AMD agrega potencia de fuego de GPU a los servicios en la nube de Google

Centros de datos de Google

Durante la mayor parte de los últimos años, la computación HPC, la computación GPU de propósito general y el aprendizaje profundo han sido principalmente un juego de Nvidia (o una pelea entre Nvidia e Intel). AMD generalmente no ha tenido los recursos para lanzar un gran esfuerzo en estos mercados, a pesar de que sus GPU GCN fueron generalmente reconocidas como plataformas de cómputo formidables, particularmente contra la arquitectura Kepler de Nvidia. Un acuerdo reciente que Team Red firmó con Google podría ayudar a AMD a establecer un punto de apoyo en este mercado emergente y darle a su negocio de GPU una oportunidad importante en el brazo.

A partir de 2017, se implementarán las GPU de servidor FirePro SC9300 x2 de AMD para acelerar el rendimiento de Compute Engine de Google y Google Cloud Machine. Esta es la variante de servidor de Radeon Pro Duo que AMD lanzó a principios de este año. Es una tarjeta de doble GPU con 2x AMD Fiji GPU, 8 GB de HBM (4 GB por GPU), 1 TB / s de ancho de banda de memoria total y un consumo de energía de 300 W. No es difícil ver por qué Google podría estar interesado, dada la potencia de cómputo de Fiji, y el hardware de 28 nm no está tan desactualizado en el lado de la computación como podría pensar. Si bien Nvidia ahora está integrando GP100 en algunas implementaciones de supercomputación, sus productos derivados de Kepler de 28 nm todavía se venden ampliamente en este espacio.
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“Los procesadores gráficos representan la mejor combinación de rendimiento y capacidad de programación para aplicaciones de big data existentes y emergentes”, dijo Raja Koduri, vicepresidente senior y arquitecto en jefe de Radeon Technologies Group, AMD. “La adopción de la tecnología AMD GPU en Google Cloud Platform es una validación del progreso que AMD ha logrado en el hardware de GPU y nuestra Radeon Open Compute Platform, que es la única plataforma de cómputo de GPU a hiperescala de código abierto en el mundo actual. Esperamos que nuestro impulso en la computación GPU continúe acelerándose con futuras versiones de hardware y software y avances en el ecosistema de middleware y bibliotecas '.



AMD también anunció un acuerdo con la empresa china Alibaba para proporcionar GPU para los centros de datos del gigante del comercio electrónico. Compute Engine de Google es un proveedor de máquinas virtuales que puede escalar según las necesidades del cliente, mientras que su programa Cloud Machine Learning permite a los clientes crear modelos de aprendizaje automático. Estos modelos también se pueden escalar, analizar con otros servicios de Google y configurar de manera flexible para otros casos de uso, como la transición de un modelo de entrenamiento a uno predictivo.

AMD también anunció un nuevo Radeon Open Compute Project (ROCm) y tiene una variedad de demostraciones configuradas en SC16, incluidas aplicaciones CUDA que se ejecutan en hardware AMD, servidores Power8 con GPU AMD FirePro, un sistema de servidor ARM emparejado con el RX 460 (pero no basado en su propio silicio) y demostraciones de trazado de rayos y soporte de realidad virtual para aplicaciones de HPC. La gran pregunta para AMD es si esta victoria es un acuerdo único o el comienzo de un nuevo impulso en el mercado de HPC y centros de datos. Esta es un área en la que Nvidia ha establecido una ventaja clara e inequívoca para sí misma: la compañía ha estado trabajando en GPGPU desde 2007, y aunque AMD ha hecho algunos esfuerzos para abordar estos espacios, los fondos limitados le han requerido dedicar la mayor parte de su atención. en otra parte.

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