GPU的最新架构)的高性能GPU异构实例,重新定义的HPC市场

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本次联想全球超算峰会,联想发布自主研发的AI产品家族:ThinkSystem
SR670、ThinkSystem HG680、ThinkSystem
HG690共3款产品,其实是HPC、AI优化的结果。联想还推出第三代温水水冷解决方案“海王星”系统,其中包括Direct-to-Node温水水冷技术、后门热交换器、以及由空气和液体冷却组成的混合冷却技术,使数据中心的运行效率提升高达50%。

原来做一次完整的基因测序在几年前需要数万美金,但现在一套基因测序只需要一千美金左右,那么未来基因测序在价格上还有多大的让利空间?一套完整的基因测序动辄会产生数GB基本的庞大数据,在后期分析这些基因样本时需要怎样的计算力去做支撑?现在做基因检测大概要等一周甚至更长的时间,那么未来有没有可能像做血液检查一样,可以在数小时内就得到检测结果?

   
GA1、GN4、GN5、GN5i都是阿里云中的实例(可以理解为具体的云计算产品),用户可购买该实例(租赁该产品)用于深度学习和科学计算。GA1是阿里云采用AMD
GPU的弹性计算GPU可视化实例(ECS
GPU),于2017年初推出,更多侧重于图像处理和高性能计算(HPC)。GN4、GN5、GN5i采用NVIDIA
GPU,适用于AI计算和科学计算,其中GN4、GN5均为上半年推出,GN5i为本次最新推出。下半年,阿里云还计划推出搭载目前性能最强V100(Volta架构,NVIDIA
GPU的最新架构)的高性能GPU异构实例。

二是,在就地/在途领域,通过就地处理获得的数据,可以让HPC的数据集处于后处理环境中,用于离线可视化,处理和分析等方面。未来,通过将边缘计算与集中式云/HPC处理相结合,还能与多处理步骤场景相结合。

推动AI应用,需要更多的创新实践,如何加强在硬件、软件和基础架构方面的开发,交付端到端解决方案和服务,这是HPC厂商综合实力的较量。

如何理解这个结论呢?

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    风险提示:AI芯片技术及应用进展不及预期;竞争加剧毛利率下滑等。

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如同联想集团高级副总裁、数据中心业务集团中国区总裁童夫尧所说,联想已经从基础架构的供应商转向方案服务供应商,超算将成为未来战略中重要的一部分,作为全球最大的HPC解决方案供应商,将自主可控、产业报国作为核心价值观和业务战略,促进产业数字化转型。

似乎这些和HPC无关。

人类被称为万物之灵长,与动物最大的区别,就在于人类能够利用和发明工具。人类在陆续发明蒸汽机、电动机、计算机和互联网等重要发明之后,人类改造世界的能力在不断增强。从某种程度上来说,HPC现在代表的已经不只是人类的巅峰计算力,而是人类探索未知世界的新边界。我们也衷心期待联想为代表的中国HPC力量,在不久的将来能够第一个实现E级计算的历史性突破,中国HPC产业能够在硬件、软件、应用等方面不断成熟,从而建立起更加有竞争力的智慧超算新生态,也让HPC成为中国未来科技发展和融合创新的基石。返回搜狐,查看更多

    人工智能异构计算是什么?何时产生?机会如何?

Scott
Tease说:“全球化的布局和客户的多元化,让联想从众多客户中了解到了各种不同的需求,而我们也把这些需求转变为最新的解决方案,由此赋能给全球更多的其他行业的客户。”

在联想高性能计算高级架构师郝常杰看来,高性能计算平台从底层的硬件平台、中间层的系统平台,要为最上层的应用服务,如何让HPC用的好,让所有的软件在HPC系统上跑起来,跑得效率高,这需要全方位的方案支撑。

简单说,当今的AI可以理解为算法、机器学习和人工经验的结合,是基于数据和结果,对于控制参数进行调优的结果。

有人曾把基因碱基链,比作破解生命密码的终极钥匙。其实现在基因检测已经不再是阳春白雪般的存在,利用基因测序技术,可以对孕妇进行无创伤的产前先天遗传缺陷检测,也可以通过检测肿瘤基因特征片段提早预防癌症,还可以通过基因技术来寻找最优的药物治疗方案。基因技术已经被公认是,有可能改变人类命运的关键技术。

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在我看来,在这背后也体现出了联想HPC的两个重要特质,那就是在专业、专注,脚踏实地的同时,又胸怀梦想,并敢于创新求变,这让联想最终成为了HPC领域的“王者”。

联想集团高级副总裁、数据中心业务集团中国区总裁童夫尧

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原标题:基因探秘:HPC创新是基因测序普惠万众的捷径

   
2016年底,AWS宣布测试FPGA异构实例,用于加密、金融、机器学习等,阿里云紧随其后,于2017年初推出了FPGA实例F1。阿里云FPGA实例一般需要经过获取镜像、开发、验证、部署四道流程。结合FPGA硬件重编程的特点,阿里云推出了镜像市场,用户可购买或出售FPGA方案(IP)。阿里云FPGA实例节省成本、提高效率、促进交易,预计会有更多AI初创企业和高校采用阿里云开发AI。

联想数据中心业务集团全球高性能计算与人工智能技术

现在长城应用的车型包含了长城的全系,哈弗、H系、最新发布的F系轿车以及WEY豪华品牌,甚至是未来的跟宝马的合资光束,还有XEV能源汽车,都是利用联想HPC平台在研发。

答案就是抓住了“异构并行计算”的机会。其中,GPU、FPGA和APU功不可没,从百万亿次,千万亿次,都是靠这样的一个技术。

联想联想集团高级副总裁、数据中心业务集团中国区总裁童夫尧在做主题演讲时表示,在前不久刚刚结束的世界超算大会(ISC2018)上,联想凭借117套入围的成绩,成为HPC
TOP500榜单中全球最大的HPC解决方案供应商。作为首家获此殊荣的中国厂商,联想正在以“科技创新”赋能行业变革,为科研、教育、航天、气象、汽车、石油石化、生命科学等多个领域提供领先成熟的解决方案。

   
重点标的:“AI芯片+”产业链投资机遇大,AI芯片是基础,基于AI芯片的数据、场景应用前景极为广阔。我们分别从AI芯片产业链上下游,从技术、数据、场景应用等方面优选个股–首推:中科曙光、浪潮信息、中科创达。重点推荐:四维图新、汉王科技、佳都科技、景嘉微、科大讯飞、海康威视、大华股份、同花顺、东方网力、思创医惠。

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在航天领域,联想HPC以高稳定性和卓越的性能,曾为“神舟十一号”
载人航天发射任务提供了强大的技术保障。

其中,轻型AI在消费级产品领域应用比较快,更加容易被人们所熟悉,例如AI手机,如摄影模式的智能判断和选择等

著名未来学家库兹韦尔在《奇点临近》中,预言在2045年随着基因、纳米和机器人三大技术实现革命性突破,技术力量会以指数规律快速发展,人类亘古追求的“永生”将有望变为现实,而基因技术则是这一切的基础之一。

   
当前实现完整人工智能计算的方式为CPU+AI芯片的不同架构芯片协同计算,即异构计算。目前主要有3类芯片作为AI芯片:GPU(图形处理器)、FPGA(现场可编程逻辑阵列)、ASIC(专用集成电路)。2000年以后,科学计算、数值分析、金融分析等高性能运算(HPC)需求催生了CPU+GPU的异构计算。数据+计算力+算法逐步成熟,AI再次兴起,CPU+GPU/FPGA/ASIC的异构计算快速发展。英特尔预计,2016年到2020专注于AI的计算力或将会增加12倍。异构计算作为AI计算的主要方式,发展空间大。

第一,在坚持技术创新方面,联想HPC不断在软硬件领域“求新求变”。例如,联想是世界上首个提供温水水冷系统的厂商,也是在这个领域最为领先的公司。

从2002年联想推出第一台万亿次的集群深腾1800,到中国首套百万亿次集群深腾7000,再到拥有46项国家发明专利深腾8810;从世界上第一台大规模的温水水冷系统,到助力中国神舟9号、10号、11号的发射,联想对创新的投入由来已久。

在采访中,诺禾致源高级副总裁吴俊表示,作为一家开展基因测序服务和研究的公司,从测序仪产生的海量数据处理,到最终结果的分析判定,都需要强大的数据处理能力。

许子牛在接受采访时表示,联想作为计算工具提供商来说,当提供的工具越好、商业化程度越高,对客户来说采购风险就会越低。未来基因测序需求大爆炸,会对HPC有更多要求,联想认为HPC跟普通的个人计算机不同,它往往担负着核心业务或者尖端科研计算的重任,所以单纯去谈HPC的价格没有意义,而是应该考量HPC在整个生命周期的成本。就比如,现在基因测序的数据中心不像传统IDC的数据中心,可以建在像内蒙古等能源丰富的地方,而更多地建在重点中心城市,这就对单位能耗、对节能有更高的要求,所以联想的重点会放在切实降低用户整体成本上。其实对于一个HPC数据中心而言,峰值计算能力有多高仅仅在设计和验收时有意义,更多时候是考验HPC的稳定性和耐久性,联想计算团队在后期维护和技术保障上有口皆碑,会帮助用户不断调优,从而能让用户以经济的投入获得更高的算力回报,联想认为这才是能给用户带来持久价值的选择。

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不难看出,大数据和人工智能的爆发,在促进HPC发展的同时,也给HPC带来了前所未有的机遇和挑战,这就需要从更高的维度对HPC进行优化乃至重构,才能最大化的解决上述挑战。

第三,有一支强大的方案和部署实施团队,从机房规划、架构设计,机房建设到整机柜交付,可以给客户提供交钥匙工程。

HPC为AI提供了计算引擎,大数据为AI提供了数据引擎;反过来,AI、大数据给HPC带来了新的业态。”这就是结论。

过去监测海洋环境主要依靠依靠人工采样,不但耗时费力,而且时效性也不佳。而利用HPC和遥感技术,则可以实时动态地对海洋环境进行监测。联想为国家海洋局搭建的高效海洋环境监测预警高性能平台,大幅提高了监测数据的计算、分析、处理功能,充分满足了国家海洋局的科研需求。

阿里云推出全新一代人工智能异构加速平台,总计6款异构实例,其中AI芯片包括GPU和FPGA,
9月12日阿里推出全新一代人工智能异构加速平台,总计6款异构实例,其中AI加速卡包括GPU和FPGA。本次阿里云推出的AI计算异构加速平台实例包括GA1、GN4、GN5、GN5i、FPGA
F1、FPGA F2,适用于机器学习、图形图像和科学计算等海量数据计算。

第三,在推动HPC普惠化方面,联想不仅在HPC前沿技术领域不断坚持投入,同时也积极推动HPC的普惠化,让HPC更好的服务好企业级市场的客户。

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这就是联想接地气的结果。

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数据中心业务集团中国区总裁童夫尧

如同童夫尧所说,未来联想将继续以自主可控、产业报国作为核心价值观和业务战略,构建高度安全、可信的信息产业基础设施,坚持通过科技创新来推动民族产业升级,赋能企业数字化转型。返回搜狐,查看更多

即使对于E级计算,“异构并行计算”仍然是首选的技术,各种XPU加速技术也有助于目标的实现。

经过缜密的选型,最终诺禾致源选择了联想HPC。据了解,联想提供的刀片是高性能运算系统,配置超过10PB的存储空间,单节点配置了最高达2TB的超大容量内存。并且通过统一的集群监控管理、作业调度,不单保证了整套系统的稳定性,而且还可以利用调优来不断释放系统的计算潜力。经过改造升级,如今诺禾致源已经拥有全球领先的高性能计算平台,数据中心运算能力已提升至1727T
flops,总内存410TB,总存储60.2PB,有效地支撑着生命科学研究和医疗健康两大领域对大数据分析和存储的需求。

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在应用层面,联想打造HPC+AI产业联盟,为客户打造符合AI发展趋势和智能业务发展需求的HPC基础设施和业务场景。

AI技术思路的突破,正在颠覆、改变就有的格局。以HPC为例,也在从科学计算、工程计算,渗透到大数据和AI,HBM(High
Bandwidth Memory)、XPU、3D
NAND、Optane等新技术产品的出现,也会极大改变现有的商业格局。

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其中,哈佛大学通过联想ThinkSystem
SD650构筑了坚实的计算节点,同时也在北美第一个安装使用了联想的“海神”水冷技术,降低了45%的能耗;而多伦多大学部署了包含1500个节点的联想ThinkSystem
SD530集群,并在支持自适应路由的Dragonfly+拓扑结构中与Mellanox InfiniBand
EDR交换机实现了互联。

李宝军分享了一组数据,联想HPC助力长城汽车达成的效果,在碰撞和研发仿真方面,计算能力平均提升4倍,单日作业量提高了6倍,研发速度能整体提高3倍。在流体研发仿真方面,计算能力平均提升2到6.3倍,以往单机无法计算有根本性的改变,极大地提升了产品研发的周期,同时还极大地简化了日常管理工作,一个人就可以进行运维和管理。

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