近日,在德国莱比锡举行的国际超级计算大会(ISC13)上,“天河二号”(Milky Way 2)在第41届全球高性能计算机500强(TOP500)排行榜中登顶。这标志着中国超算计算机的水平达到了另一高度。
天河二号:全球最快超级计算机
天河二号系统配备了48000颗英特尔至强融核协处理器和32000颗英特尔至强处理器,峰值性能可达54.9 PFLOPS(每秒54.9千万亿次浮点运算)。与2012年11月发布的上一届TOP500排行榜中排名第一名的系统相比,其性能提升达两倍以上。“这套采用数万颗英特尔处理器和协处理器构建而成的系统,被评为全球最强大的超级计算机。”英特尔(中国)有限公司服务器平台产品经理张振宇表示,“这是自1997年以来第一款登顶TOP500榜单的、完全基于英特尔技术的系统。”
英特尔(中国)有限公司服务器平台产品经理张振宇
英特尔至强融核协处理器基于英特尔集成众核(英特尔MIC)架构,于半年前推出,主打高性能、高能效与简单易用的特点。联合英特尔至强处理器,很快应用在全球多个超级计算机中。在最新的全球高性能计算机500强(TOP500)排行榜中,英特尔处理器为80%的上榜系统提供了计算力支持,并为98%的新上榜系统所采用。
据悉,天河二号超级计算机位于中国广州国家超级计算中心。张振宇向Techtarget中国记者介绍,该系统使用的是基于Ivy Bridge微架构的12核英特尔至强处理器E5-2600 v2,以及英特尔至强融核协处理器,系统总功率为17.8兆瓦。“相比2012年11月发布的Top500榜单中的冠军泰坦,性能提升了一倍以上,能效也有大幅提升。”他表示。
百亿亿级计算:高性能计算愿景
据IDC报告称,全球高性能计算(HPC)服务器市场的年收入预计将于未来四年增长36%1,从110亿美元增至150亿美元。超级计算机在提高天气预报的准确性、帮助探索更高效的能源、研究疾病的治愈方法、对人类基因组进行测序及大数据分析等工作中发挥着重要作用。
张振宇分享了“从愿景到现实,无需物理原型设计”的客户案例。奥迪公司为了继续引领汽车设计发展,需要一种全新的虚拟设计方法。英特尔和AutoDesk公司帮助奥迪打造实时预测渲染技术,在高仿真可视状态下观察和测试汽车的设计,从而帮助奥迪公司节省昂贵的原型设计制造环节,降低生产和开发成本。“这种虚拟工厂虚拟生产的概念,从汽车设计出厂,没有物理制造的环节,完全依赖于计算机的虚拟现实来实现。”他说,“这种接近于照片真实程度的渲染对对GPU内存压力很大,英特尔新的IvyBridge E5 2600V2集群可以做到。”
目前,英特尔在HPC领域持续创新,从处理器(Xeon)、协处理器(Xeon Phi)、网络通信(下一代互联、以太网芯片等)和软件(企业版Lustre软件)四方面技术帮助高性能计算行业不断发展,奔向2018年实现百亿亿次计算的愿景。
至强融核:五款新产品
张振宇表示,目前“异构已停滞不前”,微异构的规模化将重新定义计算模式。微异构是指在某种单一编程模式下的异构系统。这种架构既能提升效率又能提升计算性能。
此次,英特尔推出五款全新产品,扩展现有的英特尔至强融核协处理器产品组合。这五款产品分别为面向最高性能和最多内存应用的至强融核7100系列(7120P和7120X)、注重性能和价值均衡的至强融核3100系列(3120P和3120A)以及针对高密度形态规格的至强融核5100系列(5120D)。据悉,7100产品家族包括集成了61个时钟速度为1.23GHz的内核、拥有16 GB的内存容量支持和超过1.2 TFlops的双精度浮点计算性能。3100产品家族集成了57个时钟速度为 1.1 GHz的内核,可提供1 TFlops的双精度性能。5100产品家族新成员5120D针对高密度环境进行了优化,能够以小型主板的形态支持插座直连,构成类似刀片的系统。
Knights Landing:第二代至强融核
张振宇还透露了其第二代英特尔至强融核产品的详细信息。该产品代号为Knights Landing,能够作为协处理器或主处理器(CPU)提供,采用包含第二代3-D三栅极晶体管技术的英特尔14 纳米制程工艺进行生产。
作为基于PCIe板卡的协处理器时,“Knights Landing”将处理由系统内英特尔至强处理器迁移出的工作负载(Offload Workloads),并为现有协处理器的用户提供升级路径。然而,当它作为主处理器直接安装于主板插座中时,它将发挥出CPU的作用,大幅提升计算密度和每瓦性能,同时肩负起主处理器和专用协处理器的所有职责。当它被用作CPU时,会与现有的加速器相似,能够消除通过PCIe传输数据的编程复杂性。
为了进一步提升处理高性能计算工作负载的性能,英特尔将在所有“Knights Landing”产品中引入可集成在其封装内的内存,以大幅提高其内存带宽。这将改善目前存在的内存带宽瓶颈问题,让用户能够充分利用所有可用的计算力。
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