揭秘ML100:未来高性能计算的核心技术I/O Die
judy 在 周一, 07/08/2024 - 10:41 提交I/O Die产品ML100结合了UCIe IP和HBM IP,包含16个标准封装的UCIe接口与1个完整的HBM 控制器,其带宽约为1TB/s,与HBM3完美匹配
GPU,全称为图形处理单元(Graphics Processing Unit),是一种专用于处理图形和图像计算的处理器。起初,GPU主要用于图形渲染,但随着计算需求的增加,尤其是在科学计算、深度学习和其他并行计算领域,GPU的通用计算能力逐渐受到重视。
GPU相对于传统的中央处理单元(CPU)在设计上有一些显著的区别。CPU更适用于处理通用的控制流任务,而GPU则专注于高度并行的数据处理。GPU通常拥有大量的小型处理单元,被设计成能够同时处理大量相似的任务,例如图形渲染中的像素计算或深度学习中的矩阵运算。
总体而言,GPU在图形处理领域的成功应用和对并行计算需求的响应使其逐渐演变成为通用计算设备,广泛用于加速各种科学和工程计算应用。
I/O Die产品ML100结合了UCIe IP和HBM IP,包含16个标准封装的UCIe接口与1个完整的HBM 控制器,其带宽约为1TB/s,与HBM3完美匹配
相比GPU,FPGA性价比如何?在LLM领域,FPGA会有一席之地吗?
图形处理单元 (GPU) 和现场可编程门阵列 (FPGA) 是用于成像和其他繁重计算的三种主要处理器类型中的两种
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AMD 采用 2.5D 和 3D 封装的混合技术,以最大限度地提高每平方毫米数据中心硅片的每瓦计算能力。
AMD 表示,它有望在 5 月底发布其微引擎调度程序 (MES) 文档,随后发布源代码。然后,它将继续以开源方式发布 Radeon 堆栈的其他部分
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Papermaster领导了工程流程的重新设计以及屡获殊荣的Zen高性能x86 CPU系列和高性能GPU的开发
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