Computación heterogénea

Tradicionalmente, la computación heterogénea hace referencia a un sistema que utiliza más de un tipo de núcleo de procesamiento, como CPU, GPU, DPU, VPU, FPGA o ASIC. Al asignar distintas cargas de trabajo a procesadores especializados, adecuados para diversos fines, es posible mejorar considerablemente el rendimiento y la eficiencia energética. Los distintos elementos están interconectados mediante canales de alta capacidad de transferencia y baja latencia, lo que les permite funcionar como una única unidad.

Si utiliza coprocesadores además de CPU en sus soluciones de servidor, como GPU o DPU, ya está aprovechando las ventajas de la computación heterogénea. Los coprocesadores pueden acelerar considerablemente la velocidad de procesamiento y reducir el tiempo necesario para completar una tarea. Esto es especialmente importante en el desarrollo de inteligencia artificial mediante visión artificial y aprendizaje profundo, ya que estas aplicaciones requieren que el servidor procese enormes cantidades de datos convertidos a formato gráfico. En este contexto, es fundamental utilizar GPU que funcionan a frecuencias más bajas, pero cuentan con más núcleos que las CPU tradicionales.

Siguiendo la misma lógica, instalar procesadores basados en una arquitectura completamente distinta puede ser otra forma de aprovechar todo el potencial de la computación heterogénea. En los últimos años, se han comenzado a explorar alternativas a la arquitectura x86 convencional, como los procesadores Arm. Los expertos del sector buscan formas de aprovechar el potencial de estos nuevos productos y desarrollar nuevas soluciones de computación. Si la configuración actual de procesadores y coprocesadores ofrece un rendimiento inferior al esperado, es posible que una solución de computación heterogénea basada en una arquitectura diferente responda mejor a sus necesidades.

Casi todas las soluciones de servidor de GIGABYTE son compatibles con el concepto convencional de computación heterogénea, en el que las CPU se combinan con coprocesadores, como las GPGPU, para gestionar cargas de trabajo relacionadas con la computación paralela, el aprendizaje automático y otras aplicaciones. Tanto si el procesador principal es uno de los últimos procesadores Intel® Xeon® Scalable como un procesador AMD EPYC™, puede transferir datos a dispositivos periféricos, como tarjetas gráficas, dispositivos de almacenamiento y tarjetas de red de alta velocidad, mediante PCIe Gen 4.0, que ofrece un ancho de banda máximo de 64 GB/s y duplica la velocidad de PCIe Gen 3.0.

Además, GIGABYTE lleva muchos años trabajando con sistemas basados en Arm. GIGABYTE ofrece una gama completa de servidores diseñados para los procesadores Ampere® Altra®, basados en la arquitectura Arm. Estos productos son especialmente recomendables para la computación de alto rendimiento (HPC), la computación en la nube y la computación perimetral, ya que permiten abordar diversos escenarios de implementación con escalabilidad y flexibilidad. NVIDIA® también ha presentado el kit de desarrollo NVIDIA® Arm HPC, que incluye un procesador Ampere® Altra®, dos GPU NVIDIA® A100 Tensor Core y dos DPU NVIDIA® BlueField®-2, todo ello integrado en un servidor G242 de GIGABYTE. Este claro ejemplo de computación heterogénea abrirá el camino para que los líderes del sector encuentren nuevas formas de abordar las cargas de trabajo informáticas con herramientas adaptadas a cada tarea.

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