在 ISC 23 的演讲中，英特尔强调了其在高性能计算 (HPC) 和人工智能 (AI) 工作负载方面的性能领导地位，分享了其未来 HPC 和 AI 产品组合，并宣布了雄心勃勃的国际合作计划，以使用 Aurora超级计算机为科学和社会开发生成人工智能模型。
在 ISC 23 的演讲中，英特尔强调了其在高性能计算 (HPC) 和人工智能 (AI) 工作负载方面的性能领导地位，分享了其未来 HPC 和 AI 产品组合，并宣布了雄心勃勃的国际合作计划，以使用 Aurora超级计算机为科学和社会开发生成人工智能模型。
竞争性能是最重要的，英特尔的结果在竞争中是明显的赢家。 英特尔的数据中心 GPU Max 系列在各种工作负载上的性能平均优于 NVIDIA H100 PCIe 卡 30%。 软件供应商 Ansys 的独立结果表明，Max 系列 GPU 在人工智能加速的 HPC 应用程序上比 H50 提速了 100%。
在高性能共轭梯度 (HPCG) 基准测试中，至强 Max 系列 CPU 与 AMD 的 Genoa 处理器相比提高了 65%，而且功耗更低。 HPC 的最爱，第四代英特尔至强可扩展处理器，比 AMD 的 Milan4 平均提速 50%。 BP 最新的第 4 代 Xeon HPC 集群的性能比其上一代处理器提高了 4 倍，并提高了能效。 Gaudi8 深度学习加速器在深度学习、训练和推理方面具有竞争力，性能比 NVIDIA A2 快 2.4 倍。
下一代 CPU 和 AI 优化的 GPU
Intel 公司副总裁兼超级计算事业部总经理 Jeff McVeigh 介绍了 Intel 为满足高内存带宽需求而设计的下一代 CPU。 英特尔为 Granite Rapids 开发了一种新型 DIMM——多路复用器组合列 (MCR)。 基于 DDR8,800，MCR 实现了每秒 5 兆传输的速度和双路系统中超过 1.5 太字节/秒 (TB/s) 的内存带宽能力。
英特尔还披露了 Supermicro 基于 AI 优化的 x8 Max 系列 GPU 子系统，旨在加速深度学习训练。 OEM 预计将在今年夏天的某个时候提供带有 Max 系列 GPU x4 和 x8 OAM 子系统和 PCIe 卡的解决方案。
英特尔的下一代 Max 系列 GPU Falcon Shores 将使客户能够灵活地实施系统级 CPU 和离散 GPU 组合，以应对未来不断变化的新工作负载。 Falcon Shores 系统采用模块化、基于区块的架构，使其能够：
- 支持从 FP64 到 BF16 到 FP8 的 HPC 和 AI 数据类型。
- 支持高达 288GB 的 HBM3 内存以及高达 9.8TB/s 的总带宽和大幅改进的高速 I/O。
- 增强 CXL 编程模型。
- 通过oneAPI呈现统一的GPU编程接口。
科学的生成人工智能
阿贡国家实验室与英特尔和 HPE 合作，宣布计划为科学研究界创建一系列生成式 AI 模型。 这些用于科学的生成式 AI 模型将根据来自生物学、化学、材料科学、物理学、医学和其他来源的一般文本、代码、科学文本和结构化科学数据进行训练。
由此产生的模型（具有多达 1 万亿个参数）将用于各种科学应用，从分子和材料的设计到跨数百万来源的知识综合，以提出系统生物学、高分子化学方面令人兴奋的新实验和能源材料、气候科学和宇宙学。 该模型还将用于加速识别与癌症和其他疾病相关的生物过程，并为药物设计提供目标建议。
为了推进该项目，Argonne 正在带头开展一项国际合作，其中包括：
- 英特尔
- HPE
- 能源实验室部
- 美国和国际大学
- 非营利组织
- 国际合作伙伴
Aurora 有望在今年推出时提供超过 XNUMX exaflops 的峰值双精度计算性能。
oneAPI 使 HPC 应用程序受益
最新的英特尔 oneAPI 工具通过 OpenMP GPU 卸载为 HPC 应用程序提供加速，扩展对 OpenMP 和 Fortran 的支持，并通过优化的框架（包括 TensorFlow 和 PyTorch）和人工智能工具加速人工智能和深度学习，从而提高性能。
通过 oneAPI 的 SYCL 实现、Codeplay 开发的适用于 NVIDIA 和 AMD 处理器的 oneAPI 插件，以及将代码从 CUDA 迁移到 SYCL 和 C++ 的英特尔 DPC++ 兼容性工具，程序员可以更轻松地进行多体系结构编程，其中 90-95% 的代码通常会自动迁移. 生成的 SYCL 代码显示出与在 NVIDIA 和 AMD 本地系统语言上运行的相同代码相当的性能。 数据显示，在 Max 系列 GPU 上运行的 DPEcho 天体物理学应用程序的 SYCL 代码比在 NVIDIA H100 上运行的相同 CUDA 代码高出 48%。
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