北京2019年6月19日 /美通社/ -- 在2019國際超算大會（ISC’19）上，英特爾介紹了一系列英特爾以數據為中心的產品組合如何改變下一代高性能計算（HPC）系統，并推動全行業向E級超算不斷發展的最新情況。

英特爾公司副總裁兼企業與政府事業部總經理Rajeeb Hazra博士在2019年6月17日于德國法蘭克福舉行的2019國際超算大會上代表英特爾發表主題演講，介紹了英特爾最新的高性能計算產品和技術突破。

英特爾公司副總裁兼極限計算部門總經理 Trish Damkroger 表示：“在當今以數據為中心的世界，英特爾將繼續推動創新并不斷提升產品性能。我們的高性能計算解決方案產品組合 -- 包括英特爾^®至強^®鉑金9200處理器和英特爾^®傲騰?數據中心級持久內存 -- 實現了前所未有的科學探索和發現。”

如今，先進的高性能計算系統同時借助傳統的高性能計算數據分析和人工智能技術，來高效處理最為復雜的科學問題。然而隨著高性能計算系統對計算性能的要求越來越高，內存帶寬日益成為一個瓶頸。在日前舉行的2019國際超算大會上，英特爾展示了其以數據為中心的產品組合如何通過將高性能計算數據分析和人工智能加速整合到一個單一的計算環境中，并提供新的內存和存儲模式為計算引擎提供支持，進而解決高性能計算系統面臨的獨特挑戰。

當前，英特爾以數據為中心的產品組合為系統架構師提供了構建先進計算系統的根基，賦能這些系統能夠傳輸、存儲和處理海量數據。針對那些對計算性能有著最高要求的系統，英特爾近日還宣布，包括Atos*、慧與(HPE)*、聯想*、Penguin Computing*、Megware*等在內的一些指定OEM廠商以及經過授權的英特爾經銷商目前已開始出貨基于英特爾^®至強^®鉑金9200處理器的預配置系統。作為第二代英特爾^®至強^®可擴展處理器產品系列的延續，英特爾^®至強^®鉑金9200處理器系列為廣泛的工作負載和用途提供領先的性能，諸如科學模擬、財務分析、人工智能/深度學習、3D建模與分析、密碼學和數據壓縮等場景。英特爾^®至強^®鉑金9200處理器集成了英特爾^®深度學習加速（英特爾DL Boost）技術，其人工智能性能相比上一代發布的至強^®可擴展處理器提高多達30倍。^[1]

在2019國際超算大會上，英特爾還與歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）*、愛丁堡大學并行計算中心（EPCC）*^[4]、富士通*、斯洛文尼亞IT服務提供商Arctur*以及NEXTGenIO項目^[2]中的其它合作伙伴公布了多項不同超算應用項目中使用英特爾^®傲騰?數據中心級持久內存獲得的最新突破性性能。

• 歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）將其Fields Database（保存中期天氣預測的氣象數據）存儲于持久內存并分布在多個計算節點上之后，獲得了10倍^[3]的更高帶寬。配備英特爾^®傲騰?數據中心級持久內存的計算節點不僅加快了ECMWF的全球天氣預測，還減少了運行其模型所需的I/O節點數量。
• Arctur高性能計算中心與巴塞羅那超算中心攜手合作，在模擬輕型電動飛機的3D模型時，獲得了2倍³的速度提升，并在16個節點上將其OpenFOAM運行時間縮短了50%^[3]。
• 愛丁堡大學并行計算中心（EPCC）在配備英特爾^®傲騰?數據中心持久內存的計算節點上運行代碼后，在CASTEP*材料科學應用上實現了2倍^[3]的高吞吐量，加快了跨多個領域的材料科學研究。

此外，英特爾進一步加快英特爾^®傲騰?數據中心級持久內存在高性能計算系統中的應用，并宣布了一項針對超算推出的，利用英特爾^®傲騰?數據中心級持久內存和分布式異步對象存儲（DAOS）的革命性全新存儲架構。其中，DAOS是一種提供高帶寬、低延遲和高I/O操作的開源軟件定義橫向擴展對象存儲，專為高性能計算和人工智能工作負載的融合而設計。這一全新的軟件定義存儲引擎消除了目前并行文件系統中的若干局限性。

ALCF-X*項目總監/E級計算系統副總監Susan Coghlan表示：“阿貢領導力計算機構（ALCF）將作為‘極光’（Aurora）項目的一部分首次大規模生產部署DAOS存儲系統，到2021年，‘極光’（Aurora）將成為美國第一個E級計算系統。DAOS存儲系統旨在提供E級系統上的I/O密集型工作負載所需的元數據運算速度和帶寬。”

在2019國際超算大會上，英特爾還披露了其有關One API項目的更多信息。該項目將提供一個統一的編程模型，以簡化多樣化計算架構上的應用開發。同時，英特爾的One API將基于行業標準和開放規范，并可以與OpenMP*、MPI*和Fortran*等進行交互操作。

^[1] 配備英特爾® DL Boost獲得最高30倍的人工智能性能，對比了2017年7月發布的英特爾®至強®鉑金8180處理器。英特爾于2019年2月26日前進行測試。平臺：Dragon rock 2 socket 英特爾®至強®鉑金9282（每個插槽56個核心），啟用超線程，啟用睿頻，總內存768 GB（24個插槽/ 32 GB/ 2933 MHz），BIOS：SE5C620.86B.0D.01.0241.112020180249，Centos 7 Kernel 3.10.0-957.5.1.el7.x86_64，深度學習框架：Intel® Optimization for Caffe版：https://github.com/intel/caffe d554cbf1, ICC 2019.2.187，MKL DNN版本：v0.17（commit hash：830a10059a018cd2634d94195140cf2d8790a75a），模型： https://github.com/intel/caffe/blob/master/models/intel_optimized_models/int8/resnet50_int8_full_conv.prototxt，BS=64，無數據層DummyData:3x224x224，56個實例/2個插槽，數據類型：INT8 vs 英特爾于2017年7月11日前測試：2S英特爾®至強®鉑金8180 CPU @ 2.50GHz（28個核心），禁用超線程，禁用睿頻，通過intel_pstate驅動程序把調速器設置到“高性能”，384GB DDR4-2666 ECC RAM。CentOS Linux版本7.3.1611 (Core)，Linux內核3.10.0-514.10.2.el7.x86_64。固態盤：英特爾®固態盤DC S3700系列（800GB，2.5in SATA 6Gb/s，25nm，MLC）。性能測量使用了：環境變量：KMP_AFFINITY=’granularity=fine, compact‘, OMP_NUM_THREADS=56, CPU Freq set with cpupower frequency-set -d 2.5G -u 3.8G -g performance。Caffe：（http://github.com/intel/caffe/），修訂版f96b759f71b2281835f690af267158b82b150b5c。推理使用“caffe time –forward_only”指令測量，訓練使用“caffe time”指令測量。對于“ConvNet”拓撲，使用了虛擬數據集。對于其它拓撲，數據存儲在本地存儲設備上并在訓練之前在內存中緩存。拓撲規格來自于 https://github.com/intel/caffe/tree/master/models/intel_optimized_models (ResNet-50)。英特爾C++編譯器17.0.2 20170213版，英特爾MKL小型函數庫2018.0.20170425版。Caffe與“numactl -l”運行。

^[2] NEXTGenIO項目由671951號Grant Agreement下的歐盟Horizon 2020研究與創新項目進行資助。

^[3] 系統配置細節由EPCC提供：

• 34個配備英特爾至強可擴展處理器8260M CPU的DP節點（A0步進），富士通主板
• 每個插槽96GB DDR4 DRAM（6×16 GB DIMMs，2666速度級），加1.5 TB英特爾傲騰數據中心級持久內存（6×256 GB DIMMs，QS）
• 雙軌Omni-Path網絡（每個節點2個OPA網卡），通過2個48端口OPA交換機連接
• 兩個運行Lustre的額外存儲服務器節點

^[4] EPCC是愛丁堡大學先進計算中心

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