAS、LAPACK、FFTW 実装を含む Arm パフォーマンス ライブラリなど、Arm アーキテクチャ向けに特別に最適化されたライブラリとフレームワークを採用します。
3. マルチスレッドを活用する: Arm プロセッサには複数のコアが搭載されていることがよくあります。Rescale で利用できるアプリケーションの多くはすでにマルチスレッドを活用して計算スループットを最大化するように設計されていることを確認してください。
4. プロフィールと曲: Rescale のパフォーマンス プロファイルなどのパフォーマンス プロファイリング ツールを活用して、パフォーマンスのボトルネックを特定して軽減し、ワークフローのコストを最適化します。

ユースケース: Rescale の Nvidia GPU による計算流体力学の高速化

このケース スタディでは、Rescale で Nvidia GPU を活用して数値流体力学 (CFD) ワークロードを大幅に高速化する実用的なメリットについて説明します。この強力な組み合わせによって、大幅な時間の節約と効率性の向上が実現される様子をご覧ください。

問題提起

F1 エンジニアリング チームは、レース カー全体の形状にわたる気流をシミュレートする CFD モデルを開発しています。このモデルでは大規模な連立方程式を解く必要があり、これは計算負荷が高く、標準的な CPU では長時間かかります。

解決策

チームは、シミュレーション プロセスを迅速化するために、Rescale で Nvidia GPU を活用することを選択しました。その方法は次のとおりです。

1. データの準備： チームはジオメトリとメッシュ データを前処理し、それを Rescale のクラウド ストレージにアップロードします。
2. ハードウェアの選択: 並列コンピューティングタスクで高いパフォーマンスを発揮することで知られる Nvidia A100 GPU を搭載した Rescale コアタイプを選択します。
3. シミュレーションの実行: チームは、並列処理に CUDA を利用する CFD ソルバー コードを選択します。ANSYS Fluent ソルバーは、GPU の機能を活用するように構成されています。
4. 最適化とスケーリング: Rescaleのパフォーマンスプロファイルツールを使用して、パフォーマンスのボトルネックを特定し、ワークフローを最適化します。さらに、複数のGPUにまたがるシミュレーションをスケーリングして、計算時間をさらに短縮し、コスト効率の高いソリューションを実現します。

結果

RescaleでNvidia GPUを使用することで、チームはシミュレーション時間を数日から数時間に短縮し、反復を高速化し、より詳細な分析を可能にしました。この高速化により、チームはより多くの設計バリエーションを検討し、シミュレーションの全体的な効率を向上させることができます。下のグラフは、ほぼ 8X 従来の CPU ワークフローから Nvidia GPU に移行するとパフォーマンスが向上します。

工学と科学における HPC の将来動向と検討事項

HPC の分野が進化し続けるにつれて、いくつかの傾向と考慮事項が計算エンジニアリングと科学研究の将来を形作るでしょう。

1. 新しいアーキテクチャの出現: 量子コンピューティングやニューロモルフィックチップなどの新しいアーキテクチャは、ドメイン固有の加速の可能性をさらに拡大するだろう。
2. AIとHPCの統合: AI と HPC の融合により、より専門的なハードウェア アクセラレータの開発が促進されます。Rescale のようなプラットフォームは、これらの最先端のリソースへのアクセスを提供する上で非常に重要です。
3. 持続可能性に焦点を当てる: HPC では、エネルギー効率と持続可能性がますます重要になります。Arm の低電力アーキテクチャは、これらの要求を満たすのに適しており、継続的なイノベーションによって計算リソースのエネルギー効率が継続的に向上します。

結論

Rescale などのプラットフォームで Nvidia GPU や Arm チップなどのドメイン固有のハードウェア アクセラレータを活用すると、エンジニアリングや科学計算に大きなメリットがもたらされます。これらの特殊なアーキテクチャに合わせてワークロードを最適化することで、研究者やエンジニアはこれまでにないレベルのパフォーマンスと効率性を実現し、より複雑な問題に取り組み、イノベーションを加速することができます。テクノロジーが進歩するにつれ、これらの強力な計算リソースにシームレスにアクセスして活用する能力が、科学やエンジニアリングの取り組みを成功に導く重要な原動力となるでしょう。

参考情報

NVIDIA は Huang の法則に従う: エンジニアがスピードアップを継続的に実現する方法を紹介するビデオ https://blogs.nvidia.com/blog/huangs-law-dally-hot-chips/