从工作站、云到全球Top500超级计算机,英特尔一直是高性能计算的坚实基础。在近日举行的2020年超级计算大会(SC20)上,英特尔副总裁兼高性能计算部总经理Trish Damkroger展示了英特尔及合作伙伴通过软、硬件技术来加速先进高性能计算系统广泛部署,共同塑造高性能计算的未来。
英特尔在2020年超级计算大会上主要亮点:
加州圣克拉拉,2020年11月17日——在2020年超级计算大会上,英特尔重点展示了公司如何通过软硬件技术塑造高性能计算的未来。全球范围内,诸多企业选择英特尔® XPU(CPU、GPU、FPGA和加速器)和oneAPI编程环境,来加快先进计算系统的开发和部署。
第三代英特尔至强可扩展处理器(代号“Ice Lake”)
在2020年超级计算大会的主题演讲中,英特尔副总裁兼高性能计算部总经理Trish Damkroger着重介绍了英特尔即将推出的Ice Lake服务器处理器,它将为广泛的高性能计算工作负载提供性能优化的功能。通过更高的内存带宽、新的高性能Sunny Cove核心架构、更多的处理器核数,以及对第四代PCIe的支持,Ice Lake处理器将帮助客户解决包括生命科学、材料科学和天气建模等多个学科的科学挑战。
早期测试表明,对比搭载64核处理器的竞品x86系统,采用32核双路系统的Ice Lake处理器能够以一半数量的处理器内核为特定工作负载提供更高的性能。对比搭载比32核Ice Lake处理器系统多一倍处理器内核的竞品x86系统,生命科学和金融服务应用类客户会在NAMD分子动力学模拟(最高1.2倍)、蒙特卡罗模拟(最高1.3倍)和LAMMPS分子建模模拟(最高1.2倍)等工作负载上都获得更高的性能。
诸多客户正在采用Ice Lake来满足自身对新一代高性能计算的需求,包括:
英特尔Xe-HP GPU为美国阿贡国家实验室开辟通向E级计算之路
在2020年超级计算大会上,英特尔和美国阿贡国家实验室(Argonne National Laboratory)宣布双方将基于英特尔Xe-HP微架构的GPU和英特尔oneAPI工具包,共同设计和验证E级应用。阿贡国家实验室的开发者采用英特尔最新的异构计算编程环境,以确保科学应用能够支持正在部署的Aurora超级计算机的规模和架构。
Xe-HP GPU为阿贡国家实验室提供了面向英特尔 Xe-HPC GPU(“Ponte Vecchio”)的开发工具,后者将被应用于Aurora系统。
面向高性能计算的英特尔精选解决方案
英特尔近期宣布,数家新的合作伙伴已经验证并正在提供采用了英特尔精选解决方案的高性能计算优化解决方案,这些合作伙伴包括:
AWS宣布将面向模拟和建模的英特尔精选解决方案集成到其ParallelCluster环境中。利用英特尔优化的环境,客户可以在AWS上轻松创建高性能、按需自动扩展的集群。该英特尔精选解决方案已经在AWS的c5n.18xlarge、m5n.24xlarge和r5n.24xlarge实例上进行了验证。
Penguin Computing正在部署面向高性能计算和AI融合集群的英特尔精选解决方案,使客户能够满足越来越高的同时运行AI和高性能计算工作负载的需求。
Advantech携手英特尔与GARAOTUS,为客户提供Advantech SKY-5240。Advantech SKY-5240满足了基因组学应用的高性能计算需求,并已经通过验证,成为面向基因组分析的英特尔精选解决方案。
好文章,需要你的鼓励
Roig Arena 将于 2025 年 9 月在瓦伦西亚开业,借助 Extreme Networks 的 6GHz Wi-Fi 与数据分析技术,实现无缝运营与个性化观众体验,打造全天候活动中心。
EasyText是一项由新加坡国立大学、香港中文大学与Tiamat AI、Liblib AI合作开发的多语言文本渲染框架。基于扩散变换器(DiT)技术,它能将多语言字符编码为字符标记,并通过创新的字符位置编码技术实现精确文本布局控制。研究团队构建了包含100万多语言图像-文本对的大型合成数据集和2万高质量标注图像的精选数据集,用于预训练和微调。实验证明,EasyText在多语言文本渲染、视觉质量和布局感知文本集成方面表现卓越,支持超过十种语言,能处理弯曲和倾斜区域,实现前所未有的文本渲染精度和自然度。
OpenMamba 是一款意大利独立滚动更新的 Linux 发行版,基于 Fedora 工具构建,提供 KDE Plasma 与 LXQt 桌面。它采用最新组件和标准打包工具,运行稳定且易用,适合规避主流系统限制的用户。
波森AI研究团队开发的EmergentTTS-Eval是一个针对文本转语音(TTS)系统的全面评估框架,专注于测试六大挑战场景:情感表达、非语言线索、外语词汇、语法复杂性、复杂发音和问题表达。研究创新地采用大型音频语言模型作为评判者,从一小组种子提示迭代生成了1,645个测试用例。评估结果显示OpenAI的GPT-4o-Audio表现最佳,同时研究证实了模型评判结果与人类偏好高度一致。该工作已开源,为TTS技术评估提供了可扩展、客观且全面的新标准。