高性能コンピューター チップの世界を探る: 速度、コスト、エネルギー効率

ハイ パフォーマンス コンピューティングは、科学研究、エンジニアリング、製品設計に不可欠なツールです。 

ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) システムは、多くの場合、大量のデータを伴う複雑な計算とシミュレーションを実行します。 ただし、HPC システムの構築と運用には多額の費用がかかる可能性があり、エネルギー消費が大きな懸念事項となります。 専用コンピューター チップの新しい波は、コストを削減しながら HPC システムのパフォーマンスとエネルギー効率を向上させる方法を提供します。

従来の限界 CPU (中央処理装置) アーキテクチャは、HPC を含む幅広いアプリケーション向けの特殊なコンピューター チップの開発につながりました。 しかし、課題は、エンジニアリングおよび科学コンピューティングがますます複雑になっていることです。 

横ばい状態 ムーアの法則 そして加速する導入 Armベースのアーキテクチャ ますます多くの非伝統的なチップメーカーによる半導体市場の変革が進んでいます。 AWS、Microsoft Azure、Google Cloud などのクラウド プロバイダーでさえ、独自のチップを製造しています。

その結果、半導体の種類は爆発的に増加しました。 グラフィックス プロセッサ、テンソル プロセッサ、その他のバリアントを使用する特殊チップの数は、1,000 年間で 10% 増加しました。 2022 年だけでも、約 400 の新しいハードウェア オプションがクラウド サービス プロバイダーによって導入されました。 現在、組織は 1,500 以上の異なる選択肢から選択できます。 インスタンスタイプ.

これらの新しいタイプのチップは、多くの場合、グラフィックス処理、機械学習、人工知能などの特定のタスク向けに設計されています。 特殊なチップは多くの場合、従来の CPU よりも効率的に複雑な計算を処理でき、消費電力とコストが大幅に低くなります。 その結果、これらの新しいタイプのチップは研究開発用の HPC にも優れていることが証明されています。

半導体市場における新規参入者

特殊チップ分野で最も著名なプレーヤーの XNUMX つは次のとおりです。 NVIDIA、特に GPU (グラフィカルプロセッサユニット)。 同社は、ゲームから科学計算まで幅広いアプリケーション向けに特化した GPU を開発してきました。 

近年、NVIDIA は人工知能 (AI) と機械学習にも多額の投資を行っており、次のような特殊なハードウェアを開発しています。 Tensor コア GPU。 これらのチップは、AI アプリケーションに必要な複雑な計算を処理できるように設計されており、これらの分野で大幅なパフォーマンスの向上を推進しています。

NVIDIA に加えて、Google Cloud、アマゾン ウェブ サービス (AWS)、Microsoft Azure などの主要なクラウド サービス プロバイダーも、HPC アプリケーション向けに独自の特殊チップを開発しています。

Google は、と呼ばれるカスタム AI チップを作成しました。 TPU (テンソル処理ユニット)。 これらのチップは、Google のクラウド コンピューティング サービスで機械学習ワークロードを処理するように設計されており、従来の CPU と比較して大幅なパフォーマンスの向上がすでに示されています。 TPU は、機械学習アプリケーションで広く使用されている TensorFlow フレームワーク用に最適化されています。

AWSは半導体ビジネスにも参入し、クラウドコンピューティングサービスで使用する独自のArmベースのカスタムチップを開発している。 これらのチップは、クラウド コンピューティングのパフォーマンス、コスト、エネルギーの向上を推進します。 の AWS グラビトン たとえば、プロセッサはスケールアウト ワークロード向けに最適化されており、従来の x86 ベースのプロセッサに代わるコスト効率の高い代替手段を提供するように設計されています。

FPGA (フィールド プログラマブル ゲート アレイ) は、HPC アプリケーションでますます普及している別のタイプの特殊チップです。 FPGA は、特定のタスクを実行するように構成できるプログラム可能なチップであり、HPC ワークロードで必要な複雑な計算の処理に適しています。 また、エネルギー効率も高く、従来の CPU よりも消費電力が大幅に低くなります。 

FPGA は、画像処理やデータ圧縮など、特定のタイプの計算に優れています。 ただし、他のチップ オプションよりも構成が難しい場合があり、すべての HPC ワークロードにとって最良の選択であるとは限りません。

Microsoft は、FPGA を使用して、クラウド コンピューティング サービスで使用する独自のカスタム AI チップを構築しています。 Project Brainwave は、FPGA を使用して機械学習ワークロードに高性能かつ低遅延の処理を提供するディープ ラーニング プラットフォームです。 Microsoft は、HoloLens 複合現実ヘッドセットで使用される、ホログラフィック プロセッシング ユニット (HPU) と呼ばれるカスタム チップも開発しました。

特殊チップ分野におけるもう XNUMX つのプレーヤーは、Xeon Phi プロセッサ シリーズを備えた Intel です。 これらのチップは、HPC アプリケーション向けに特別に設計されており、コア数が多く、ベクトル処理をサポートしています。 また、エネルギー効率が高く、従来の CPU よりも消費電力が低いように設計されています。

従来のベンダーと新しいベンダーの特殊チップを使用すると、デジタル研究やエンジニアリングのタスクに大きなメリットがもたらされます。 また、多くの場合は従量課金制で利用できるため、特定のワークロードではコスト効率が高くなります。

ただし、クラウド サービス プロバイダーが提供する今日の新しいコンピューター チップの価値を最大限に引き出すには、組織は専用のソフトウェアとハ​​ードウェア コンポーネントを使用してチップの処理機能を活用する必要がある場合があります。 

チップの選択: HPC に電力を供給する方法

科学、エンジニアリング、設計のブレークスルーを実現する方法に革命をもたらす大きな可能性が開かれている一方で、アーキテクチャの選択肢とクラウド サービスの急増により、コスト、パフォーマンス、持続可能性の大きなトレードオフを伴う圧倒的かつ常に変化する可能性が数多く生み出されており、組織は賢明に選択することが重要です。 

正しく理解するということは、 コストを管理しながらイノベーションを加速する。 やり方を間違えると、予算が壊れ、イノベーションのボトルネックになることを意味します。

たとえば、GPU は、グラフィックス処理や機械学習に関係する計算など、特定の種類の計算を処理するのに適しています。 従来の CPU に比べてパフォーマンスが大幅に向上し、消費電力とコストが削減されます。 ただし、すべての HPC ワークロードにとって最良の選択であるとは限りません。

チップの選択は、HPC システムを取り巻くソフトウェアとハ​​ードウェアのエコシステムにも依存します。 チップ アーキテクチャが異なれば、必要なソフトウェアおよびハードウェア コンポーネントも異なり、これが HPC システムのコストと複雑さに影響を与える可能性があります。 これには、特定の種類のコンピューター チップをサポートするシステムを開発および保守するための専門知識の必要性が含まれる可能性があります。 

これらの課題にもかかわらず、半導体業界の進化は、研究開発用のハイパフォーマンスコンピューティングをさらに効果的に推進する新しい特殊なコンピューターチップとアーキテクチャーの革新を推進し続けます。