Intel leva seu próximo passo para a computação exascale

A Intel está apostando no mercado de supercomputação crescendo substancialmente nos próximos anos à medida que a grande analítica de dados se torna a pedra angular do negócio moderno.

Essa expectativa levou a Intel a prever uma demanda substancial por hardware de supercomputação, prevendo que suas receitas de HPC crescerão mais de 20% a cada ano até 2017.

Para atender esse mercado em expansão, o fabricante de chips lançará no próximo ano Knight’s Landing, seu novo processador Xeon Phi de núcleo múltiplo.

Knight’s Landing fornecerá até três trilhões de operações de ponto flutuante de precisão dupla por segundo (3 teraflops) em um soquete de processador único. O processador é capaz de três vezes as operações do chip que terá sucesso, atual da Intel Knight’s Corner Xeon Phi co-processador.

Mas talvez a mudança mais importante do Knight’s Corner seja que o Knight’s Landing estará disponível como uma CPU autônoma, ao contrário de ser apenas uma placa de co-processador instalada em um slot PCI-Express. A mudança de fator de forma significa que Knight’s Landing caberá em uma ampla gama de estações de trabalho e clusters de supercomputadores, abrindo o chip para um uso muito mais amplo do que seu antecessor.

O movimento pode ajudar a Intel a conquistar uma parcela maior do mercado de HPC. Dos 500 maiores supercomputadores do mundo, apenas 17 usam o co-processador Xeon Phi da Intel, em comparação com os 44 que usam as placas de co-processador Tesla baseadas na GPU da Nvidia. Dito isto, o supercomputador mais rápido do mundo, o Tianhe-2, usa Knight’s Corner.

O desempenho de 3 teraflops de Knight’s Landing é mais um passo em direção ao objetivo da indústria de computação de, até o final da década, construir um sistema de computação exascale – uma máquina capaz de 1.000 vezes o desempenho do supercomputador mais rápido do mundo em 2008. No entanto Charlie Wuischpard, Gerente geral de Computação de Alto Desempenho da Intel, disse que à medida que os sistemas se aproximam desse objetivo exascale, empurrando o envelope de desempenho torna-se cada vez mais complicado.

“A corrida ao exascale no final da década é um dos objetivos que todos nós temos no olho no mercado HPC”, disse ele.

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Novos desafios continuam surgindo apenas fora de computação. Enquanto nos dirigimos para o exaflop, problemas de consumo de energia, largura de banda de rede, E / S, memória, resiliência e confiabilidade tornam-se grandes problemas a serem resolvidos.

Uma das maneiras que isso vai ser resolvido de uma perspectiva física é por uma maior integração [de componentes de hardware, como processadores, memória, interconecta]. Uma maior integração ajuda a reduzir a latência. Estamos fazendo investimentos em toda a pilha e não apenas de uma perspectiva de processador.

Resolver essas questões torna-se mais difícil pela necessidade de novas arquiteturas HPC, por exemplo, sistemas que utilizam processadores com dezenas de cores, para manter a compatibilidade com os aplicativos HPC existentes.

Muitos dos programas em uso hoje foram projetados para single-core, single-thread desempenho. Sabemos e vimos ambientes maciçamente paralelos vão ser o futuro.

Enquanto estamos desenvolvendo essas tecnologias de próxima geração, temos que estar cientes dos desafios que existem na área de programação de aplicativos e garantir que somos capazes de levar essas aplicações para a frente.

Knight’s Landing usará uma arquitetura de chip mais eficiente do que seus antecessores, mudando para o núcleo do processador Silvermont, o núcleo de baixa potência com uma arquitetura fora de ordem usada no sistema Atom da Intel em um chip. Será fabricado usando um processo de 14nm.

as especificações

A Intel modificou o núcleo Silvermont para adicionar o que chama de aprimoramentos HPC, incluindo suporte para o conjunto de instruções AVX512 e para quatro threads por núcleo.

Os processadores de Knight’s Landing já foram relatados como tendo até 72 núcleos, mas Wuischpard só chegou a dizer que eles teriam pelo menos 61, conectados por uma “malha de baixa latência”, o mesmo número que no Knight’s Corner co- Processadores.

É dividindo tarefas de computação entre esses núcleos e executando-os em paralelo que o processador do Cavaleiro de Desembarque é capaz de entregar três teraflops de desempenho por soquete. Escala que até um servidor de quatro soquetes 1U e há a possibilidade de entregar metade de um petaflop (um quatrilhão de operações por segundo) de desempenho usando um rack 42U. Os rumores sugeriram que a microplaqueta entregaria entre 14 e 16 gigaflops por o watt do desempenho, que compararia favoravelmente ao bang para o fanfarrão possível usando supercomputers atuais.

Os núcleos também têm a vantagem de serem capazes de executar código que funciona em processadores Intel Xeon, embora as instruções não tenham sido otimizadas para serem executadas em paralelo na arquitetura de muitos Knight’s Landing núcleo.

Um dos maiores pontos de estrangulamento em HPC, de acordo com Wuischpard, está recebendo dados dentro e fora dos núcleos do processador. Para aliviar esse problema, cada processador de desembarque do Knight terá até 16GB de memória no pacote, que pode transferir dados dentro e fora dos núcleos em até 500GB / S, o que estima Intel é cerca de cinco vezes a largura de banda fornecida pela memória do sistema DDR4 . A memória do pacote baseia-se no chip DRAM de memória flash híbrido de baixa latência Nand, que a Intel desenvolveu com a Micron.

O chip também é rumorado para suportar até 384GB de memória do sistema DDR4-2400 através de um controlador de memória integrada de seis canais.

Knight’s Landing estará disponível em sistemas no segundo semestre de 2015. Um dos primeiros supercomputadores a usar o processador será administrado pelo Centro de Computação Científica da Pesquisa Nacional de Energia (NERSC) do Departamento de Energia dos EUA.

O sistema de US $ 70 milhões terá mais de 9.300 Knight’s Landing Cores, e é esperado para oferecer 10x a capacidade de computação sustentada do NERSC Hopper sistema, um supercomputador Cray XE6. Será utilizado para abordar desafios como o desenvolvimento de novas fontes de energia, a melhoria da eficiência energética, a compreensão das alterações climáticas, o desenvolvimento de novos materiais ea análise de conjuntos de dados maciços a partir de instalações experimentais em todo o mundo.

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