Intel 英特爾在 2023 年國際超級電腦大會 (ISC High Performance) 上，展示自家高效能運算 (HPC) 和人工智慧 (AI) 工作負載的領先效能，並分享以 oneAPI 開放式程式設計模型為中心的未來 HPC 和 AI 產品；同時也宣布將利用 Aurora 超級電腦為科學和社會開發生成式 AI 模型。
INTEL Xeon 處理器提供高性能運算所需效能
英特爾公司副總裁暨超級運算事業部總經理 Jeff McVeigh 表示：「英特爾致力為 HPC 和 AI 社群提供產品服務，協助客戶和終端使用者能夠更快達成突破性的發展。我們的產品組合橫跨 Intel Xeon CPU Max 系列、Intel Data Center GPU Max 系列、第 4 代 Intel Xeon 可擴充處理器和 Habana Gaudi2，於多項工作負載表現均優於競爭對手，提供能源和總擁有成本優勢，讓 AI 民主化的同時，還提供選擇性、開放性和靈活性。」
大規模硬體效能提升
在英特爾的特別演說中，McVeigh 聚焦於橫跨硬體範疇的最新、具競爭力的效能結果，並與客戶分享強勁的態勢。
- Intel Data Center GPU Max 系列在多樣化的工作負載表現，比 NVIDIA H100 PCIe 卡平均高出 30％，獨立軟體供應商 Ansys 則展示在 AI 加速 HPC 應用上，Max 系列 GPU 相較 H100 更快 50％。
- Xeon Max 系列 CPU 是唯一具備高頻寬記憶體的 x86 處理器，在 High Performance Conjugate Gradients (HPCG) 基準測試當中，比 AMD 的 Genoa 處理器提升 65％，且耗電量更少。高頻寬記憶體已被視為 HPC 客戶最需要的功能之一。
- 在 HPC 當中應用最廣的第 4 代 Intel Xeon 可擴充處理器，比 AMD 的 Milan 平均速度提升 50％，能源公司 BP 的最新第 4 代 Intel Xeon HPC 叢集，比起前一代處理器的效能提升 8 倍，並改善了能源效率。
- Gaudi2 深度學習加速器在深度學習訓練和推論方面的表現頗具競爭力，其效能比 NVIDIA A100 快 2.4 倍。
英特爾客戶近日公開使用第 4 代 Intel Xeon 和 Max 系列處理器的新安裝部署：
- 日本京都大學正在為 Laurel 3 和 Cinnamon 3 部署第 4 代 Xeon，並為 Camphor 3 部署 Xeon Max 系列處理器。
- 義大利 Cineca 部署使用第 4 代 Intel Xeon 處理器的 Leonardo。
- 美國羅徹斯特大學－雷射能量學實驗室正在部署使用第 4 代 Xeon 處理器的叢集。
- 阿根廷國家氣象局將部署一款同時包含 Max 系列 CPU 和 GPU 的系統。
此外，英國劍橋大學的 Cambridge Open Zettascale 實驗室已在英國部署首個 Max GPU 測試平台，並於分子動力學和生物成像應用方面看到正向的早期成果。日本理化學研究所 (RIKEN) 也宣布與英特爾簽屬合作備忘錄 (MOU)，將專注於 AI、HPC 和量子運算等先進運算技術領域，加速聯合研究與開發。作為合作備忘錄的其中一項內容，理化學研究所還將與英特爾晶圓代工服務合作，打造這些全新解決方案的原型。
為各項工作負載提供具有競爭力的處理器
動態、新興的 HPC 和 AI 工作負載需要一個完整的硬體與軟體解決方案產品組合。McVeigh 綜述英特爾的各項資料中心產品，這些產品為 HPC 社群提供許多選擇和解決方案，協助實現 AI 民主化。
McVeigh 在演說中介紹英特爾的次世代處理器，將能夠滿足高記憶體頻寬需求。英特爾所引領的生態系為 Granite Rapids 開發一款新型 DIMM－Multiplexer Combined Ranks (MCR)。MCR 在 DDR5 的基礎上達成 8,800MT/s 速度，在雙插槽系統中實現大於 1.5TB/s 的記憶體頻寬能力。提升此類的記憶體頻寬，對於滿足現代 CPU 快速成長的核心數量，以及實現效率和靈活性而言十分重要。
英特爾還公開 Supermicro 推出的新款、針對 AI 最佳化的 x8 Max 系列 GPU 子系統，專為加速深度學習訓練而設計。除了今年稍晚可透過 Intel Developer Cloud beta 使用該系統之外，多家 OEM 將提供包含 Max 系列 GPU x4 和 x8 OAM 子系統和 PCIe 卡的解決方案，這些解決方案預計於今夏上市。
英特爾的次世代 Max 系列 GPU－Falcon Shores，能夠為客戶提供靈活性，實現系統級的 CPU 和獨立 GPU 組合，以因應未來新興且快速變化的工作負載。Falcon Shores 使用模組化、晶片磚架構，其特色如下：
- 支援 HPC 和 AI 資料格式，從 FP64 到 BF16 再到 FP8。
- 支援最高達 288GB 的 HBM3 記憶體，總頻寬最高達 9.8TB/s，大幅度提升高速 I/O。
- 能夠使用 CXL 程式設計模型。
- 透過 oneAPI 提供統一的 GPU 程式設計介面。
用於科學領域的生成式 AI
美國阿貢國家實驗室與英特爾和 HPE 合作，宣布計畫為科學研究社群建立一系列生成式 AI 模型。
美國阿貢國家實驗室副實驗室主任 Rick Stevens 表示：「該計畫旨在充分汲取 Aurora 超級電腦的全部潛力，藉此產出可用於能源部實驗室以及與其它單位合作，以便進行後續科學研究的資源。」
這些用於科學的生成式 AI 模型，將使用一般文字、程式碼、科學文本，以及來自生物學、化學、材料科學、物理學、醫學和其它來源的結構化科學資料進行訓練。
由此產生的模型 (多達 1 兆個參數) 將被用在各式各樣的科學應用，其中包含分子和材料設計，並從數百萬個來源綜合知識，提出系統生物學、高分子化學與能源材料、氣候科學、宇宙學等領域的新奇實驗。該模型還會用於加速辨識癌症和其它疾病有關的生物過程 (biological process)，並提出藥物設計目標。
阿貢實驗室正在帶領國際合作、推進計畫，合作夥伴包含英特爾、HPE、美國能源部實驗室、美國與國際間的大學、非營利組織以及日本理化學研究所等國際合作夥伴。
此外，英特爾和阿貢實驗室亦說明 Aurora 的安裝進度、系統規格和早期效能結果：
- 英特爾已完成 Aurora 超級電腦的實體交機，共計超過 10,000 台刀鋒伺服器。
- 使用 HPE Cray EX 超級電腦建構完整的 Aurora 系統，將有 63,744 個 GPU、21,248 個 CPU 以及 1,024 個儲存節點。並且將使用 HPE Slingshot 高效能乙太網路。
- 早期測試結果顯示，於真實世界的科學和工程工作負載具有領先的效能表現，可高達 AMD MI250 GPU 效能的 2 倍，在 QMCPACK 量子力學應用比 H100 提升 20％；擴展至數百個節點時，其效能增加比例接近線性提升。
Aurora 預計在今年推出時，可提供超過 2 exaFLOPS 的峰值雙精度運算效能。
oneAPI 實現高生產力、開放的加速運算
全球約有 90％ 的開發者，使用或是受益於為英特爾開發或最佳化的軟體。6 自 2020 年推出 oneAPI 程式設計模型以來，開發者已在來自多個硬體供應商，不同的 CPU、GPU、FPGA 和 AI 晶片上展示 oneAPI，解決單一供應商把持加速程式設計模型的挑戰。最新的 Intel oneAPI 透過 OpenMP GPU 卸載進而加速 HPC 應用，延伸支援 OpenMP 和 Fortran，並透過最佳化框架來加速 AI 深度學習，包含 TensorFlow、PyTorch 以及相關 AI 工具，讓效能獲得數個量級的提升。
為了讓程式設計師更容易開發 oneAPI 多架構程式，oneAPI 實作 SYCL，並由 Codeplay 開發針對 NVIDIA 和 AMD 處理器的外掛程式，以及 Intel DPC++ 相容性工具 (使用開放原始碼 SYCLomatic)；這款工具可以將 CUDA 轉換至 SYCL 和 C++，一般而言可自動轉換 90％〜95％ 程式碼。透過這種方式產生的 SYCL 程式碼，可比擬在 NVIDIA 和 AMD 原生系統語言上執行相同程式碼的效能。資料顯示，於 Max 系列 GPU 執行 DPEcho 天文物理學應用 SYCL 程式碼，其效能相較在 NVIDIA H100 執行同樣的 CUDA 程式碼更高出 48％。
擁抱 SYCL 的生態系正在蓬勃發展。Atos 旗下的 Eviden 宣布與英特爾合作推出 CEPP one+，這是一款使用 Eviden 卓越效能程式設計中心 (CEPP) 的 HPC ∕ AI 程式碼現代化服務。CEPP one+ 將專注接納 SYCL 和 OpenMP，為社群做好異質運算環境的準備，同時透過開放標準提供硬體選擇的自由。
