ビッグ コンピューティング ポッドキャスト – HPC の新しいアーキテクチャ
この中の Big Compute ポッドキャスト エピソードでは、ホストの Gabriel Broner が HPE フェローの Mike Woodacre にインタビューし、CPU から新たに出現した多様性のあるアーキテクチャへの移行について話し合います。 CPU の進化、データの並列性が向上した GPU の出現、メモリ駆動コンピューティング、複数のアーキテクチャにアクセスできるクラウド環境の潜在的な利点についてお聞きください。
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概要と主なコメント
新しいアーキテクチャ
長年にわたって CPU アーキテクチャのパフォーマンスが XNUMX か月ごとに XNUMX 倍になりましたが、小型化と消費電力の制約により頭打ちになりました。 これにより、CPU、GPU、FPGA などを使用するシステムによる多様性の新時代が到来しました。Woodacre は、長年にわたる統合とコモディティ化を経て、新たな多様性を歓迎しています。
「業界では今、本当にエキサイティングな時期が来ています。 以前のような多様性に戻ります。 量とコモディティ化のため、私たちはいくつかのバリエーションに引き寄せられました。 拡張能力の限界に達し始めているため、専門化の新時代が到来しています。 データが急激に増加し続ける中、独自のアーキテクチャを開発する新たなビジネス上の理由があります。 課題は、仕事に適したツールを選択することです。」
CPUの進化
CPU はここ数世代で進化しました。 コアの数が増え、メモリ帯域幅も増加しました。
「最大の変化はコア数が増え続けていることです。 課題は、どのように餌を与えるかです。 もっと多くのメモリ帯域幅、I/O が必要です。」
「HPC アプリケーションを分析すると、すぐにメモリ帯域幅が制限要因になります。 Skylake は 4 コアから 28 コアまで拡張できますが、一部のベンチマークでは、メモリ帯域幅の関係で 12 コアで最高になる場合があります。」
Woodacre 氏によれば、当初はグラフィック処理ユニットとしてスタートした GPU は、AI/機械学習/深層学習で成功を収めた「究極のデータ並列デバイス」です。
「ディープラーニングの核心は行列の乗算であり、複数の乗算ユニットを利用してトレーニングを数週間ではなく数時間で実行できます。」
メモリ駆動型アーキテクチャ
新しいメモリ駆動型アーキテクチャはすべてのデータをメモリ内に保持するため、洞察を加速し、ワークフローを再考することができます。
「データは指数関数的に増加し続けており、従来のアーキテクチャでは対応できません。 データをメモリ内に保持することで、ストレージのボトルネックが解消され、分析作業が高速化されます。 前処理、シミュレーション、分析の現在のパイプラインを利用し、データをメモリ内に保持することで大幅な高速化を実現できます。」
イネーブラーとしてのクラウド
クラウドは、この新しい多様性のあるアーキテクチャを実現するのに役立ちます。 各アプリケーションとワークフローは異なるアーキテクチャから恩恵を受けるため、クラウドを使用すると、異なるアプリケーションを異なるアーキテクチャ上で実行して、ジョブに適切なツールを効果的に使用できます。
「クラウドのセキュリティは以前は懸念事項でしたが、今ではほとんど問題になりません。 パブリック クラウドは、これらすべてのアーキテクチャ オプションを検討するためのエントリ ポイントを提供します。 ソフトウェア アプリケーションとライセンスが提供されていれば、人々の導入に役立ちます。 最終的には、何が自分にとってビジネスにとって最も意味のあることなのかを決める必要があります。」
マイク・ウッドエイカー
Mike Woodacre は HPE のフェローです。 マイクは長年にわたり、MIPS、SGI、HPE でシステム アーキテクトおよびチーフ エンジニアを務め、ハードウェア アーキテクチャの方向性を定めてきました。
ガブリエル・ブローナー
Gabriel Broner は、Rescale の HPC 担当副社長兼ゼネラルマネージャーです。 2017 年 25 月に Rescale に入社する前、ガブリエルは、Cray の OS アーキテクト、Microsoft の GM、Ericsson のイノベーション責任者、SGI/HPE の HPC 担当副社長兼 GM として、業界で XNUMX 年間を過ごしました。
