NVIDIA 獲得美國能源部提供的 Exascale 等級運算研究1800萬美元補助金

作者 Bill Dally

發展 exascale 等級運算能力是下一代科學研究、國家安全和保障經濟競爭能力的關鍵。

這也是我對於 NVIDIA 獲得美國能源部為加快發展下一代超級電腦,所推出之「FastForward 2」計劃1800萬美元的補助金一事,感到十分興奮。

憑藉我們在高效能運算方面的專業能力,將以原本的 FastForward 計劃為基礎,更加著重於能源使用效率、可程式化能力和靈活彈性上。

NVIDIA曾獲得多項研究獎項,反映出我們具前瞻性的研究工作。這些獎項確保我們能透過開發強大的運算系統,解決世上部分最艱鉅的科學研究挑戰。

有多家科技公司共同獲得總額一億美元獎金的這個獎項,與美國能源部打算推動創新研發下一代兼具合理費用和能源使用效率的超級運算能力習習相關。

美國能源部的 Exascale 目標

美國能源部的目標是打造 exascale 等級的系統,達到每秒數萬兆(10^18)的浮點運算速度,是目前頂尖 petaflop(每秒一千兆,10^15)浮點運算能力超級電腦速度的30到60倍。目前全球最快的電腦位於中國,運算極速約為 55 petaflops。

Exascale 等級的運算能力被視為超級電腦界的下一個重大挑戰。美國能源部認為 NVIDIA 開發出的高度平行異構運算模型,將會是最佳的解決方案。

我們將與美國能源部七處實驗室的科學家合作,共同開發未來 exascale 等級電腦系統節點結構。研究內容將著重於處理器架構、電路、記憶體架構、高速信號和程式模型,以合理的用電量來打造 exascale 等級電腦。

其中的重大難題包括能源使用效率、效能、資料移動、並行處理、可靠性和可程式化,這些問題均環環相扣。在節點架構方面的重點有應用程式共同設計、記憶體系統架構、彈性、電路和積體電路設計技術等。

NVIDIA 的研究人員將與美國能源部的應用程式開發人員,共同合作開發平行演算法與美國能源部應用程式優化內容,也將致力於提供擁有極佳省電表現的處理器核心和記憶體系統。

在記憶體系統架構方面,研究人員的重點是開發出更佳的記憶體系統效能和效率給終端應用程式。同時也將發展程式模型和工具,協助更多領域的程式設計人員能達到他們對於任何 exascale 架構的開發目標。

能源使用效率

用電量是設計未來系統上的一大關卡,因此 FastFoward 2 計劃將重心放在讓系統更為省電一事上。

美國能源部的目標是在2020年時開發出用電量減少20百萬瓦的 exascale 等級系統。我們的 FastForward 2 計劃將研究開發省電處理器、省電傳輸技術、更佳的程式系統和更傑出的記憶體技術,以達到這個目標。

Tsubame KFC(Green500 名單榜首)搭配目前最省電的 GPU 運算系統 Kepler GPU,能源使用效率為每瓦特 4.5 gigaflops;在使用當前技術的情況下,exaflops 等級的系統耗電量將超過 200MW。我們的 FastForward 2 計劃研究目標將依大小順序來降低這個數字,以便開發出耗電量為 20MW 的 exaflops 等級系統。

NVIDIA 是在超級電腦上使用大量平行加速器的先驅者,並且引領新的開發活動。我們的 GPU 擁有數千個核心,能夠同時有效處理平行多工負載。

此舉可將應用程式裡使用大量運算能力的部分轉給 GPU,進而提高應用程式的效能表現。當我們在 NVIDIA 進行展示時,GPU 呈現出極佳的工作效率。在全球最高效率的超級電腦 Green500 最新名單裡,前十五名均是使用 GPU 來輔助運算。