富士通推出GPU自适应分配技术 更合理地分配CPU和GPU资源

富士通推出GPU自适应分配技术更合理地分配CPU和GPU资源富士通的GPU自适应分配技术可根据每个应用程序所需算力,实时、动态分配GPU资源,会优先将GPU资源分配给执行效率高的进程,从而实现CPU和GPU计算资源的合理利用。富士通希望能够提高计算效率,以满足人工智能(AI)和深度学习领域对GPU的持续需求,更高效地利用超算系统中宝贵的GPU算力,将一些非必要的工作留给CPU处理。富士通还结合了新开发的交互式高性能计算技术,可在多个PC协同操作的高性能计算系统中并行处理多个应用程序,无需等待某个正在执行的程序结束。官方表示,这是全球首次实现了高性能计算系统中的并行处理,可用于数字孪生、生成式人工智能等需要大规模计算资源、实时性能的应用场景。如果这个听起来还不好理解,可以参考过去介绍如何利用PlayStation3组建超级计算机的故事。可以看到,富士通仍然在超级计算机领域努力前行,并试图寻找出更高效的计算解决方案。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1396209.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1396209.htm

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富士通新技术可优化人工智能和高性能计算工作负载的CPU和GPU分配富士通开发了两项新技术,旨在优化强大的高性能计算系统上的CPU和GPU工作负载。该公司正致力于实时分配资源,以更好地管理具有高执行效率的进程,同时优化多个程序的并行处理。富士通表示,新解决方案旨在解决生成学习和其他人工智能相关技术的爆炸性需求所导致的全球GPU短缺问题。这些优化技术包括一个"自适应GPU分配器"(AdaptiveGPUAllocator),它似乎可以检测出程序是需要在GPU加速器上执行还是在CPU上执行。分配器是作为一个独立的服务器实现的,旨在测量代码执行性能。如果程序希望在HPC系统中使用GPU,分配器服务器就会批准访问,同时检查GPU和CPU上迷你批处理作业的处理时间。如果GPU批次测试不能充分缩短处理时间,分配器就会继续在CPU上重新分配作业。不幸的是,程序需要专门编写,以便通过专用框架使用新的分配器服务器,富士通公司证实了这一点。另一种优化高性能计算工作负载的解决方案是交互式高性能计算(InteractiveHPC),富士通将其描述为世界上第一种"在高性能计算系统上实时切换多个程序执行"的技术。富士通解释说,传统的控制方法采用单播通信,将程序执行"逐个"切换到每台服务器上。交互式HPC采用广播通信方法,向HPC系统中的每个计算节点发送切换指令。富士通表示,在256节点的高性能计算环境中工作时,新方法似乎足以将进程切换时间从几秒缩短到100毫秒。富士通对新GPU分配技术的计划主要集中在AI平台"Kozuchi"上,该公司的人工智能平台旨在为客户提供测试"先进人工智能技术"的快速方法。这项HPC优化技术还将应用于富士通的40量子位量子计算机模拟器。在计算即服务的高性能计算环境中的进一步应用似乎也在考虑之中。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1397253.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1397253.htm

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日本富士通宣布下代超级CPU“Monaka”能效2倍于Intel/AMD富士通A64FX采用台积电7nm工艺制造,集成87.86亿个晶体管,Arm架构,集成52个核心,包括48个计算核心(分为四组每组8MB二级缓存)、4个结构管理核心,主频2.2GHz,并集成HBM2高带宽内存。富岳超算一共用了近16万颗A64FX处理器,总核心数量多达7630848个。去年11月,富士通就曾披露,将设计更先进的处理器,采用台积电2nm工艺,预计2026年推出。现在,富士通官方宣布,下代超级处理器代号“Monaka”(日本点心最中/もなか),依然基于Arm架构指令集(可能Armv9或更高),重点提升能效。Monaka现定于2027年推出,号称对比届时的竞品,应用性能可领先1.7倍,能效可领先2倍,包括Intel、AMD的方案。同时,它的应用潜力和范围也会更广,包括超大规模运算、HPC高性能计算、AI人工智能、数据分析等等。不过,官方未公开制造工艺、核心数量等细节。日本也会基于富士通Monaka,打造下一代超算,暂时名为FugakuNext,日本理化学研究所正在进行设计评估。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1349173.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1349173.htm

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