Heterogenes Computing

Was ist heterogenes Computing?

Traditionell bezeichnet heterogenes Computing ein System, das mehr als einen Typ von Rechenkernen verwendet, beispielsweise CPU, GPU, DPU, VPU, FPGA oder ASIC. Indem unterschiedliche Workloads spezialisierten Prozessoren zugewiesen werden, die für verschiedene Aufgabenbereiche optimiert sind, lassen sich Leistung und Energieeffizienz erheblich steigern. Die verschiedenen Komponenten sind über Kanäle mit hoher Bandbreite und niedriger Latenz miteinander verbunden und können so als eine Einheit arbeiten.

In den vergangenen Jahren wurde die Definition von heterogenem Computing erweitert und umfasst inzwischen auch Prozessoren, die auf unterschiedlichen Computerarchitekturen basieren. Prozessoren mit Arm-Architektur können beispielsweise für bestimmte Aufgaben die bessere Wahl sein, da sie über mehr Kerne, eine höhere Energieeffizienz und Kompatibilität mit mobilen Geräten auf Arm-Basis verfügen. Die Einführung einer alternativen Architektur kann neue, intelligentere Möglichkeiten zur Verarbeitung bestehender Workloads und Rechenaufgaben eröffnen.

Warum benötigen Sie es?

Wenn Sie in Ihren Serverlösungen neben CPUs auch Coprozessoren wie GPUs oder DPUs einsetzen, profitieren Sie bereits von den Vorteilen des heterogenen Computings. Coprozessoren können die Rechenleistung erheblich steigern und die Zeit zur Ausführung von Aufgaben deutlich verkürzen. Besonders bei der Entwicklung künstlicher Intelligenz durch maschinelles Sehen und Deep Learning, bei der Server große Datenmengen in grafischer Form verarbeiten müssen, ist der Einsatz von GPUs unverzichtbar. Diese arbeiten mit niedrigeren Taktraten, verfügen jedoch über mehr Kerne als herkömmliche CPUs.

Nach derselben Logik kann auch die Installation von Prozessoren auf Basis einer vollständig anderen Architektur eine Möglichkeit sein, das volle Potenzial des heterogenen Computings auszuschöpfen. In den vergangenen Jahren wurden zunehmend Alternativen zur herkömmlichen x86-Architektur untersucht, beispielsweise Arm-Prozessoren. Branchenexperten suchen nach Möglichkeiten, das Potenzial dieser neuen Produkte zu erschließen und neue Computing-Lösungen zu entwickeln. Wenn Ihre aktuelle Konfiguration aus Prozessoren und Coprozessoren hinter den Erwartungen zurückbleibt, könnte heterogenes Computing auf Basis einer anderen Architektur Ihre Anforderungen möglicherweise besser erfüllen.

Wie unterstützt GIGABYTE?

Nahezu alle Serverlösungen von GIGABYTE unterstützen das herkömmliche Konzept des heterogenen Computings, bei dem CPUs mit Co-Prozessoren wie GPGPUs kombiniert werden, um Workloads aus den Bereichen Parallel Computing, Machine Learning und mehr zu verarbeiten. Unabhängig davon, ob als Hauptprozessor die neuesten Intel® Xeon® Scalable Prozessoren oder AMD EPYC™ Prozessoren zum Einsatz kommen: Über PCIe Gen 4.0 können sie Daten an Peripheriegeräte wie Grafikkarten, Speichergeräte und Hochgeschwindigkeits-Netzwerkkarten übertragen. PCIe Gen 4.0 bietet eine maximale Bandbreite von 64 GB/s und ist damit doppelt so schnell wie PCIe Gen 3.0.

Darüber hinaus arbeitet GIGABYTE seit vielen Jahren mit Arm-basierten Systemen. GIGABYTE bietet eine umfassende Palette von Servern für Ampere® Altra® Prozessoren auf Basis der Arm-Architektur. Diese Produkte eignen sich besonders für High Performance Computing (HPC), Cloud Computing und Edge Computing, da sie vielfältige Einsatzszenarien mit hoher Skalierbarkeit und Flexibilität unterstützen. NVIDIA® hat außerdem das NVIDIA® Arm HPC Developer Kit vorgestellt. Es umfasst einen Ampere® Altra® Prozessor, zwei NVIDIA® A100 Tensor Core GPUs und zwei NVIDIA® BlueField®-2 DPUs, die gemeinsam in einem G242 Server von GIGABYTE untergebracht sind. Dieses herausragende Beispiel für heterogenes Computing wird Branchenführern neue Wege eröffnen, Rechen-Workloads mit den jeweils passenden Werkzeugen zu bewältigen.

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