AMD 在 ISC 2021 國際超級電腦大會上，展現 AMD EPYC 處理器與 AMD Instinct 加速器在高效能運算（HPC）產業的發展動能。
AMD EPYC 處理器與 AMD Instinct 加速器促成多項工程突破與研究成果
AMD 同時揭示 ROCm 開放軟體平台的多項更新，並推出 AMD Instinct Education and Research (AIER) 教育與研究計畫。在最新出爐的 Top500 全球超級電腦排行榜中，搭載 AMD EPYC 處理器的 HPC 系統數量持續攀升。採用 AMD EPYC 處理器的系統數量比 2020 年 6 月份的排行榜增加近 5 倍，相比 2020 年 11 月份排行榜也增加超過 2 倍。此外，2021 年 6 月份排行榜中新進的 58 部系統中有半數採用 AMD EPYC 處理器。
AMD 全球資深副總裁暨資料中心與嵌入式系統事業群總經理 Forrest Norrod 表示，高效能運算對於解決全球最艱鉅與最關鍵挑戰起了至關重要的作用。AMD EPYC 處理器系列以及 Instinct 加速器讓 AMD 持續成為 HPC 業界的首選夥伴。我們致力提供各界需要的效能與功能，促成先進科學發現、突破 exascale 等級的效能瓶頸，並持續推動創新研發。
AMD 發展動能在 HPC 領域持續推進
憑藉最新發表的 AMD EPYC 7003 系列處理器為 HPC 工作負載帶來領先業界的效能，AMD 持續促成合作夥伴與客戶部署各種規模的叢集系統，涵蓋各關鍵研究領域，包括製造業、生命科學、金融服務以及氣候研究等。
Intersect360 於 2020 年針對 HPC 使用者進行 CPU 印象調查，結果顯示 78% 受訪者對 AMD EPYC 處理器有正面印象，遠高於 2016 年的 36%。Intersect360 在 2021 年再度訪查 HPC 機構在自家系統中採用 AMD EPYC 的數量，有 23% 的受訪者表示已全面採用 AMD EPYC 處理器，另外 47% 的受訪者表示正在測試或有一定比例的系統採用 AMD EPYC 處理器。
近期採用 AMD HPC 解決方案的系統包括：
- 保加利亞的 EuroHPC Atos BullSequana XH2000 超級電腦：搭載 AMD EPYC 處理器，協助推動生物資訊學、藥劑學、人工智慧、氣象學等領域的科學發展。
- 劍橋大學的 Cambridge Service for Data Driven Discovery（CSD3）系統：由搭載 AMD 第 3 代 EPYC 處理器的 Dell EMC PowerEdge XE8545 伺服器組建而成。
- 英國杜倫大學的 COSMA8 超級電腦：以搭載 AMD 第 2 代與第 3 代 EPYC 處理器的 Dell EMC PowerEdge C6525 伺服器組建而成。
- 英國氣象局的 Microsoft Azure 超級電腦：由 AMD 第 3 代 EPYC 處理器與新一代 AMD EPYC 處理器組建的 HPE Cray EX 超級電腦，為氣象與氣候研究挹注 60 petaflops 的超級運算力。
- 美國國家大氣研究中心的超級電腦：採用 AMD 第 3 代 EPYC 處理器與 HPE Cray EX 超級電腦，支援全美國家級先進研究以及地球科學的探索。
- 在勞倫斯伯克利國家實驗室的美國國家能源研究科學運算中心（NERSC）其 Perlmutter 超級電腦的功能節點採用搭載 AMD 第 3 代 EPYC 處理器的 HPE Cray EX 超級電腦，發揮比 NERSC 現有系統高 4 倍的運算力。
- 新加坡國家超級運算中心：採用 HPE 為其組建的超級電腦搭載 AMD 第 3 代 EPYC 處理器，預計可達到 10 petaflops 的尖峰理論效能。
AMD ROCm 軟體支援更新
AMD 推出全新 AMD Instinct Education and Research (AIER) 教育與研究計畫，旨在協助科學家、研究人員以及學術界加快其程式碼在 AMD Instinct 加速器運行的效能。AIER 計畫依據會員需求擬定策略，提供遠端存取 AMD Instinct 技術、AMD ROCm 學習中心、ROCm 軟體與支援以及 AMD 軟體與硬體解決方案的技術指南。除了地區性的解決方案合作夥伴之外，AIER 的全球解決方案合作夥伴還包括戴爾科技集團、技嘉、HPE 以及美超微（Supermicro）等大廠。
ROCm 開放軟體平台持續累積業界支援，獲得越來越多應用程式、第三方函式庫以及框架全面支持 AMD 加速器。HPC 社群採納 HIP 作為異質編程模型，開發者在此基礎上撰寫或修改其程式碼，藉以加快在 AMD GPU 上的運行速度，其中包括 Gromacs、TensorFlow 以及 GridTools 等程式。
此外，ROCm 專屬的 PyTorch 也推出可安裝的 Python 套件，內含完整功能，可運用 AMD 的 MIOpen 與 RCCL（通訊）函式庫進行混合精度與大規模的訓練。這項創新成果為資料科學家、研究人員、學生以及社群人士帶來嶄新選項，運用 AMD GPU 發揮加速 PyTorch 的效益。近期 CuPy 這款 Python 語言的開源陣列函式庫擴充對傳統 GPU 的支援，在新釋出的 9.0 版本中支援 ROCm 集合，加入 GPU 加速運算的功能。
AMD 致力促成先進研究
AMD 去年宣布成立 COVID-19 HPC Fund 研究基金，包括捐助搭載 AMD EPYC 處理器與 AMD Instinct 加速器的系統，為研究人員提供 petaflop 等級的運算力，協助對抗疫情。憑藉超過 12 petaflops 的運算容量，AMD 為 7 國 23 個機構提供各種 HPC 功能，包括麻省理工學院（MIT）、紐約州立大學（NYU）、萊斯大學、德州大學奧斯汀分校以及多倫多大學。
萊斯大學 Harry C 和 Olga K. Wiess 自然科學教授 Peter Rossky 表示，從 COVID-19 研究一直到分析基因結構，AMD CPU 與 GPU 讓理論生物物理研究中心運行程式碼的速度比過去提高一千至一萬倍。透過在這種顛覆性設備執行平行模擬，讓我們僅花 20 分鐘就能完成一個染色體的完整分析，這在過去得花上一個月的時間。運用 AMD 擴充高效能運算功能之後，僅數個月就達成所有目標，我們預期研究社群採納新資源的速度將呈指數型成長。
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