AMD 發布 Instinct MI100 加速器，它使用最新 Matrix Core 技術，是面向 HPC 和 AI 的新型加速系統。AMD 表示這是全球最快的 HPC GPU，也是首個超越 10 teraflops （FP64） 性能障礙的 x86 服務器 GPU。
當前，GPU 已經成為深度學習訓練的標配，而針對深度學習中的 Tensor 操作，各大廠商在設計軟硬件時都會做特別優化，其中知名的就是英偉達的 Tensor Core。
今日，對標英偉達 Tensor core，一直發展迅猛的 AMD 也推出了類似功能單元 Matrix Core。同時，基于 Matrix Core 技術，AMD 發布了新型 AMD Instinct MI100 加速器，據稱是全球最快的 HPC GPU 和首個超越 10 teraflops （FP64） 性能障礙的 x86 服務器 GPU。
據 AMD 官方介紹，AMD Instinct MI100 GPU 配備了全新 AMD CDNA 架構，使用第二代 AMD EPYC 處理器，是面向 HPC 和 AI 的新型加速系統。
在性能上，MI100 為 HPC 提供了高達 11.5 TFLOPS 的 FP64 峰值性能，為 AI 和機器學習提供了高達 46.1 TFLOPS 的 FP32 Matrix 峰值性能。
與 AMD 的上一代加速器相比，MI100 憑借新的 AMD Matrix Core 技術，為 AI 訓練提供了近 7 倍的 FP16 理論峰值浮點性能提升。
AMD Instinct MI100 為 HPC 和 AI 提供優秀的性能（圖源：https://www.amd.com/zh-hans/products/server-accelerators/instinct-mi100）
MI100 的具體規格參見下表：
AMD 數據中心 GPU 和加速處理公司副總裁 Brad McCredie 表示：「AMD Instinct MI100 的推出，標志著 AMD 朝著百億億級計算邁出了重要的一步。這款新型加速器專為科學計算中重要的工作負載打造，結合 AMD ROCm 開放軟件平臺后，能夠為科學家和研究人員在 HPC 中的工作提供堅實的基礎。」
此外，AMD 還推出了 ROCm 4.0。ROCm 開發者軟件平臺旨在為百億億級計算提供基礎，包括編譯器、編程 API 和庫。此次推出的 ROCm 4.0 針對基于 MI100 的系統進行了優化，將編譯器升級為開源版本，并支持 OpenMP 5.0 和 HIP。經過 ROCm 4.0 優化，PyTorch 和 Tensorflow 框架可以基于 MI100 實現更高的性能。
AMD Instinct MI100 加速器的特性
以下是 AMD Instinct MI100 加速器的關鍵能力和特性：
AMD Instinct MI100 的關鍵特性一覽表（圖源：https://www.amd.com/system/files/documents/instinct-mi100-brochure.pdf）
全新的 AMD CDNA 架構：該架構專為 AMD GPU 適應百億億級計算時代而打造，是 MI100 加速器的核心，能夠提供卓越的性能和能效。
適應 HPC 工作負載的 FP64 和 FP32 頂尖性能：峰值 FP64 和峰值 FP32 的性能分別達到 11.5 TFLOPS 和 23.1 TFLOPS，行業領先。
全新的 Matrix Core 技術：適合多種單精度和混合精度矩陣運算（如 FP32、FP16、bFloat16、Int8 和 Int4）的超強性能，從而提升 HPC 和 AI 的收斂性能。
第二代 AMD Infinity Fabric 技術：Instinct MI100 提供大約二倍的 PCIe 4.0 接口 P2P 峰值 I/O 帶寬，每塊 GPU 配置三條 AMD Infinity Fabric 總線，總帶寬高達 340 GB/s。在服務器上，MI100 GPU 可以配置兩個全連接 quad GPU hive，每個提供高達 552 GB/s 的 P2P I/O 帶寬，從而實現快速數據共享。
超快 HBM2 內存：32GB 高帶寬 HBM2 內存，時鐘速率為 1.2 GHz，可以提供超高的 1.23 TB/s 內存帶寬，以支持大型數據集，并消除數據進出內存的瓶頸。
支持業內最新的 PCIe Gen 4.0：支持最新的 PCIe Gen 4.0 技術，提供高達 64GB/s 的 CPU 到 GPU 理論數據傳輸帶寬。
原文鏈接：https://ir.amd.com/news-events/press-releases/detail/981/amd-announces-worlds-fastest-hpc-accelerator-for
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