Was ist heterogenes Computing?

Was ist das?

Traditionell bezeichnet heterogenes Rechnen ein System, das mehrere Arten von Rechenkernen nutzt, beispielsweise CPU, GPU, DPU, VPU, FPGA oder ASIC. Indem unterschiedliche Workloads spezialisierten Prozessoren zugewiesen werden, die für verschiedene Einsatzbereiche optimiert sind, lassen sich Leistung und Energieeffizienz erheblich steigern. Die einzelnen Komponenten sind über Kanäle mit hoher Bandbreite und geringer Latenz miteinander verbunden und können dadurch als eine Einheit arbeiten.

In den vergangenen Jahren wurde die Definition des heterogenen Rechnens erweitert und umfasst inzwischen auch Prozessoren, die auf unterschiedlichen Computerarchitekturen basieren. So können Prozessoren auf Basis der Arm-Architektur für bestimmte Aufgaben die bessere Wahl sein – etwa aufgrund ihrer höheren Kernanzahl, ihrer besseren Energieeffizienz und ihrer Kompatibilität mit mobilen Geräten auf Arm-Basis. Die Einführung einer alternativen Architektur kann neue, effizientere Möglichkeiten für die Verarbeitung bestehender Workloads und Rechenaufgaben eröffnen.

Warum benötigen Sie heterogenes Computing?

Wenn Sie in Ihren Serverlösungen neben CPUs auch Co-Prozessoren wie GPUs oder DPUs einsetzen, profitieren Sie bereits von den Vorteilen des heterogenen Computings. Co-Prozessoren können die Rechenleistung erheblich steigern und die für die Ausführung von Aufgaben benötigte Zeit verkürzen. Insbesondere bei der Entwicklung künstlicher Intelligenz durch maschinelles Sehen und Deep Learning, bei der der Server große Datenmengen verarbeiten muss, die in grafische Formate umgewandelt wurden, ist der Einsatz von GPUs entscheidend. Diese arbeiten mit niedrigeren Taktfrequenzen, verfügen jedoch über mehr Kerne als herkömmliche CPUs.

Nach derselben Logik kann auch die Installation von Prozessoren mit einer vollständig anderen Architektur dazu beitragen, das volle Potenzial des heterogenen Computings auszuschöpfen. In den vergangenen Jahren wurden zunehmend Alternativen zur herkömmlichen x86-Architektur untersucht, etwa Arm-Prozessoren. Branchenexperten suchen nach Möglichkeiten, das Potenzial dieser neuen Produkte zu erschließen und neue Computing-Lösungen zu entwickeln. Wenn Ihre aktuelle Kombination aus Prozessoren und Co-Prozessoren 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 klassische Konzept des heterogenen Computing, bei dem CPUs mit Koprozessoren wie GPGPUs kombiniert werden, um Workloads aus den Bereichen Parallel Computing, maschinelles Lernen 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 Hochgeschwindigkeitsnetzwerkkarten 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 vollständige 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 dank ihrer Skalierbarkeit und Flexibilität vielfältige Bereitstellungsszenarien 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 vollständig in einem G242 Server von GIGABYTE integriert sind. Dieses herausragende Beispiel für heterogenes Computing wird Branchenführern neue Möglichkeiten eröffnen, Workloads mit den jeweils passenden Tools zu bewältigen.

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