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1 高性能计算的现状与未来 -- 兼谈与人工智能的关系 刘轶北京航空航天大学 计算机学院

2 高性能计算机发展现状

3 高性能计算机发展现状 高性能计算机性能长期维持 十年千倍 的增长规律 ( 超摩尔定律 ) 从 2013 年起, 性能增长速度趋缓 可能降至 十年百倍, 且随摩尔定律减缓还有进一步减缓趋势 TOP500 性能增长 (

4 高性能计算机发展现状 TOP500 排名前 10 的超级计算机 (2019 年 6 月 ) ( 排名地点系统 / 制造商处理器核数 Linpack 性能 (TFlops) 峰值性能 (TFlops) 1 美国 Summit / IBM & Nvidia IBM Power9 + Nvidia GV 美国 Sierra / IBM & Nvidia IBM Power9 + Nvidia GV 中国 Sunway TaihuLight / NRCPC Sunway SW 中国 Tianhe-2A / NUDT Intel Xeon + Matrix 美国 Frontera / Dell Intel Xeon 瑞士 Piz Daint / Cray Inc. Intel Xeon + Nvidia P 美国 Trinity / Cray Inc. Intel Xeon + Phi 功耗 (KW) 8 日本 AI Bridging Cloud Infrastructure (ABCI) / Fujitsu Intel Xeon + Nvidia V 德国 SuperMUC-NG / Lenovo Intel Xeon 美国 Lassen / IBM & Nvidia IBM Power9 + Nvidia V

5 高性能计算机发展现状 TOP500 按国别统计 (2019 年 6 月 ) ( 系统数量 性能合计

6 高性能计算机发展现状 TOP500 按厂商统计 (2019 年 6 月 ) ( 系统数量 性能合计

7 Summit 系统简介 节点 : 峰值性能 42TFlops 处理器 :2 个 IBM POWER 9 加速部件 :6 个 NVIDIA VOLTA GPU 内存 :512GB DDR4 + 96GB HBM GPU 显存 :1600GB 节点个数 : 个 CPU 个 GPU 互连网络 : 节点间互连 :InfiniBand(Mellanox EDR 100G) 节点内 GPU 间互连 :NvLink 操作系统 :Red Hat Enterprise Linux 并行文件系统 :GPFS 存储容量 250 PB, 聚合 I/O 带宽 2.5 TB/s 性能 峰值性能 200PFlops;Linpack 性能 148PFlops 安装地点 美国能源部橡树岭国家实验室 (Oak Ridge National Laboratory )

8 神威 太湖之光 (Sunway TaihuLight) 内容 系统峰值性能 125.4PFlops 指标 Linpack 性能及效率 93.0PFlops, 效率 74.1% 系统能效比操作系统编程语言并行语言及环境 6.05GFlops/W 符合 POSIX 和 LSB 标准的操作系统 C C++ Fortran MPI OpenMP OpenACC 采用自主申威众核处理器 SW26010 运算节点 1 个 SW 众核处理器,32GB 2133Mbps DDR3 主存和 8X PCIe 3.0 高密度紧耦合弹性超节点 256 个 SW26010 众核处理器 2016 年部署于无锡超算中心 连续四次 TOP500 排名第一 2016 年 6 月 ~2017 年 12 月 SW26010 处理器简介 260 个处理器核 : 4 个核组, 每个核组包含 1 主核 +64 从核 主核 ( 管理核 ) 运行操作系统, 从核 ( 运算核 ) 负责并行计算 核组间通过片上网络互连, 主核可直接访问主存内存 每个从核拥有 64KB 局部存储, 与主核通过 DMA 进行数据传输 双精度浮点峰值性能 :3.06TFlops

9 天河二号 (Tianhe-2A) 内容 指标 系统峰值性能 PFlops Linpack 性能及效率 PFlops, 效率 61.03% 系统能效比 5.45GFlops/W 操作系统 符合 POSIX 和 LSB 标准的操作系统 编程语言 C C++ Fortran Java 并行语言及环境 MPI OpenMP OpenCL 一期系统 2013 年 6 月, 峰值性能 54.9PFlops Intel x86 处理器 + Intel Xeon Phi 二期系统 ( 美国禁运后 ) 2017 年, 峰值性能 Pflops 基于自主加速器 Matrix2000, 部分节点 CPU 升级为 FT 年部署于广州超算中心 连续六次 TOP500 排名第一 2013 年 6 月 ~2015 年 11 月 Matrix2000 众核加速器 128 核,4 个超结点,32 个核 / 超节点 自定义 256 位向量指令集 每核每拍 16 个双精度浮点计算结果 峰值性能 Tflops@1.2GHz 8 DDR channels 支持 X16 PCIE 3.0 EP 工作模式 能耗 240W, 能效比 10GFlops/W SN0 C C C C C C C C Cluster 0 Cluster 1 C C C C C C C C Cluster 2 Cluster 3 C C C C C C C C Cluster 4 Cluster 5 C C C C C C C C Cluster 6 Cluster 7 SN1 C C C C C C C C Cluster 0 Cluster 1 C C C C C C C C Cluster 2 Cluster 3 C C C C C C C C Cluster 4 Cluster 5 C C C C C C C C Cluster 6 Cluster 7 SN2 C C C C C C C C Cluster 0 Cluster 1 C C C C C C C C Cluster 2 Cluster 3 C C C C C C C C Cluster 4 Cluster 5 C C C C C C C C Cluster 6 Cluster 7 On chip interconnection SN3 C C C C C C C C Cluster 0 Cluster 1 C C C C C C C C Cluster 2 Cluster 3 C C C C C C C C Cluster 4 Cluster 5 C C C C C C C C Cluster 6 Cluster 7 PCIE DDR4 DDR4 DDR4 DDR4

10 E 级超级计算机的技术挑战 E 级 :Exa-scale 百亿亿次

11 功耗 (Power) 业内最初设定 E 级系统功耗 20MW 能效比须达到 50GFlops/W, 目前还没有有效的技术途径 应用性能 (Performance) E 级计算机面临的主要技术挑战 追求应用可获得的性能而不是峰值性能, 应用性能经常在 10% 甚至 5% 的峰值以下 可编程性 (Programmability) 大规模并行和异构体系结构给并行编程带来巨大困难 并行程序编程难, 调试难, 性能不确定 可靠性 (Resilience) 系统规模庞大 系统平均无故障时间缩短, 甚至小于 1 小时 如何完成长时间不间断运行的应用?

12 我国的三台 E 级原型系统

13 曙光 E 级原型系统 ( 曙光公司 ) 处理器 + 加速器结构 使用 X86 处理器以获得较好的软件兼容性 512 节点 1024 个海光 x86 处理器 512 个海光 DCU 加速器 互连网络 :6D Tours 200Gbps 峰值性能 3.18PFlops Linpack 性能 2.274PFlops Linpack 效率 71.5%

14 曙光 E 级原型系统 ( 曙光公司 ) 节点结构 2 CPU + 2 DCU, 通过 GOP 高速总线互连 CPU:64 位 x86 架构,32 核 DCU: 类 GPU 加速器 内存 :128GB DDR4

15 曙光 E 级原型系统 ( 曙光公司 ) 基于 6D-Torus 的层次化的高速网络结构 第一层 : 超节点 (Super Node) 内全线速交换 第二层 : 超节点间基于局部 a-b-c 坐标的 3D-Torus 互连 第三层 : 硅元 (Silicon-Node) 间基于全局 X-Y-Z 坐标的 3D-Torus 互联 光交换快速通路, 解决 Torus 网络在网络跳步数 网络全局通信性能方面的问题 全浸泡式蒸发冷却技术 Imm058 制冷剂 常压沸点 50

16 天河 E 级原型系统 ( 国防科大 ) 可配置柔性系统架构, 以适应不同应用需求 可配置的计算环境 软件定义互连 高速互连网络 512 节点 峰值性能 :3.14PFlops Linpack 效率 :78.5% 部署于国家超算天津中心 应用程序 编译器 运行时 OS 计算节点 计算子系统 IO 存储子系统

17 天河 E 级原型系统 ( 国防科大 ) 众核处理器 MT 天河 2A 中 MT-2000 的优化版 128 核, 峰值 2.048Tflops 16nm FinFET 工艺 2.0 GHz 核心工作频率 典型功耗 130W 能效比达到 15Gflops/W 以上 节点 3 个 MT 节点峰值性能 >6TFlops

18 天河 E 级原型系统 ( 国防科大 ) 高可扩展三维蝶形网络结构 第一级互连 : 机框内计算结点互连 第二 / 第三级互连 : 采取二维蝶形网络拓扑结构, 实现每个维度点到点直接相连 特点 性能高 : 全系统结点间最大步长为 4 易容错 : 支持网络流量软件控制和网络平面容错备份 可扩展 : 多个维度扩展支持 10 万结点以上规模 CPU CPU nodel MNI ZNR CPU CPU ZNR ZNR ZNR ZNR ZNR ZNR ZNR ZNR ZNR ZNR ZNR ZNR ZNR ZNR ZNR ZNR ZNR ZNR ZNR ZNR

19 神威 E 级原型系统 ( 江南计算所 ) 面向多目标优化的多态多尺度自适应体系结构 基于国产申威众核处理器 高密度弹性超节点 高流量复合网络架构 512 个节点 峰值性能 3.13PFlops Linpack 效率 81.51% 从硬件层 软件层到应用层, 全面验证未来 E 级计算机关键技术 部署于国家超算济南中心

20 神威 E 级原型系统 ( 江南计算所 ) 运算节点 2 个 SW26010 处理器 260 核处理器 :4 大核 +256 小核 峰值性能 : >6TFlops 单节点能效 : 约 11GFlops/W 运算超节点 规模 :256 节点,256X256 全交叉互连 单点上网 :2 路 25Gbps X4 点对点单向带宽 :200Gbps 运算节点板 ( 双 CPU) 运算插件 (8 CPU+4 NI) 运算超节点 (32 个运算插件 ) 原型系统机仓

21 神威 E 级原型系统 ( 江南计算所 ) 互连网络系统 采用高流量可扩展复合网络结构和自研网络芯片组 二级胖树全交叉互连结构 规模 :512 节点 +64 I/O 节点 链路传输速率 : 25 Gbps 网络延迟 :<1.5us 可扩展性 : 支持 10 万节点以上互连

22 美 日的 E 级超级计算机情况

23 美国的 E 级机研制 美国提出 NSCI 计划, 多个政府部门协同发展超级计算 DoE 实施 ECP 计划 2021 年上半年 :A21, 峰值 1EFlops 年 : Frontier, 持续性能 1EFlops A21- 美国首台 E 级机 ( 基于 Intel 的系统 )

24 日本 Post-K (Fugaku, 富岳 ) Fujitsu 公司和日本理化研究所 (RIKEN) 联合研制 系统峰值性能 >400PFlops 号称应用性能达到 E 级 采用 ARM 架构处理器 A64FX 48 个计算核 + 2 个辅助 I/O 核 向量部件 SVE 双精度浮点性能 2.7TFlops 高访存带宽 节点数 :150,000,1 处理器 / 节点 2019 年 3 月开始生产

25 高性能计算系统的特点和趋势小结 以 CPU+ 加速部件 通用核 + 计算核 为代表的异构系统已成为主流 从面向工程 / 科学计算 兼顾人工智能 大数据等应用 不断增大的系统规模带来若干技术挑战 功耗 (Power) 性能 (Performance) 可编程性 (Programmability) 可靠性 (Resilience) 世界主要强国围绕 E 级超级计算机的竞争激烈 摩尔定律 (Moore s Law) 的终结将给高性能计算乃至整个计算机产业带来巨大影响 大约 2023 年前后 我国高性能计算发展的主要短板 基础技术较为薄弱 基于国产处理器的软件生态环境 高性能计算应用软件 ( 几乎所有的大型商用计算软件均为进口 ) 需要正确的策略和长期持续的努力 十二五 高性能计算重大项目经费投入 类别占比 高性能计算机研制 91% 软件及应用研发 6% 关键技术研究及评测 2% 应用服务环境 1%

26 高性能计算与人工智能

27 卷积神经网络示例 本例中卷积计算可归结为 3x3 矩阵相乘 深度神经网络的核心是包含多个隐层的神经网络 卷积层实现图像的特征提取, 作为神经网络的输入 经过大量训练样本的训练, 得到神经元之间连接权值, 并在推理计算时实现图像的识别 ( 分类 ) 卷积层和全连接层的计算量占比达到 90% 以上 卷积层和全连接层的核心计算均为向量 / 矩阵相乘 神经元数量一般在千万以上

28 高性能计算与人工智能 高性能计算技术是新一代人工智能的重要支撑 新一代人工智能技术的基础核心是深度学习 (deep learning) 多层神经网络模型训练和推理需要庞大的计算量, 适合高性能计算平台 人工智能应用已成为高性能计算机上的重要应用 美国的高性能计算机支持了一系列 AI 相关研究项目 国产超级计算机上已实现了深度学习框架的移植, 并支持了诸多深度学习应用 Summit( 排名第 1) logo 和介绍语 ABCI( 排名第 8) 介绍语

29 高性能计算与人工智能 高性能计算与人工智能相互融合 人工智能应用的快速发展反过来影响着高性能计算 表现一 : 人工智能技术被应用于高性能计算 基于机器学习的任务调度 程序性能优化 深度学习技术用于特定领域应用的优化 : 蛋白质折叠 / 新药发现 优化求解 机器学习技术用于科学计算大数据分析 表现二 : 高性能硬件从面向科学 / 工程计算 兼顾人工智能 Nvidia GPU 的 Tensor core 深度学习处理器 / 加速部件 :Google TPU 寒武纪 FPGA ASIC Google TPU 寒武纪智能云服务器加速卡

30 高性能计算与人工智能 Nvidia Tesla V 个 CUDA 核 640 个 Tensor 核 指标 NVLink 版本 PCIe 版本 双精度浮点性能 7.8TFlops 7TFlops 单精度浮点性能 15.7TFlops 14TFlops 半精度浮点性能 ( 深度学习 ) 125TFlops 112TFlops 互连带宽 300GB/s (NVLink) 32GB/s 显存及带宽 32/16GB HBM2; 900GB/s 功耗 300W 250W

31 高性能计算与人工智能 Nvidia GPU 面向深度学习的加速机制 Tensor core 半精度 / 混合精度计算 浮点数类型位数取值范围 U=2 -t 半精度 (Half precision) 单精度 (Single precision) 双精度 (Double precision) 16 bits 10 ± x bits 10 ± x bits 10 ± x 四精度 (Quad precision) 128 bits 10 ± x 10-35

32 高性能计算与人工智能 寒武纪 MLU 智能云服务器芯片 / 处理卡 半精度浮点和 8 位整数计算 稀疏神经网络性能优化 高能效

33 THANKS

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