高性能演算のためのAMD FirePro™ アクセラレーター

​世界初、メモリー帯域幅1TB/sのGPUアクセラレーター

世界最速の単精度演算を提供するGPUアクセラレーターであるAMD FirePro™ S9300 x2 サーバーGPUは、データ分析や地震探査処理の非常に複雑なHPCワークロードを高速化します。6,7

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AMD FirePro™アクセラレーターは、優れた密度と卓越したワットあたりの性能を誇る、強力なHPC向けソリューションです。研究機関や政府組織、科学系・工学系企業の間で複雑なデータセット処理のためにGPU高速化を用いることの利点への理解が広がるに従って、年々、より多くのGPUアクセラレーターを備えたスーパーコンピューターがGreen500™リストにランクインしています。

AMDは、HPCコミュニティーにさまざまな最新鋭のテクノロジーをもたらしており、業界に衝撃を与え続けています。2014年に、L-CSCスーパーコンピューターはAMD FirePro™ S9150を搭載し、世界で最も電力効率の優れたスーパーコンピューターをランク付けするGreen500リストで、第1位に輝きました。2015年には、現在市販のオンボードGPUのメモリーとしては最大の32GBのGDDR5メモリーを備えたGPU、FirePro™ S9170を発売し、2016年には、最新鋭のHBMメモリー・テクノロジーを活用して1TB/sメモリー帯域を実現した業界初のアクセラレーター、AMD FirePro™ S9300 x2を発売しました。これらすべての新製品や新機能は、アクセラレーターをデーターセンターに備えることの効果を一層強化し、これらのソリューションの潜在的な可能性や利点の理解が広がるなか、活用する企業や組織もますます増えています。

GPUOpenとRadeon Open Compute Platform(ROCm)

HSA Foundation logo ​ ROCm Platform logo

ROCm プラットフォームは、GPU演算リサーチに新たな機会を提供します。ROCmは、次の3つの中核となる基本要素から成り立っています。

  • HPCおよび超スケールの演算に最適化された新しいLinux®ドライバーとRuntime Stack
  • 単一のデバイスだけではなく、システム全体への対応に最適なヘテロジニアスC および C++ コンパイラー
  • CUDAコード変換を可能にするHIPツール( API演算を行うGPUを利用する際のプラットフォームの選択肢の必要性に応えるため)

AMDは、HSA標準、そしてなによりHSA 1.0 Runtimeに関する豊富な知識を活かし、NUMAクラス・アクセラレーション向け主要機能でアクセラレーターのサポートを拡大することができました。それにより、Radeon Open Compute Kernel (ROCK)ドライバーは、主要言語サポート開発のため、APU向けヘテロジニアス・システム・アーキテクチャーの開発の取り組みに基づき、新しいAMD GPUドライバー、Kernel Fusion Driver(KFD)、HSA+ Runtimeおよび LLVMベースのコンピレーション・スタックなど、複数のコンポーネントによって構成されています。ROCmプラットフォームは現在、FirePro™ S9300 x2、S9170、S9150/W9100グラフィックス・カードのほか、 Radeon™ RXシリーズ、R9 Nano、Pro Duoグラフィックス・カードをサポートしています。​

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OpenCL™, OpenMP そして OpenACC をサポート

OpenCL

AMDは今後もこれらのオープン標準を最新の製品でサポートしていきます。1AMDでは、HPCコミュニティーの多くの人々がプロジェクトやシミュレーションを実行する事実上の手段としてオープン標準を希望していると考えています。AMDはこの目標達成のために取り組むとともに、オープン標準の推進のためにコミュニティーと幅広く連携しています。

 AMD FirePro™ Sシリーズ・アクセラレーター

AMD FirePro™ S9300 x2

世界最速の単精度演算を提供するGPUアクセラレーターであるAMD FirePro™ S9300 x2 サーバーGPUは、データ分析や地震探査処理の非常に複雑なHPCワークロードを高速化します。2,3 デベロッパーのページ​ www.gpuopen.comでは、ROCmツールをはじめ、数多くのツールやライブラリーを提供しています。

AMDの顧客であるCGGが最近あるテストを行いました。CGGは最先端の地球科学分野における大手企業で、最近、新しいAMD FirePro™ S9300 x2 GPUなどの幾つかのGPUアクセラレーターで、独自の波動方程式モデリングのベンチマークテストを実施しました。そのテストでは波動方程式の複雑さが上がるに連れて、AMD FirePro™ S9300 x2 GPUの性能の高さが際立ち、最終的には他のカードに比べて2倍の処理速度を示しました。4

Wave Table 

CGG提供によるチャート

AMD FirePro™ S9100, S9150 そして S9170 アクセラレーター

優れた倍精度性能をお求めならAMD FirePro™ S9100シリーズのアクセラレーターが最適です。2014年のGreen500リストで1位に輝いたスーパーコンピューターに搭載されたAMD FirePro™ S9150は、競合製品のTesla K40と比較して倍精度性能50%増を提供し、競合を軽々と凌駕する性能を備えています。5

David Rohr博士とLindenstruth教授が2014年のGreen500リストで1位に輝いたスーパーコンピューター、L-CSCクラスターについて語るインタビュー動画をご覧ください。

 

 

DGEMM(Double-precision General Matrix-Matrix multiplication)は、倍精度、行列‐行列積の浮動小数点実行速度を測定するものです。倍精度行列演算を現実の世界に応用できることは数多くあり、数値流体力学、有限要素解析、また構造モデリング、分子力学などはその一例です。

AMD OpenCL BLASの実装により、AMD FirePro™ S9150 GPU は、Tesla K40 の1.3 TFLOPS DGEMMを遥かに超える、2 TFLOPSのDGEMM性能の維持を達成することができました。

大規模な行列‐行列積の性能が必要なら、大容量のGDDR5メモリー32GBを利用できるAMD FirePro™ S9170 GPUが最適です。Nvidia K80 および K40のそれぞれ24GBと12GBのメモリーを備えていますが、それらの少ないオンボードメモリーより大規模の行列の演算には対応できません。

 AMD FirePro™ Sシリーズ仕様

高性能演算向けAMD FirePro™サーバーGPUソリューション

数値流体力学(CFD)における学術研究に始まり、地震探査処理や油層シミュレーションを実施する石油・ガス業界まで、AMD FirePro™ Sシリーズ・サーバーGPUは、あらゆるニーズに応える製品ラインアップを提供します。AMD FireProサーバーGPUは、最先端の単精度演算性能および倍精度演算性能を備え、GPUの大容量並列処理能力を要する計算が複雑なプロジェクトに適したソリューションです。​2

​S9100​S9150​S9170​S9300 X2
AMD FirePro™ S9300 x2
​GCNストリーミング・プロセッサー​2560​2816​2816​​8192
単精度(GFLOPS)​4220​5070​5240​​13900
​倍精度(GFLOPS)​2110​2530​2620​​870
​オンボードメモリー​12GB GDDR5​16GB GDDR5​​32​GB GDDR5​​8GB HBM​
​ECC​あり(外付け)​あり(外付け)​あり(外付け)​​なし
帯域幅(GB/S)​320​320​320​​1024​
​インターフェース​PCIe 3.0(デュアルスロット)​PCIe 3.0(デュアルスロット)​PCIe 3.0(デュアルスロット)PCIe 3.0(デュアルスロット)​
​最大消費電力​225W​235W​2​75W​300W
​冷却受動ヒートシンク受動ヒートシンク受動ヒートシンク受動ヒートシンク​​
​最適な用途

下記の倍精度ワークフロー

学術界および政治関連

石油・ガス(油層シミュレーション)

下記の倍精度ワークフロー

学術界および政治関連

石油・ガス(油層シミュレーション)

下記の倍精度ワークフロー

学術界および政治関連​

石油・ガス(油層シミュレーション)​

​単精度ワークロードの一例:

​分子力学

​地球科学

 購入はこちら

AMD FirePro™ アクセラレーターは、Dell、HPE、SuperMicroなどの多くのOEMやシステム・インテグレーターからご購入できます。

Dell ​ ​ ​ ​​ ​HPE
 ​ ​ ​ ​​  ​ ​ ​ ​​  ​ ​ ​ ​​  ​ ​ ​ ​​ SuperMicro ​ ​ ​ ​​ 
​​

AMD FirePro™ GPU搭載のDell サーバーの詳細については www.amd.com/dell-server をご覧ください。

AMD FirePro™ GPU搭載のHPE サーバーの詳細については www.amd.com/hpe をご覧ください。​

  

  

  

  

  

脚注