"Da sich das Mooresche Gesetz verlangsamt und die Kosten für die Halbleiterherstellung steigen, befindet sich das High Performance Computing (HPC) an einem kritischen Wendepunkt", schreiben die Veranstalter, und:
"Cloud-Hyperscaler dominieren zunehmend die Rechenökonomie, indem sie kundenspezifische Halbleiter verwenden. Gleichzeitig verändern die Fortschritte der künstlichen Intelligenz die wissenschaftlichen Berechnungen und unseren Ansatz, wissenschaftliche Durchbrüche zu erzielen. HPC ist jedoch nach wie vor der wichtigste Motor für Anwendungen des maschinellen Lernens mit ständig steigenden Leistungsanforderungen".
So stellt der US-Hersteller MSI verschiedene GPU-Plattformen zur Steigerung der Leistung für KI-Arbeitslasten vor. G4101 beispielsweise eine 4U 4GPU-Serverplattform, die für KI-Trainingsworkloads entwickelt wurde. Sie unterstütze "einen einzelnen AMD EPYC™-Prozessor der Serie 9004, der mit einem Flüssigkühlungsmodul ausgestattet ist, sowie zwölf DDR5-RDIMM-Steckplätze. Darüber hinaus verfügt sie über vier PCIe 5.0 x16-Steckplätze, die für Triple-Slot-Grafikkarten mit Kühlern geeignet sind und für einen erhöhten Luftstrom und anhaltende Leistung sorgen".
Mit zwölf frontseitigen 2,5-Zoll-U.2-NVMe/SATA-Laufwerksschächten biete sie schnelle und flexible Speicheroptionen, die den vielfältigen Anforderungen von KI-Workloads gerecht würden. Die G4101 kombiniert einen Luftstromabstand mit einer geschlossenen Flüssigkeitskühlung.
Gut zu wissen: Alle ISC 2024-Forschungsarbeiten werden als Open-Access-Publikation auch in der IEEE Xplore Digital Library online zur Verfügung gestellt.
Weiterführende Informationen
Home - Welcome to ISC High Performance 2024 (isc-hpc.com)
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