Французское национальное агентство по высокопроизводительным вычислениям (GENCI), по сообщению HPCwire, проводит масштабное обновление суперкомпьютера Adastra, о запуске которого было объявлено два года назад. После апгрейда система сможет решать сложные задачи в области ИИ.

Комплекс Adastra находится под управлением Национального вычислительного центра высшего образования Франции (CINES). Система использует платформу HPE Cray EX235A с оптимизированными процессорами AMD EPYC Milan (64 ядра; 2,0 ГГц) и ускорителями AMD Instinct MI250X.

Апгрейд предусматривает использование гибридных чипов Instinct MI300A в составе платформы HPE Cray EX4000, оснащённой 14 серверами HPE Cray EX255a Accelerator Blade. В общей сложности будут задействованы 28 узлов, каждый из которых содержит четыре чипа Instinct MI300A. Таким образом, суммарное количество использованных изделий Instinct MI300A равно 112. Задействован 200G-интерконнект HPE Slingshot 11.

Об итоговой производительности обновлённого суперкомпьютера Adastra данных пока нет. Но в прежнем виде система занимает 17-ю строку в ноябрьском рейтинге TOP500 с быстродействием 46,1 Пфлопс (FP64). А в мировом рейтинге самых энергоэффективных НРС-систем GREEN500 комплекс Adastra находится на третьей позиции с показателем 58,021 Гфлопс/Вт.

Изображение: GENCI

Ливерморская национальная лаборатория им. Э. Лоуренса (LLNL) Министерства энергетики США опубликовала видео (см. ниже), демонстрирующее процесс сборки вычислительного комплекса El Capitan, которому предстоит стать самым мощным суперкомпьютером мира. В текущем рейтинге TOP500 лидирует система Frontier, установленная в Национальной лаборатории Окриджа (ORNL), также принадлежащей Министерству энергетики США. Быстродействие Frontier достигает 1,194 Эфлопс.

Суперкомпьютер El Capitan сможет демонстрировать производительность более 2 Эфлопс (FP64). Сборка комплекса началась в июле нынешнего года, а ввод в эксплуатацию запланирован на середину 2024-го. Стоимость проекта оценивается приблизительно в $600 млн. В основе El Capitan — платформа HPE Cray Shasta. Применена гибридная архитектура AMD с APU Instinct MI300A: изделие содержит 24 ядра с микроархитектурой Zen 4 общего назначения, блоки CDNA 3 и 128 Гбайт памяти HBM3.

Источник изображения: LLNL

Отмечается, что в проекте El Capitan задействованы сотни сотрудников LLNL и отраслевых партнёров. Суперкомпьютер состоит из тысяч вычислительных узлов и требует столько же энергии, сколько город среднего размера. В течение нескольких лет специалисты готовили инфраструктуру для El Capitan, создавая подсистемы электропитания и охлаждения, устанавливая компоненты и монтируя сетевые соединения. После запуска суперкомпьютер будет использоваться для решения задач в сферах ядерной энергетики, национальной безопасности, здравоохранения, изменений климата и пр.

Когда речь заходит о больших языковых моделях (LLM), то чаще всего подразумевается их обучение, дообучение и запуск на аппаратном обеспечении NVIDIA, как наиболее широко распространённом и лучше всего освоенном разработчиками. Но эта тенденция понемногу меняется — появляются либо специфические решения, могущие поспорить в эффективности с ускорителями NVIDIA, либо разработчики осваивают другое «железо».

К числу последних принадлежит ИИ-стартап Lamini, сделавший ставку на решения AMD: ускорители Instinct и стек ROCm. Главным продуктом Lamini должна стать программно-аппаратная платформа Superstation, позволяющая создавать и развёртывать проекты на базе генеративного ИИ, дообучая базовые модели на данных клиента.

Изображения: Lamini

Напомним, ROCm представляет собой своего рода аналог NVIDIA CUDA, но упор в решении AMD сделан на более широкую поддержку аппаратного обеспечения, куда входят не только ускорители и GPU, но также CPU и FPGA — всё в рамках инициативы Unified AI Stack. К тому же в этом году у ROCm появилась интеграция с популярнейшим фреймворком PyTorch, который в версии 2.0 получил поддержку ускорителей AMD Instinct.

Что же касается Lamini и её проекта, то, по словам основателей, он привлёк внимание уже более 5 тыс. потенциальных клиентов. Интерес к платформе проявили, например, Amazon, Walmart, eBay, GitLab и Adobe. В настоящее время платформа Lamini уже более года работает на кластере, включающем в себя более 100 ускорителей AMD Instinct MI250, и обслуживает клиентов. При этом заявляется возможность масштабирования до «тысяч таких ускорителей». Более того, AMD сама активно пользуется услугами Lamini.

На данный момент это единственная LLM-платформа, целиком работающая на аппаратном обеспечении AMD, при этом стоимость запуска на ней ИИ-модели Meta✴ Llama 2 с 70 млрд параметров, как сообщается, на порядок дешевле, нежели в облаке AWS. Солидный объём набортной памяти (128 Гбайт) у MI250 позволяет разработчикам запускать более сложные модели, чем на A100.

Согласно тестам, проведённым Lamini для менее мощного ускорителя AMD Instinct MI210, аппаратное обеспечение «красных» способно демонстрировать в реальных условиях до 89 % от теоретически возможного в тесте GEMM и до 70% от теоретической пропускной способности функции ROCm hipMemcpy.

Выбор Lamini несомненно принесёт AMD пользу в продвижении своих решений на рынке ИИ. К тому же в настоящее время они более доступны, чем от NVIDIA H10. Сама AMD объявила на мероприятии AI Hardware Summit, что развитие платформы ROCm в настоящее время является приоритетным для компании.

Продажу классических видеокарт в Китай пока никто не запрещал, но на рынке ускорителей вычислений ситуация совсем иная. Как сообщает Tom’s Hardware, ужесточение США антикитайских санкций привело к тому, что NVIDIA и Intel пришлось выпускать для местного рынка модели с ухудшенными характеристиками, а теперь их примеру последует AMD. По словам главы компании Лизы Су (Lisa Su), хотя AMD твёрдо намерена придерживаться антикитайских санкций, выгоду она упускать не собирается.

Как заявила Су, компания разработает ИИ-ускорители специально для китайских покупателей. Хотя подробными планами глава AMD не поделилась, весьма вероятно, что компания поступит, как и её конкуренты, искусственно ухудшив характеристики уже имеющихся или находящихся в разработке ускорителей. В частности, речь может идти об ускорителях серии Instinct MI. Не исключено, что появится специальная версия новейшего Instinct MI300, чья премьера запланирована только на IV квартал 2023 года.

Поскольку бум ИИ-технологий продолжается, решение AMD заняться выпуском ускорителей для китайского рынка стало вполне оправданным. Например, именно благодаря растущему спросу на ИИ-решения NVIDIA стала первым производителем чипов с рыночной капитализацией, перевалившей за $1 трлн, причём по итогам I квартала 2024 финансового года 60 % выручки пришлось на продукты для ЦОД, включая ускорители для ИИ и HPC-систем.

Источник изображения: AMD

Хотя США всеми силами стремится ограничить технологическое развитие ИИ-систем Китая, вводя всё новые экспортные ограничения, компании вроде NVIDIA и Intel пока довольно успешно обходят ограничения, ухудшая свои продукты. В частности, скорость внутреннего интерконнекта в продуктах, поставляемых в Китай, не должна превышать 600 Гбайт/с. Вариант NVIDIA A100, продающийся на китайском рынке под именем A800, «замедлен» с запасом — до 400 Гбайт/с. То же касается и модели H800 — клона H100, урезанного не только по шине, но и по производительности.

При этом даже версии с ограничениями позволяют хорошо заработать в Китае — H800 продаётся в Поднебесной по цене до $70 тыс. за штуку. К уловкам прибегает и компания Intel. Например, недавно она представила ИИ-ускоритель Habana Gaudi 2 для китайских покупателей. Другими словами, хотя AMD слегка опаздывает в гонке на рынке ускорителей, компания вполне может рассчитывать на хороший спрос в том числе, у китайских партнёров.

Пока трудно предсказать, не вызовет ли спрос на чипы для ИИ такую же «золотую лихорадку», как и та, что возникла на рынке видеокарт после появления криптовалют. Как сообщает Tom’s Hardware, имеются ранние признаки того, что ИИ-компании начали скупать высокопроизводительные видеокарты.

Министерство обороны США (DoD) объявило о планах по развёртыванию новой суперкомпьютерной системы в рамках Программы модернизации высокопроизводительных вычислений (HPCMP). Комплекс получил название Blueback — в честь американской подводной лодки USS Blueback (SS-581).

Сообщается, что Blueback расположится в Центре суперкомпьютерных ресурсов в составе DoD (Navy DSRC), который находится в ведении Командования морской метеорологии и океанографии (CNMOC). Суперкомпьютер заменит три старых вычислительных комплекса в экосистеме HPCMP.

Основой Blueback послужит платформа HPE Cray EX4000. Архитектура включает процессоры AMD EPYC Genoa, 128 гибридных ускорителей AMD Instinct MI300A (APU) и 24 ускорителя NVIDIA L40, связанных между собой 200G-интерконнектом Cray Slingshot-11. В состав комплекса войдёт Lustre-хранилище Cray ClusterStor E1000 вместимостью 20 Пбайт, включая 2 Пбайт пространства на базе SSD NVMe. Объём системной памяти — 538 Тбайт. Общее количество вычислительных ядер будет достигать 256 512.

Источник изображения: Jonathan Holloway / DoD

Ожидается, что суперкомпьютер Blueback будет введён в эксплуатацию в 2024 году. Кстати, совсем недавно центр Navy DSRC получил НРС-систему Nautilus производительностью 8,2 Пфлопс. Она содержит 176 128 ядер и 382 Тбайт памяти.

Ливерморская национальная лаборатория (LLNL) вовсю ведёт монтаж суперкомпьютера El Capitan, мощность которого превзойдёт 2 Эфлопс. Дебютирует новая система в середине следующего года. Однако это не единственный суперкомпьютер LLNL. Помимо тестовых кластеров rzVernal, Tioga и Tenay, в строй будет введён и суперкопмьютер Tuolumne производительностью более 200 Пфлопс.

El Capitan получит уникальные серверные APU AMD Instinct MI300A, содержащие 24 ядра Zen 4 и массив ускорителей с архитектурой CDNA3, дополненный собственным стеком памяти HBM3 объёмом 128 Гбайт. El Capitan будет использоваться в том числе для секретных и закрытых проектов, но, как сообщают зарубежные источники, кластер Tuolumne на базе той же аппаратной платформы HPE станет открытой платформой, практически самой мощной в своём классе.

Сообщается о том, что производительность Tuolumne составит около 15 % от таковой у El Capitan, то есть от 200 до 300 Пфлопс. Хотя это не позволяет отнести Tuolumne к экза-классу, такие цифры позволяют претендовать на вхождении в первую пятёрку рейтинга TOP500.

Тестовые стойки в ЦОД LLNL

Впервые имя Tuolumne было упомянуто в 2021 году, когда речь шла о системе раннего доступа RZNevada, целью которой была тестирование и отработка аппаратного и программного стеков El Capitan. Также известно, что система охлаждения и питания в главном ЦОД LLNL была модернизирована, в результате чего её мощность выросла с 85 до 100 МВт, и часть этих мощностей достанется Tuolumne. Правда, когда суперкомпьютер будет введён в строй, не говорится.

Ливерморская национальная лаборатория (LLNL) объявила о получении первой партии компонентов суперкомпьютера El Capitan, которые сразу же начала устанавливать. Система будет запущена в середине 2024 года и, согласно данным LLNL, будет обеспечивать производительность более 2 Эфлопс. Стоимость El Capitan составляет около $600 млн.

El Capitan будет использоваться для выполнения задач лабораторий Национальной администрации по ядерной безопасности США, чтобы они «могли поддерживать уверенность в национальных силах ядерного сдерживания», — сообщила LLNL. «На момент принятия проекта в следующем году El Capitan, вероятно, станет самым мощным суперкомпьютером в мире», — указано в заявлении LLNL. Он заменит машину Sierra на базе IBM POWER 9 и NVIDIA Volta, обойдя её производительности более чем на порядок.

Источник изображений: LLNL

El Capitan базируется на платформе HPE Cray Shasta, как и две другие экзафлопсные системы, Frontier и Aurora. В отличие от этих систем, использующих традиционную конфигурацию дискретных CPU и ускорителей, El Capitan станет первым суперкомпьютером на базе гибридной архитектуры AMD. APU Instinct MI300A включает 24 ядра с микроархитектурой Zen 4 общего назначения, блоки CDNA 3 и 128 Гбайт памяти HBM3. Правда, пока не уточняется, устанавливаются ли узлы уже с финальной конфигурации «железа» или же пока что предсерийные образцы.

Разработчик решений в области генеративного ИИ MosaicML, недавно перешедший в собственность Databricks, сообщил о хороших результатах в обучении больших языковых моделей (LLM) с использованием ускорителей AMD Instinct MI250 и собственной платформы.

Компания рассказала, что подыскивает от имени своих клиентов новое «железо» для машинного обучения, поскольку NVIDIA в настоящее время не в состоянии обеспечить своими ускорителями всех желающих. MosaicML пояснила, что требования к таким чипам просты:

• Реальные рабочие нагрузки: поддержка обучения LLM с 16-бит точностью (FP16 или BF16) с той же сходимостью и качеством конечной модели, что и при обучении на системах NVIDIA.
• Скорость и стоимость: конкурентоспособные производительность и соотношение производительности и стоимости.
• Разработка: минимальные изменения кода по сравнению с её существующим стеком (PyTorch, FSDP, Composer, StreamingDataset, LLM Foundry).

Источник изображений: MosaicML

Как отметила компания, ни один из чипов до настоящего времени смог полностью удовлетворить все требования MosaicML. Однако с выходом обновлённых версий фреймворка PyTorch 2.0 и платформы ROCm 5.4+ ситуация изменилась — обучение LLM стало возможным на ускорителях AMD Instinct MI250 без изменений кода при использовании её стека LLM Foundry.

Некоторые основные моменты:

• Обучение LLM было стабильным. С высокодетерминированным обучающим стеком LLM Foundry обучение LLM MPT-1B на ускорителях AMD MI250 и NVIDIA A100 дало почти идентичные кривые потерь при запуске с одной и той же контрольной точки. Исследователи даже смогли переключаться между ускорителями AMD и NVIDIA в течение тренировочного прогона.
• Производительность была конкурентоспособной с существующими системами A100. Исследователи профилировали пропускную способность обучения моделей MPT с параметрами от 1 до 13 млрд и обнаружили, что скорость обработки MI250 на один ускоритель находится в пределах 80 % от A100-40GB и в пределах 73 % от A100-80GB. Как ожидает компания, этот разрыв сократится по мере улучшения программного обеспечения AMD.

При этом никаких изменений в коде не потребовалось.

Все результаты получены на одном узле из четырёх MI250, но компания работает с гиперскейлерами для проверки возможностей обучения на более крупных кластерах AMD Instinct. «В целом наши первоначальные тесты показали, что AMD создала эффективный и простой в использовании программно-аппаратный стек, который может конкурировать с NVIDIA», — сообщила MosaicML. Это важный шаг в борьбе с доминирующим положением NVIDIA на рынке ИИ.

AMD продолжает активно осваивать рынок ускорителей и ИИ-сопроцессоров. Вслед за сверхмощными Instinct MI250 и MI250X, анонсированными ещё осенью прошлого года, «красные» представили новинку — ускоритель Instinct MI210. Это менее мощная, одночиповая версия ускорителя с архитектурой CDNA 2, дополняющая семейство MI200 и имеющая более универсальный форм-фактор PCIe-карты.

Если Instinct MI250/250X существует только как OAM-модуль, то новый Instinct MI210 имеет вид обычной платы расширения с разъёмом PCI Express 4.0. Это неудивительно, ведь MI250 физически невозможно уложить в тепловые и энергетические рамки, обеспечиваемые таким форм-фактором, поскольку два чипа Aldebaran требуют 560 Вт против привычных для PCIe-плат 300 Вт. Для питания MI210 используется как слот PCIe, так и 8-контактный разъём EPS12V.

Поскольку ускоритель на борту новинки только один, она вдвое уступает MI250/250X по всем параметрам, но всё равно обеспечивает весьма неплохую производительность во всех форматах вычислений. Стоит отметить, что функциональные возможности MI210 не уменьшились. Осталась, например, поддержка Infinity Fabric 3.0 — соответствующие разъёмы расположены в верхней части карты, и она поддерживает работу в кластерном режиме из двух или четырёх ускорителей.

Таблица опубликована AnandTech

В MI210 используется более простой вариант Aldebaran с одним кристаллом. Что интересно, по количеству вычислительных блоков этот вариант уступает более старому MI100 (104 CU против 120, 416 матричных ядер против 480). Однако последний использует первую итерацию архитектуры CDNA и работает на меньшей частоте — 1500 против 1700 МГц у новинки. В некоторых форматах вычислений MI100 может быть быстрее, но разница крайне незначительна.

Производительность AMD Instinct MI210 в сравнении с NVIDIA A100 40GB PCIe

CDNA2 позволяет использовать уникальные форматы данных, вроде packed FP32, однако это требует поддержки со стороны разработчиков, что несколько затруднит создание универсального ПО, способного полностью задействовать возможности MI210. Но в первую очередь, это ускоритель, не «зажимающий» FP64-производительность: свыше 22 Тфлопс в векторных операциях и 45 Тфлопс — в матричных.

Сервер с одним или несколькими MI210 может использоваться в качестве универсальной платформы разработки ПО для суперкомпьютеров на базе более мощных ускорителей AMD Instinct MI250/250X. Новинка уже доступна у традиционных партнёров AMD по выпуску серверов, включая ASUS, Dell, HPE, Supermicro и Lenovo, которые также предлагают более мощные решения на базе MI250/250X.

В прошлом году AMD окончательно развела ускорители для графики и вычислений, представив Instinct MI100, первый продукт на базе архитектуры CDNA, который позволил компании противостоять NVIDIA. Теперь же AMD подготовила новую версию архитектуры CDNA 2 и ускорители MI200 на неё основе. Новинки, согласно внутренним тестам, в ряде задач на голову выше того, что сейчас может предложить NVIDIA.

AMD Instinct MI200 в OAM-варианте (Здесь и ниже изображения AMD)

Циркулировавшие ранее слухи оказались верны — MI200 являются двухчиповыми решениями с 2.5D-упаковкой кристаллов (GCD) самих ускорителей, четырёх линий Infinity Fabric между ними и восьми стеков памяти HBM2e (8192 бит, 1600 МГц, 128 Гбайт, 3,2 Тбайт/c). В данном случае используется мостик EFB (Elevated Fanout Bridge), который позволяет задействовать стандартные подложки, что удешевляет и упрощает производство и тестирование ускорителей, не потеряв при этом в производительности и, что важнее, без существенного увеличения задержек в обмене данными.

Несмотря на то, что в составе ускорителя два GCD, системе они представляются как единое целое с общей же памятью. Каждый GCD в случае CDNA 2 включает 112 CU (Compute Unit), но в конечных продуктах они задействованы не все. CU разбиты на четыре группы (с индивидуальным планировщиком) с общим L2-кешем объёмом 8 Мбайт и пропускной способностью 6,96 Тбайт/с, который поделён на 32 отдельных блока. А сами блоки имеют индивидуальные подключения к контроллерам памяти в GCD.

Важное отличие CDNA 2 заключается в «подтягивании» производительности векторных FP64- и FP32-вычислений — они исполняются с одинаковой скоростью в отличие от CDNA первого поколения. Кроме того, появилась поддержка сжатых (packed) инструкций для операций FMA/FADD/FMUL для FP32-векторов. Второй крупный апдейт касается матричных вычислений. Для них теперь тоже есть отдельная поддержка FP64, и с той же производительностью, что и для FP32. Новые инструкции рассчитаны на блоки 16×16×4 и 4×4×4.

Поддержка FP16/BF16 в матричных ядрах, конечно, тоже есть, что позволяет задействовать их и для ИИ-задач, а не только HPC. Подспорьем для них в некоторых задачах будут два блока VCN (Video Codec Next) в каждом GCD. Они поддерживают декодирование H.264/AVC, H.265/HEVC, VP9 и JPEG, а также кодирование H.264/H.265, что потенциально позволит более эффективно работать ИИ-алгоритмам с изображениями и/или видео.

Для обмена данными между ускорителями и CPU используется единая шина Infinity Fabric (IF) с поддержкой кеш-когерентности. Всего на ускоритель приходится до восьми внешних линий IF, а суммарная скорость обмена данными может достигать 800 Гбайт/c. В наиболее плотной компоновке из четырёх MI200 и одного EPYC каждый ускоритель имеет по две линии для связи с CPU и со своим соседом. Причём внутренние и внешние IF-линии образуют два двунаправленных кольца между ускорителями. Каждая IF-линия опирается на x16-подключение PCIe 4.0, но в данном случае есть ряд оптимизаций конкретно под HPC-системы HPE Cray.

Дополнительно у каждого ускорителя есть собственный root-комплекс, что позволяет напрямую подключить сетевой адаптер класса 200G. И это явный намёк на возможность непосредственного RDMA-соединения с внешними хранилищами, поскольку в такой схеме на локальные NVMe-накопители линий попросту не остаётся. Более простые топологии уже предполагают использование половины линий IF в качестве обычного PCIe-подключения и задействуют коммутатор(-ы) для связи с CPU и NIC. В этом случае IF-подключение остаётся только между процессорами. Зато в одной системе можно объединить восемь MI200.

Чипы ускорителей MI250X изготовлены по 6-нм техпроцессу FinFet, содержат 58 млрд транзисторов и предлагают 220 CU, включающих 880 ядер для матричных вычислений и 14080 шейдерных ядер второго поколения. У MI250 их 208, 832 и 13312 соответственно. Для обеих моделей уровень TDP составляет 500 или 560 Вт, поэтому поддерживается как воздушное, так и жидкостное охлаждение. В дополнение к OAM-версиям MI250(X) чуть позже появится и более традиционная PCIe-модель MI210.

Для сравнения — у NVIDIA A100 объём и пропускная способность памяти (тоже HBM2e) составляют до 80 Гбайт и 2 Тбайт/с соответственно. Шина же NVLink 3.0 имеет пропускную способность 600 Гбайт/c, а коммутатор NVSwitch для связи между восемью ускорителями — 1,8 Тбайт/с. Потребление SXM3-версии составляет 400 Вт. Стоит также отметить, что первая версия A100 появилась ещё весной 2020 года, и скоро ожидается анонс следующего поколения ускорителей на базе архитектуры Hopper. На носу и выход ускорителей Intel X^e Ponte Vecchio.

И если про первые мы пока ничего толком не знаем, то вторые, похоже, уже проиграли MI250X в «голой» производительности как минимум по одной позиции (FP32). AMD говорит, что создавала Instinct MI200 как серию универсальных ускорителей, пригодных и для «классических» HPC-задач, и для ИИ. Отсюда и практически пятикратная разница в пиковой FP64-производительности с NVIDIA A100.

Но вот с нейронками всё не так однозначно. Предпочтительным форматом для обучения у NVIDIA является собственный TF32, поддержка которого есть в Tensor-ядрах Ampere. Ядра для матричных вычислений в CDNA2 про него ничего не знают, поэтому сравнить производительность в лоб нельзя. Разница в BF16/FP16 между MI250X и A100 уже не так велика, так что AMD говорит о приросте в 1,2 раза для обучения со смешанной точностью.

Данные по INT8 и INT4 в презентацию не вынесены, что неудивительно. Пиковый показатель для обоих форматов у MI250X составляет 383 Топс, тогда как тензорные ядра NVIDIA A100 выдают 624 и 1248 Топс соответственно. В данном случае больший объём памяти сыграл бы на руку MI200 в задачах инференса для крупных моделей. Наконец, у A100 есть ещё одно преимущество — поддержка MIG (Multi-Instance GPU), которая позволяет более эффективно задействовать имеющиеся ресурсы, особенно в облачных системах.

Вместе с Instinct MI200 была анонсирована и новая версия открытой (open source) платформы ROCm 5.0, которая обзавелась поддержкой и различными оптимизациями не только для этих ускорителей, но и, например, Radeon Pro W6800. В этом релизе компания уделит особое внимание расширению программной экосистемы и адаптации большего числа приложений. Кроме того, будет развиваться и новый портал Infinity Hub, где будет представлено больше готовых к использованию контейнеров с популярным ПО с рекомендациями по настройке и запуску.

AMD Instinct MI200 появятся в I квартале 2022 года. Новинки, в первую очередь MI210, будут доступны у крупных OEM/ODM-производителей: ASUS, Atos (X410-A5 2U1N2S), Dell Technologies, Gigabyte (G262-ZO0), HPE, Lenovo и Supermicro. Ускорители Instinct MI250X пока остаются эксклюзивом для систем HPE Cray Ex. Именно они вместе с «избранными» процессорами AMD EPYC (без уточнения, будут ли это Milan-X) станут основой для самого мощного в США суперкомпьютера Frontier.

Окончательный ввод в эксплуатацию этого комплекса запланирован на будущий год. Ожидается, что его пиковая производительность превысит 1,5 Эфлопс. При этом он должен стать самой энергоэффективной системой подобного класса. А адаптация ПО под него позволит несколько потеснить NVIDIA CUDA в некоторых областях. И это для AMD сейчас, пожалуй, гораздо важнее, чем победа по флопсам.