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GPU-Beschleunigung: Nvidia baut ARM-Referenzplattform

Gemeinsam mit Partnern hat Nvidia eine Referenzplattform entworfen, um die eigenen Tesla-V100-Grafikmodule mit ARM-Prozessoren zu kombinieren. Passend dazu gibt es Cuda X als Software-Stack und Magnum I/O, um Netzwerk sowie Storage per GPU zu beschleunigen.

Artikel veröffentlicht am ,
ARM-Referenzplattform
ARM-Referenzplattform (Bild: Nvidia)

Nachdem Nvidia vor einigen Wochen mit Cuda X einen Software-Stack für Tesla-GPUs in ARM-Servern angekündigt hat, erfolgt nun die Veröffentlichung als Preview. Um die Verbreitung voranzutreiben, hat Nvidia eine ARM-Referenzplattform entwickelt. Daran beteiligt waren Partner wie Ampere, Cray, Fujitsu, HPE und Marvell.

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Die Referenzplattform, scherzhaft Ebac (Everything but a CPU) genannt, nutzt acht Tesla V100 als Mezzanine-Module, welche per NV-Link-Chip verbunden sind. Darunter befindet sich - zumindest auf dem von Nvidia verteilten Bild - ein Server mit zwei ThunderX2 von Cavium, einer Marvell-Tochter.

Passend dazu hat Nvidia mit Magnum I/O eine Software entwickelt, welche per GPUDirect Storage die CPU umgeht und per PCIe-Switch die Tesla V100 direkt an Speichermedien wie NVMe-SSDs anbindet. Diese Funktion soll jedoch erst im ersten Halbjahr 2020 verfügbar sein.

Bisher sind ARM-Systeme im Supercomputer-Segment selten, es gibt aber mehrere Anbieter: Ampere hat den Emag alias Ampere A1 mit 32 Kernen entwickelt (früher X-Gene), von Cavium/Marvell stammt der ThunderX2 mit 56 Kernen und von Fujitsu der A64FX mit 52 Kernen. Zudem existiert noch der Hi1620 alias Kunpeng 920 von Huawei, wohingegen Qualcomm seine Centriq-CPUs eingestellt hat.

Microsoft verwendet die ThunderX2 in Azure-Instanzen, zudem bietet Cray mit dem CS500 mit dem Fujitsu A64FX bestückte Systeme an. Auch die November-Liste der Top500 zeigt, dass die Anzahl der ARM-Supercomputer steigt: Der Astra ist schon älter, der Fugaku-Prototyp mit A64FX hingegen neu. Das System steigt zudem auf dem ersten Platz der Green500 ein, ist also extrem effizient.

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Xim 21. Nov 2019

Weil ARMs andere Entwicklungs-Tools besitzen, welche den Die wesentlich kleiner macht...


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