Grande potenza di calcolo per un’era a tutta velocità
AMD ha svelato la sua strategia per accelerare l’era della machine intelligence nei server attraverso una nuova suite di hardware e software open-source, con l’iniziativa denominata Radeon Instinct. A supporto di questa iniziativa, AMD offrirà nuove soluzioni basate su GPU dalle performance elevate, pensate per il deep learning, ponendo al contempo le basi per un ecosistema software aperto per la machine intelligence e aiutando a velocizzare la raccolta di insight e l’apprendimento di nuovi algoritmi.
L’insieme degli acceleratori e delle soluzioni software open-source Radeon Instinct è progettato per migliorare sensibilmente performance, efficienze e facilità d’implementazione dei carichi di lavoro del deep learning. In particolare, gli acceleratori sono stati studiati per supportare un’ampia gamma di applicazioni di machine intelligence:
- Il Radeon Instinct MI6 accelerator, basato sull’apprezzata architettura Polaris, sarà un acceleratore raffreddato passivamente e ottimizzato per jobs/second/Joule con 5.7 TFLOPS al picco delle performance FP16 con 150W di board power e 16GB di memoria della GPU;
- Il Radeon Instinct MI8 accelerator, sfruttando le performance elevate e l’efficienza energetica della GPU “Fiji” Nano, sarà un HPC dal form factor compatto con 8.19 TFLOPS al picco delle performance FP16 con meno di 175W di board power e 4GB di memoria High-Bandwidth Memory (HBM);
- Il Radeon Instinct MI25 accelerator utilizzerà le GPU AMD della nuova generazione Vega ed è progettato per il deep learning, ottimizzato per contesti time-to-solution.
AMD ha inoltre annunciato MIOpen, una library gratuita e open-source per le GPU pensata per aiutare a implementare soluzioni di machine learning ad alte prestazioni. AMD prevede di rendere disponibile la library all’inizio del prossimo anno, per consentire agli sviluppatori di utilizzarla per realizzare routine standard nell’ambito dei loro progetti, e testimonia l’impegno di AMD nei confronti delle soluzioni open source e della piattaforma ROCm rivelata a novembre.
