Heterogeneous Computing
Computación heterogénea
¿Qué es?
Tradicionalmente, la computación heterogénea se refiere a un sistema que utiliza más de un tipo de núcleo de cómputo, como CPU, GPU, DPU, VPU, FPGA o ASIC. Al asignar distintas cargas de trabajo a procesadores especializados adecuados para diversos propósitos, es posible mejorar considerablemente el rendimiento y la eficiencia energética. Los distintos elementos están interconectados mediante canales de alto rendimiento y baja latencia, lo que les permite operar como una sola unidad.
En los últimos años, la definición de computación heterogénea se ha ampliado para abarcar procesadores basados en diferentes arquitecturas de cómputo. Por ejemplo, los procesadores basados en la arquitectura Arm pueden ser una mejor opción para algunas tareas debido a su mayor cantidad de núcleos, mejor eficiencia energética y compatibilidad con dispositivos móviles basados en Arm. Adoptar una arquitectura alternativa puede revelar formas más inteligentes de gestionar las cargas de trabajo y las tareas de cómputo existentes.
En los últimos años, la definición de computación heterogénea se ha ampliado para abarcar procesadores basados en diferentes arquitecturas de cómputo. Por ejemplo, los procesadores basados en la arquitectura Arm pueden ser una mejor opción para algunas tareas debido a su mayor cantidad de núcleos, mejor eficiencia energética y compatibilidad con dispositivos móviles basados en Arm. Adoptar una arquitectura alternativa puede revelar formas más inteligentes de gestionar las cargas de trabajo y las tareas de cómputo existentes.
¿Por qué la necesitas?
Si utilizas coprocesadores además de CPU en tus soluciones de servidor, como GPU o DPU, ya estás aprovechando los beneficios de la computación heterogénea. Los coprocesadores pueden acelerar considerablemente la velocidad de cómputo 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, que requieren que el servidor procese grandes volúmenes de datos convertidos a formato gráfico. En estos casos, es fundamental utilizar GPU que operan a frecuencias más bajas, pero cuentan con más núcleos que las CPU tradicionales.
Siguiendo la misma lógica, instalar procesadores basados en una arquitectura completamente diferente puede ser otra forma de aprovechar todo el potencial de la computación heterogénea. En los últimos años, se han explorado 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 cómputo. Si la configuración actual de tus procesadores y coprocesadores ofrece un rendimiento inferior al esperado, es posible que una solución de computación heterogénea basada en una arquitectura diferente tenga más posibilidades de satisfacer tus necesidades.
Siguiendo la misma lógica, instalar procesadores basados en una arquitectura completamente diferente puede ser otra forma de aprovechar todo el potencial de la computación heterogénea. En los últimos años, se han explorado 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 cómputo. Si la configuración actual de tus procesadores y coprocesadores ofrece un rendimiento inferior al esperado, es posible que una solución de computación heterogénea basada en una arquitectura diferente tenga más posibilidades de satisfacer tus necesidades.
¿Cómo ayuda GIGABYTE?
Casi todas las soluciones para servidores de GIGABYTE admiten el concepto convencional de computación heterogénea, en el que las CPU se combinan con coprocesadores, como las GPGPU, para procesar cargas de trabajo relacionadas con la computación paralela, el aprendizaje automático y otras aplicaciones. Ya sea que el procesador principal sea uno de los más recientes procesadores Intel® Xeon® Scalable 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 ha trabajado durante muchos años 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 en el borde, ya que permiten abordar diversos escenarios de implementación con escalabilidad y flexibilidad. NVIDIA® también presentó el NVIDIA® Arm HPC Developer Kit, que incluye un procesador Ampere® Altra®, dos GPU NVIDIA® A100 Tensor Core y dos DPU NVIDIA® BlueField®-2, todo dentro de un servidor G242 de GIGABYTE. Este destacado ejemplo de computación heterogénea abrirá el camino para que los líderes de la industria encuentren nuevas formas de abordar las cargas de trabajo de cómputo con herramientas adecuadas para cada tarea.
Descarga gratuita:
《¿Cómo construir su centro de datos con GIGABYTE? Guía técnica descargable gratuita》
Además, GIGABYTE ha trabajado durante muchos años 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 en el borde, ya que permiten abordar diversos escenarios de implementación con escalabilidad y flexibilidad. NVIDIA® también presentó el NVIDIA® Arm HPC Developer Kit, que incluye un procesador Ampere® Altra®, dos GPU NVIDIA® A100 Tensor Core y dos DPU NVIDIA® BlueField®-2, todo dentro de un servidor G242 de GIGABYTE. Este destacado ejemplo de computación heterogénea abrirá el camino para que los líderes de la industria encuentren nuevas formas de abordar las cargas de trabajo de cómputo con herramientas adecuadas para cada tarea.
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