Computación heterogénea

Tradicionalmente, el cómputo heterogéneo se refiere a un sistema que utiliza más de un tipo de núcleo de procesamiento, como CPU, GPU, DPU, VPU, FPGA o ASIC. Al asignar diferentes cargas de trabajo a procesadores especializados, diseñados para distintos fines, es posible mejorar considerablemente el rendimiento y la eficiencia energética. Los distintos elementos están interconectados mediante canales de alta velocidad y baja latencia, lo que les permite operar como una sola unidad.

Si utiliza coprocesadores además de CPU en sus soluciones de servidores, como GPU o DPU, ya está aprovechando las ventajas del cómputo heterogéneo. 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 aplicaciones de inteligencia artificial mediante visión artificial y aprendizaje profundo, ya que estas aplicaciones requieren que el servidor procese enormes volúmenes de datos convertidos a representaciones gráficas. Por ello, es fundamental utilizar GPU que operan a frecuencias más bajas, pero cuentan con más núcleos que las CPU tradicionales.

Del mismo modo, instalar procesadores basados en una arquitectura completamente diferente puede ser otra forma de aprovechar todo el potencial del cómputo heterogéneo. En los últimos años, la tendencia ha sido explorar alternativas a la arquitectura x86 convencional, como los procesadores Arm. Los expertos del sector buscan formas de liberar el potencial de estos nuevos productos y desarrollar nuevas soluciones de cómputo. Si la configuración actual de sus procesadores y coprocesadores ofrece un rendimiento inferior al esperado, es posible que el cómputo heterogéneo basado en una arquitectura diferente sea una mejor opción para satisfacer sus necesidades.

Casi todas las soluciones de servidores de GIGABYTE son compatibles con el concepto tradicional de computación heterogénea, en el que las CPU se combinan con coprocesadores, como las GPGPU, para ejecutar cargas de trabajo relacionadas con la computación paralela, el aprendizaje automático y otras aplicaciones. Ya sea que el procesador principal sea un procesador Intel® Xeon® Scalable de última generación o 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, cuya velocidad de transferencia máxima es de 64 GB/s, el doble que la de PCIe Gen 3.0.

Además, GIGABYTE cuenta con muchos años de experiencia 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 altamente 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 presentó 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 integrado en un servidor G242 de GIGABYTE. Este destacado ejemplo de computación heterogénea abrirá nuevas posibilidades para que los líderes de la industria encuentren formas innovadoras de abordar las cargas de trabajo de cómputo con herramientas adecuadas para cada tarea.

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