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Viel, der Fujitsu A64FX beinhaltet auch den TOFU-Controller aka Tofu D Interface aka Tofu Interconnect. Mich würde mal interessieren wie schwer das tatsächlich zu machen ist, im Prinzip ist es nur ein ARM Kernmonster zugepackt mit Cache und HBM2 ."A64FX" Das erste was mir dazu in den Kopf kam war der Athlon 64 FX von 2003.
Was die Ingenieure sich bei der Namensgebung gedacht haben?
Du meinst die AMD Ingenieure von damals ?"A64FX" Das erste was mir dazu in den Kopf kam war der Athlon 64 FX von 2003.
Was die Ingenieure sich bei der Namensgebung gedacht haben?
Klar, statt f nehmen wir v, klappt bei '"vater" ja auch.Du meinst die AMD Ingenieure von damals ?
Am Besten wir entfernen die Buchstaben F und X aus dem Alphabet.
Nur in passenden Aufgabestellungen, bei denen die GPUs ihre Parallelität ausspielen können.Um den Fugaku-Supercomputer mit NVIDIAs A100 zu ersetzen, wären 55.360 GPUs notwendig.
"nur"im Prinzip ist es nur ein ARM Kernmonster
Die Spitzenrechenleistung eines einzelnen Prozessors liegt bei 3,3792 TFLOPS (FP64), 6,7584 TFLOPS (FP32) und 13,5168 TFLOPS (FP16)
Die erste Server CPU in 10nm war doch der Centriq 2400 von Qualcomm, auch ein ARM 48 Kern Design, was soll daran witzig sein ? Der A64FX sieht relativ Simpel aus vom Aufbau eigentlich das wollte ich damit sagen."nur"
Daß es ausschließlich CPUs sind ist doch gerade der Witz daran!
....., was soll daran witzig sein ? Der A64FX sieht relativ Simpel aus vom Aufbau eigentlich das wollte ich damit sagen.
Die Rechenleistung wird im wesentlichen aber von den SVE-Einheiten erbracht, die bisher bei keinen anderen ARM Prozessoren vorhanden sind.im Prinzip ist es nur ein ARM Kernmonster zugepackt mit Cache und HBM2
Hier muss der Programmcode für die SVE-Einheiten optimiert werden.Der Witz ist, dass Du bei einem HPC-System welches nur CPUs ( ARM, x64, IA64, etc..) verwendet, bei Deinem Programmcode nicht auf die Einschränkungen und Besonderheiten von den Beschleunigerkarten Rücksicht nehmen musst
Ich sehe den Clou. Fujitsu plant das aber nicht in der Masse oder, sieht nämlich auf dem Papier ziemlich effizient aus ?Die Rechenleistung wird im wesentlichen aber von den SVE-Einheiten erbracht, die bisher bei keinen anderen ARM Prozessoren vorhanden sind.
Hier muss der Programmcode für die SVE-Einheiten optimiert werden.
Richtig und damit ist das jetzt auch kein Wunderwerk im Vergleich zu GPU-basierten Systemen mehr denn für SVE musst du ebenso dafür sorgen dass der Algorithmus möglichst viele gleichartige Rechnungen gleichzeitig ausführt.Die Rechenleistung wird im wesentlichen aber von den SVE-Einheiten erbracht, die bisher bei keinen anderen ARM Prozessoren vorhanden sind.
Hier muss der Programmcode für die SVE-Einheiten optimiert werden.
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Aber ich muss nicht zusätzlich den Code für die Beschleunigerkarten wie die von Nvidia oder AMD anpassen. Und der Code läuft erst mal auf jeder ARM-CPU, die den Befehlssatz unterstützt, was die Erstellung des Codes dem Nutzer vereinfacht. Außerdem kann ich mit einer CPU-Only Konfiguration eine sehr viel größere Bandbreite an Fragestellungen abdecken, als mit einer Kombination aus CPU und Beschleunigerkarte.
Das Rechner, welche Beschleunigerkarten verwenden, in manchen Fragestellungen performanter sind steht außer Zweifel. Darum gibt es die Karten ja ;-)
Aber das hat halt auch seine Nachteile. Einfach ein paar Beschleunigerkarten hinzufügen und alles wird gut, ist halt nicht.
Genau darum gibt es ja die CPU-Only Rechner. (..)
Es gibt aber derzeit wohl nur genau eine ARM CPU mit SVE.Und der Code läuft erst mal auf jeder ARM-CPU, die den Befehlssatz unterstützt,
Gibt es überhaupt noch Supercomputer, wo die Rechenleistung in wesentlichen von einer universellen CPU erbracht wird und nicht von spezialisierten, im CPU-Die integrierten AVX/SVE Einheiten? Der Vorteil einer GPU Lösung ist m. E. das man das Verhältnis zwischen Vektorleistung (GPU) und universeller Rechenleistung (CPU) je nach Anwendungsfall etwas variieren kann. Bei einer CPU-only Lösung ist man da festgenagelt.Die CPU only Rechner werden denke ich in den naechsten 5-10 Jahren aus der Supercomputing Arena verschwinden und sich auf das Level der Universitaetscluster reduzieren.
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Gibt es überhaupt noch Supercomputer, wo die Rechenleistung in wesentlichen von einer universellen CPU erbracht wird und nicht von spezialisierten, im CPU-Die integrierten AVX/SVE Einheiten? Der Vorteil einer GPU Lösung ist m. E. das man das Verhältnis zwischen Vektorleistung (GPU) und universeller Rechenleistung (CPU) je nach Anwendungsfall etwas variieren kann. Bei einer CPU-only Lösung ist man da festgenagelt.