Android

Appro Menarik CPU, GPU Bersama untuk Server Cluster

Distributed TensorFlow (TensorFlow Dev Summit 2017)

Distributed TensorFlow (TensorFlow Dev Summit 2017)
Anonim

Cluster HyperPower baru dari Appro, diumumkan hari Senin, mencampur kekuatan pemrosesan CPU dan unit pemrosesan grafis untuk menangani tugas-tugas komputasi berperforma tinggi.

Kelompok server dirancang untuk memecah dan secara bersamaan mengeksekusi ribuan untaian dan tugas di seluruh server dengan Intel Core CPU dan core GPU Nvidia.

Kartu grafis dianggap lebih canggih dalam menangani aplikasi ilmiah dan matematika daripada CPU, yang dirancang untuk menangani tugas-tugas komputasi umum. Banyak PC, misalnya, dilengkapi dengan CPU dan GPU terpisah di mana tugas-tugas multimedia tertentu - seperti editing video - dibongkar langsung ke chip grafis, meninggalkan CPU bebas untuk menjalankan tugas seperti pengolah kata dan pemindaian virus.

[Bacaan lebih lanjut: Layanan streaming TV terbaik]

Pekerjaan utama dari CPU di dalam cluster adalah untuk menganalisa kode dan kemudian melakukan off-load tugas pemrosesan yang rumit ke GPU, kata John Lee, wakil presiden dari kelompok solusi teknologi canggih di Appro. Cluster ini mencakup 304 core dengan chip Xeon quad-core dan 18.240 GPU GPU Tesla S1070 yang menyediakan 78 teraflops kinerja.

Cluster ini mencakup beberapa server 1U yang terintegrasi dalam konfigurasi rak 42U standar. Hal ini ditargetkan terutama pada institusi yang membutuhkan kemampuan komputasi kinerja tinggi, seperti lembaga akademis dan perusahaan eksplorasi minyak dan gas, kata Lee.

Dalam lingkungan komputasi saat ini, GPU adalah prosesor yang sangat paralel yang dirancang untuk menjalankan tugas-tugas yang berulang seperti pemrosesan grafis, mengatakan Dean McCarron, analis utama di Mercury Research. CPU, di sisi lain, adalah tujuan umum di alam dan dapat mengambil beban dari GPU dengan menjalankan aplikasi dasar.

"Salah satu yang secara teknis dapat melakukan pekerjaan yang lain. Tetapi mereka masing-masing memiliki area yang lebih baik mereka memproses dari yang lain, "kata McCarron.

Meskipun Intel dan AMD mempertahankan bahwa CPU sangat penting untuk PC, Nvidia telah mendorong GPU sebagai alternatif untuk CPU. Nvidia mengatakan bahwa CPU lambat, dan GPU menjalankan tugas tingkat lanjut seperti encoding video dan decoding lebih cepat.

"CPU telah menjalankan tugasnya dan jiwa PC bergeser dengan cepat ke GPU," kata Jen-Hsun Huang, CEO Nvidia, pada bulan Februari ketika membela perusahaan dalam pelanggaran lisensi dengan Intel.

Di masa mendatang GPU mungkin mengintegrasikan kemampuan CPU dan sebaliknya, kata McCarron. Sejumlah pembuat chip secara tidak langsung mengambil langkah-langkah untuk membawa kemampuan grafis lebih dekat ke CPU. Akhir tahun ini Intel akan mulai mengirimkan chip Westmere yang menggabungkan CPU dan GPU dalam satu paket. Advanced Micro Devices dijadwalkan akan merilis chip pada tahun 2011 yang menggabungkan GPU dan CPU pada satu chip.

Intel juga mengembangkan kode chip bernama Larrabee yang menggabungkan kekuatan pemrosesan banyak core x86 untuk menangani grafis dan aplikasi superkomputer.

Harga untuk cluster server Appro mulai dari US $ 250.000 dan naik menjadi $ 1 juta, kata Lee. Produk ini tersedia di seluruh dunia.

Ini bukan produk pertama yang mengandalkan GPU untuk menyediakan kekuatan pemrosesan. Satu superkomputer berbasis GPU Nvidia, komputer Tsubame di Tokyo Institute of Technology di Jepang, memiliki lebih dari 30.000 inti pemrosesan yang menyediakan kecepatan pemrosesan 77,48 teraflops. Itu peringkat 29 superkomputer tercepat di dunia dalam peringkat 500 Top pada bulan Desember.