ISC TOP500榜单公布 NVIDIA为HPC按下“加速键” 原创

至顶网计算频道 06月23日 新闻消息（文/李祥敬）：又到了每年一届的ISC TOP500榜单的公布时刻，由于众所周知的疫情原因，此次TOP500的榜单采用线上直播发布。

透过最新的榜单，我们看到全球排名前十的超级计算机中有8台采用了NVIDIA GPU、InfiniBand网络技术，或同时采用了两种技术。其中包括美国、欧洲和中国最强大的超级计算机系统。而在2017年6月发布的榜单上，采用两家公司的系统占比总和还不到一半（203套）。

在TOP500榜单的所有系统中，有三分之二的系统（333套）采用了NVIDIA的技术。而榜单上有将近四分之三（74％）的全新InfiniBand系统采用了NVIDIA Mellanox HDR 200G InfiniBand。自2019年11月以来，榜单上使用HDR InfiniBand的TOP500系统数量几乎增加了一倍。共有141台超级计算机使用了InfiniBand，自2019年6月以来增长了12％。

凭借快速数据传输、极低延迟和智能网络计算引擎等技术上的优势，InfiniBand成为众多行业加速研究和应用的标准。比如许多全球领先的气象服务机构都选择NVIDIA Mellanox InfiniBand网络加速其超级计算平台，这些气象服务机构包括西班牙气象局、中国气象局、芬兰气象局、NASA和荷兰皇家气象局。

从上述榜单数据可以看到NVIDIA GPU加速计算和Mellanox InfiniBand网络技术在高性能计算HPC中不可动摇的地位，同时这也从侧面显示出了NVIDIA大价钱收购Mellanox的前瞻性，而随着整合的加速，相信两者会给整个HPC市场带来前所未有的变革作用。

对抗COVID-19

2020年的新冠病毒疫情给全球造成了不可估量的影响。为了有效对抗病毒，全球各地的科学家和研究人员都在竞相寻找治愈COVID-19的方法，而NVIDIA科学计算平台在其中发挥了至关重要的作用。此前NVIDIA就宣布加入COVID-19 HPC联盟（COVID-19 HPC Consortium），携手各界一起查清新冠病毒的本质和来源。

在基因组学领域，Oxford Nanopore Technologies使用NVIDIA GPU在短短7个小时内完成了病毒基因组测序。

在感染分析和预测领域，NVIDIA RAPIDS团队使用GPU加速的Plotly Dash（一种数据可视化工具）为实时感染率分析提供更清晰的洞见。

在结构生物学领域，美国国立卫生研究院（U.S. National Institutes of Health）和德克萨斯大学奥斯汀分校（University of Texas, Austin）正在使用GPU加速软件CryoSPARC和低温电子显微镜重建首个病毒蛋白3D结构。

在治疗领域，NVIDIA与美国国立卫生研究院合作构建了一个AI，该AI可以根据肺部扫描对COVID-19感染进行准确分类，从而制定有效的治疗方案。

在新药研究领域，橡树岭国家实验室在GPU加速的Summit超级计算机上运行了Scripps研究所的AutoDock ，只用了短短12小时对十亿种潜在药物组合进行了筛选。

在机器人技术领域，初创企业Kiwi正在制造自动提供医疗用品的机器人。

在边缘检测领域，Whiteboard Coordinator Inc.建立了一个可以自动测量和筛查人员体温升高的AI系统，每小时可筛查2000多名医护人员。

从以上信息可以看到，面对空前凶残的新冠病毒，各种科技力量迅速团结起来，积极应对。而NVIDIA在其中扮演了“穿针引线”的作用，不管是其GPU硬件产品还是软件产品，NVIDIA在帮助全球应对COVID-19方面尽到了自身的社会责任。

NVIDIA Selene

虽然HPC和AI的价值日渐凸显，但是众所周知，HPC是耗电大户，如何优化能耗成为突出的问题，NVIDIA GPU在能耗控制方面做了很多工作。与不使用NVIDIA GPU的系统相比，其能效（以gigaflops/watt为单位）平均高出2.8倍。这也是为何排在TOP500榜单前25的超级计算机中有20台系统都选择采用NVIDIA GPU的原因之一。

在今年的TOP500榜单中，我们看到一个新面孔——Selene，这是NVIDIA内部研究集群的新成员。该系统在Linpack基准测试中以27.5petaflops的性能表现，在最新Green500榜单中排名第二，在整个TOP500榜单中排名第七。

Selene的功耗为20.5gigaflops/watt，与Green500榜单上的第一名相差甚微，但排名第一的系统体积更小，其性能表现仅排在第394位。Selene是排名前100系统中唯一突破20gigaflops/watt能效表现大关的系统，同时也是全球性能排名第二的工业超级计算机。

在能效方面，相比于未使用NVIDIA GPU的其它TOP500系统的平均能效表现，Selene的能效高出了6.8倍。除了出色的能效表现，Selene的快速部署能力也是令人刮目相看。工程师们可以使用NVIDIA的模块化参照架构，在不到四周的时间内就能快速构建Selene。4名操作人员仅需不到1个小时，就能组装起一套由20台系统组成的DGX A100集群，创建出一套性能可以达到2petaflops的系统。

通过添加NVIDIA Mellanox InfiniBand交换机层，工程师将14套分别配置有20台DGX A100系统的模块组的相连接，从而创造出了Selene。Selene系统具有：280台DGX A100系统；2240颗NVIDIA A100 GPU；494台NVIDIA Mellanox Quantum 200G InfiniBand交换机；56TB/s的网络架构；7PB的高性能全闪存。

Selene可以提供超过1exaflops的AI性能。此外，在TPCx-BB关键数据分析基准测试中，其仅使用了16台DGX A100系统就创造了新纪录，其性能表现高出其他系统20倍。Selene之所以有如此上佳表现，这得益于其架构设计和打造的NVIDIA DGX A100系统。

NVIDIA Selene的参考架构其实是NVIDIA的DGX SuperPOD，其基于NVIDIA DGX A100系统。NVIDIA DGX A100在一台6U服务器中集成了8颗A100 GPU以及NVIDIA Mellanox HDR InfiniBand网络技术，可以为高性能计算、数据分析和AI工作（包括训练和推理）等多种组合提供加速，并实现快速部署。

NVIDIA A100

本计划在今年GTC上发布的NVIDIA Ampere架构的GPU由于疫情原因并没有出现GTC Digital上，但是在北京时间5月14日，NVIDIA CEO黄仁勋在其厨房中揭开了NVIDIA A100的神秘面纱。

NVIDIA Ampere GPU采用了7纳米制程工艺，包含超过540亿个晶体管，这样的数据足以令人乍舌。而NVIDIA广泛采用的Tensor Core核心也获得了更新，具有TF32的第三代Tensor Core核心能在无需更改任何代码的情况下，使FP32精度下的AI性能提高多达20倍。此外，Tensor Core核心现在支持FP64精度，相比于前代，其为HPC应用所提供的计算力比之前提高了多达2.5倍。

同时，全新Ampere架构搭载了多实例GPU（MIG）、第三代NVIDIA NVLin、结构化稀疏等技术。其中MIG技术可以将单个A100 GPU分割为多达七个独立的GPU，为不同规模的工作提供不同的计算力，以此实现最佳利用率和投资回报率的最大化。而第三代NVIDIA NVLink使GPU之间的高速联接增加至原来的两倍，实现服务器的高效性能扩展。第三代NVIDIA NVLink互联技术能够将多个A100 GPU合并成一个巨大的GPU来执行更大规模的训练任务。

得益于其诸多创新，NVIDIA A100集合了AI训练和推理，其性能相比于前代产品提升了高达20倍。目前，包括思科、Dell Technologies、HPE、浪潮、联想、Supermicro等已经发布多款内置NVIDIA A100的系统。

为了补充完善上月发布的四卡和八卡NVIDIA HGX A100配置，NVIDIA还发布了PCIe版本的A100。新增的PCIe版本A100使服务器制造商能够为客户提供丰富的产品组合——从内置单个A100 GPU的系统到内置10个或10个以上GPU的服务器等。

据悉，目前有6台在建系统虽然没有出现在此次TOP500榜单中，但它们都采用了NVIDIA于上月发布的A100 GPU。所以可以预计的是在明年的TOP500榜单中，我们将会看到更多搭载NVIDIA A100 GPU的系统。

NVIDIA Mellanox UFM Cyber-AI平台

诚如文章开始所说的，NVIDIA已经开始全面整合Mellanox，相关成果也逐渐问世。例如NVIDIA Mellanox UFM Cyber-AI平台运用AI分析技术检测安全威胁和运行问题并预测网络故障，能够大幅减少InfiniBand数据中心的停机时间。

UFM平台产品系列已管理InfiniBand系统近十年，此次扩展将使用AI学习数据中心的运行节奏和网络工作负载模式。它能根据这一基准追踪系统的运行状况和网络修改并检测性能下降、使用情况和配置文件更改。

该全新平台可发出警报，提示系统和应用异常行为、潜在系统故障以及威胁，并执行纠正措施。它还能在系统遭受黑客攻击，安装恶意应用（例如加密币挖币软件）时发出安全警报。

UFM Cyber-AI平台对UFM Enterprise平台进行了补充。UFM Enterprise平台提供网络监视、管理、性能优化、配置检查和安全电缆管理功能。NVIDIA还发布了UFM系列的第三款产品 —— UFM Telemetry平台。这款工具能够捕获实时网络遥测数据，该数据将被传输到本地或云端数据库，用于监视网络性能和验证网络配置。

NVIDIA在HPC和AI加速计算方面实力雄厚，而Mellanox在网络加速技术方面不容小视。两者的结合将会让计算与网络更加融合，这直接带来的就是突破HPC和AI的瓶颈，实现真正意义上的加速。

重新定义科学计算

如今，AI和分析已成为科学计算中的新需求，AI、数据分析和边缘串流正在重新定义科学计算。NVIDA除了提供丰富的硬件产品外，也在积极发展软件，从而让软硬件更加协同。

这些软件包括CUDA 11；50多个CUDA-X库的新版本；多模式对话式AI服务框架NVIDIA Jarvis；深度推荐应用框架 NVIDIA Merlin；RAPIDS开源数据科学软件库套件；NVIDIA HPC SDK，其中内含编译器、库和软件工具，可最大程度地提高开发者的工作效率以及HPC应用的性能和可移植性。凭借这些功能强大的软件工具，开发者们能够构建并加速HPC、基因组学、5G、数据科学、机器人学等领域的应用。

NVIDIA为700多种HPC应用提速，其中包括所有使用最广泛的科学应用。NVIDIA能够为所有AI框架提速，为科学计算用户在各代架构上的应用提供无缝性能提升，比如从Volta到Ampere等。

在数据分析领域，NVIDIA使用用于数据分析的特定领域CUDA-X库（例如cuDF、cuML和cuGRAPH）以及来自Magnum IO的IO加速技术为Spark3.0、RAPIDS和Dask等关键框架提速，无论这些应用是在数据中心、边缘计算机、超级计算机还是云端。

采用RAPIDS开源数据科学软件库套件，并使用由16台NVIDIA DGX A100系统组成的集群，NVIDIA仅用了短短14.5分钟就完成了标准大数据分析基准（TPCx-BB）测试，而目前在CPU系统上运行的记录是4.7小时。

需要特别是指出是今年TOP500榜单的第一名是日本Fugaku超级计算机，而其采用了Arm作为高性能的可行选择。而NVIDIA在去年就已经宣布为Arm处理器架构提供CUDA加速计算软件。

结语

2020年是一个极为特殊的一年，对于HPC市场也是如此。从最新的TOP500榜单，我们可以看到当下HPC发展的新趋势。虽然疫情对于我们的工作和生活造成了很大的影响，但是科技界并没有被病毒吓倒。他们正在联合起来用科技对抗病毒，而以NVIDIA为代表的企业不断赋能科学研究，帮助整个积极应对危机。