"Nvidia는 CUDA를 Arm에 제공합니다." 그래픽 칩 대기업은 월요일에 특히 "Arm CPU에 대한 지원"을 정중하게 발표했습니다.
오늘 이상하게도 생략된 내용 마케팅 문구그러나 CUDA 및 Arm에 대한 Nvidia의 기존 지원에 대한 구체적인 참조입니다.
예를 들어 Nvidia의 자동차 및 사물 인터넷 중 하나를 사용해 본 사람 개발 보드Arm Cortex CPU 코어와 Nv CUDA 기반 GPU 엔진이 혼합된 스포츠 시스템 온 칩은 Nvidia가 이미 Arm 호환 CUDA 라이브러리 및 툴킷을 개발 및 배포하고 있음을 알게 될 것입니다. 팔 지원은 이미 CUDA에 있습니다.
초창기, CUDA Nvidia 그래픽 프로세서를 신경망 응용 프로그램, 시뮬레이션 및 기타 벡터 집약적 소프트웨어를 위한 수학 가속기로 전환하기 위한 프로그래밍 인터페이스입니다.
독일 프랑크푸르트에서 열리는 ISC(International Supercomputing Conference)에 맞춰 이번 주에 발표된 것으로 보이는 것은 Nvidia가 2020년까지 CUDA 그래픽 칩에 대한 Arm 지원을 확대하고 일반적인 임베디드 전자 장치를 뛰어넘을 것이라는 점입니다. 사물 인터넷 및 자동차 프로젝트에는 슈퍼컴퓨터, 강력한 서버 및 기타 대형 하드웨어에서 발견되는 고급 GPU 가속기가 포함됩니다.
이것이 도착하면 IBM POWER, Intel 및 AMD x86 프로세서와 동일한 기반에 Arm CUDA 지원을 제공할 것이라고 들었습니다. 할 것이다 RISC-V Nvidia가 창립 플래티넘 회원 오픈 소스 ISA의 기반?
광고 문구에 따르면:
여기서 핵심 단어는 "풀 스택"입니다. 오늘 발표된 Arm 지원이 Nvidia의 이전 Arm CUDA 지원과 어떻게 비교되는지에 대해 Nvidia에 추가 의견을 요청했습니다. 대변인은 "우리는 이 발표 이전에 Arm에서 CUDA-X 라이브러리와 컴파일러와 같은 모든 개발 도구를 지원하지 않았습니다."라고 말했습니다.
미리 준비된 성명서에서 Nvidia의 설립자이자 CEO인 Jensen Huang은 다음과 같이 선언했습니다. Nvidia의 CUDA 가속 컴퓨팅과 Arm의 에너지 효율적인 CPU 아키텍처의 결합은 HPC 커뮤니티에 엑사스케일을 향상시킬 것입니다.”
이 회사는 GPU가 세계에서 가장 에너지 효율적인 슈퍼컴퓨터 22개 중 25개에 포함되어 있다고 자랑합니다. 그린 500 목록.
엑사스케일 세계의 위대하고 좋은 사람들이 Nvidia를 칭찬하기 위해 나섰습니다. Arm CEO Simon Segars는 Nvidia 협력이 "HPC 커뮤니티의 핵심 이정표"라고 말했습니다.
Cray의 CEO이자 사장인 Peter Ungaro는 그의 회사가 Nvidia CUDA와 CUDA-X HPC 및 AI 소프트웨어 스택 지원을 "Cray 시스템 관리 및 프로그래밍 환경(컴파일러, 라이브러리 및 도구)과 긴밀하게 통합하여 이미 당사 전반에서 Arm 프로세서를 지원할 수 있도록 할 것이라고 말했습니다. XC와 미래 샤스타 슈퍼컴퓨터. "
EPI 총괄 책임자인 Philippe Notton은 다음과 같이 말했습니다.
HPE의 HPC 및 AI 부사장 겸 GM인 Bill Mannel은 "Arm에 대한 Nvidia의 지원은 Arm 기반의 특수 제작된 HPC 시스템인 HPE Apollo 70에 대한 최신 개발을 보완하며 이제 Nvidia GPU를 지원합니다."라고 말했습니다.
Fujitsu가 구축하고 있는 일본의 Post-K 엑사스케일 슈퍼컴퓨터는 제안된 유럽 EPI 엑사플로퍼와 마찬가지로 자체 개발한 64비트 Arm 프로세서를 사용하고 다른 엑사스케일 시스템은 Intel 및 IBM 프로세서를 사용할 예정입니다. Nvidia의 확장된 Arm CUDA 지원은 그래픽 엔진 및/또는 맞춤형 가속기에 의존하는 Arm 및 RISC-V 기반 수퍼에 대한 관심이 높아지면서 제공됩니다. ®
ISC '19에서 Nvidia의 다른 발표…
- 9.4페타플롭 DGX 슈퍼 팟 자율주행차 훈련을 위한 AI 인프라 제공 96개의 DGX-2H 시스템과 1,536개의 Nvidia V100 Tensor Core GPU, Mellanox 상호 연결 기술을 사용합니다. 멜라녹스는 엔비디아에서 구입 $ 6.9 억.
- Nvidia의 NGC 유닛은 Docker 및 Singularity에서 실행되는 딥 러닝 프레임워크, 머신 러닝 알고리즘 및 HPC 애플리케이션을 위한 50개 이상의 GPU 최적화 컨테이너를 제공합니다. Nvidia Tensor Core GPU를 사용하는 일본의 ABCI 슈퍼컴퓨터는 이러한 컨테이너를 채택했습니다.
- CUDA-X HPC는 다음과 유사합니다. 쿠다-X AI, HPC 사용을 위해 조정된 커널, 라이브러리, 도구, 컴파일러 및 API 세트입니다. 더 찾아 봐 여기에서 지금 확인해 보세요..
