科研市|智能变革:英特尔HPC高性能计算与AI(人工智能)解决方案和实例
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在竞争日益激烈的环境中 , 数据中心作为传统信息化的基础 , 伴随着全面AI时代与5G、物联网的不断临近 , 企业希望获得出色的模拟和建模、人工智能(AI)和大数据分析功能 , 以便取得突破性的发现与创新 , 而高性能计算(HPC)基础设施能够为这些工作负载带来优势 。
企业如果想在相同的HPC基础设施中运行HPC、大数据分析和AI工作负载 , 优化的资源调度降低计算成本需要一个全面的融合HPC和AI集群的解决方案 。
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英特尔?精选解决方案基于英特尔?至强?可扩展处理器而构建 , 支持HPC批处理调度程序在通用HPC基础设施上运行所有工作负载 , 包括模拟和建模、大数据分析和AI 。 针对各种计算、存储和网络资源进行优化 , 从而满足特定工作负载的需求 , 探索更多的设计参数、降低企业成本 , 缩短生产时间 。
解决方案
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英特尔?精选解决方案由英特尔投入巨资将至强?可扩展处理器、英特尔?OPA和其他技术结合在一起 , 经过OEM/ODM、专业ISV软件和英特尔认证 , 有助于轻松构建HPC集群 , 支持在相同的HPC基础设施中部署 , 相同的HPC集群上运行机器学习、深度学习训练模型和数据分析 。 例如 , 解决方案可帮助用户在HPC系统上运行英特尔优化的TensorFlow模型(一款基于Python的深度学习框架 , 可在现代深度神经网络上轻松使用与扩展 , 并且针对英特尔?至强?处理器进行了优化) 。
英特尔?至强?可扩展处理器
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第二代英特尔?至强?可扩展处理器是强大计算集群的核心 , 在高性能计算CPU基准测试中实现了高达3.7倍的平均性能提升 。 在LINPACK*CPU基准测试中提供了高达5.8倍的性能提升和高达1.7倍的每内核浮点性能 , 实现了高达25倍的推理吞吐量提升 , 支持更高的数据和工作负载完整性及合规性 , 以经济高效、灵活的方式提供高可扩展性 。
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英特尔?至强?可扩展处理器中集成的以下英特尔技术进一步提升了系统性能与可靠性:
英特尔?AVX-512:提升了要求最苛刻的计算工作负载的性能 , 相比前代英特尔处理器 , 可将每时钟周期每秒浮点运算数(FLOPS)提升高达两倍 。
英特尔?DLBoost:将性能加速扩展至整数运算 , 提高峰值运算速度 , 可处理CNN和DNN工作负载特有的密集计算 , 加速人工智能深度学习(推理)工作负载 。
英特尔?ClusterChecker:可在节点和集群级别对系统进行检查 , 以确保所有组件能够协同工作并获得最佳的性能 。
英特尔?ClusterRuntimes:针对基于英特尔架构的集群提供优化的卓越性能 , 提供每个集群所需的关键软件运行时元素 , 以确保为每款应用提供最佳性能路径 。
基于英特尔?至强?可扩展处理器的融合并行编程:提供了一个基于通用编程模型的超灵活框架 , 支持创建高度集成的技术、软件工具和库组合 , 支持在各种人工智能框架内开展代码现代化项目 。
英特尔?至强?可扩展处理器最高拥有56个核心 , 支持更高的内存速度(最高2933MT/s)、增强的内存容量(每路最高4.5TB)和八路可扩展性 , 为了应对不同的性能需求 , 处理器则分为不同型号 。
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铂金9200处理器采用全新的英特尔?深度学习加速指令 , 专为高性能计算、高级人工智能和分析而设计 。
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