Le Japon s'apprête à construire le supercalculateur le plus puissant au monde avec des puces « faites maison »

Qui pourraient rendre NVIDIA, Intel et AMD obsolètes sur le marché HPC

Le Japon s'apprête à construire le supercalculateur le plus puissant au monde avec des puces fait maison
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Ce printemps, Sandia National Laboratories prévoit d'être l'un des premiers laboratoires du Département de l'énergie à recevoir le tout nouveau processeur Fujitsu A64FX, un processeur ARM japonais optimisé pour le calcul haute performance. Fujitsu est bien connu pour ses ordinateurs portables, tablettes et ordinateurs de bureau professionnels et autres, mais ne compte pas rester en marge du marché des supercalculateurs. Fujitsu a collaboré avec ARM pour développer le processeur A64FX qui utilise le jeu d'instructions Armv8.2-A SVE 512 bits et comporterait 8,7 milliards de transistors.

Lancé en 2019, le processeur a 48 cœurs, une performance théorique maximale de 3,38 TFLOPS, fonctionne à 2,2 GHz et dispose de 32 Go de mémoire HBM2 sur la puce elle-même. Ce qui le rend idéal pour le marché HPC, c’est qu’il offre des performances de bande passante beaucoup plus élevées entre la mémoire et le processeur, jusqu’à 1To/s. Fujitsu veut que la technologie se propage aux hyperscalers et aux grands géants du cloud computing afin que les géants du cloud puissent également en bénéficier. Étant donné qu’il est basé sur l’architecture ARM, il peut exécuter des distributions Linux et même Microsoft Windows.

Il est considéré comme un processeur à usage général, mais surpasserait même les GPU de Nvidia et AMD sur la métrique très importante des performances par watt. L'A64FX a été expressément conçu pour alimenter le successeur du principal supercalculateur japonais, le K, qui a été mis hors service en août 2019. Fujitsu a livré tous les composants nécessaires au montage de son supercalculateur Fugaku, le remplaçant du K, qui devrait franchir la barrière de l’exaflop lors de sa mise en service l'année prochaine au Japon. Pour rappel, un exaflop correspond à un trillion (10 puissance 18) d’opérations en virgule flottante par seconde, soit 1000 pétaflops.


« L'adoption précoce de cette technologie profite à toutes les parties concernées », a déclaré Scott Collis, directeur du centre de recherche informatique de Sandia. Penguin Computer Inc. fournira le nouveau système - le premier Fujitsu PRIMEHPC FX700 avec processeurs A64FX. « Ce premier ordinateur Fujitsu offre la possibilité d'améliorer les algorithmes qui peuvent ne pas bien fonctionner sur les accélérateurs GPU. Dans ces cas, les performances du code sont souvent limitées par la vitesse de la mémoire et non par la vitesse de calcul. Ce système est le premier qui associe étroitement les processeurs Arm efficaces et puissants à une mémoire vraiment rapide pour aider à résoudre ce goulot d'étranglement de la vitesse de la mémoire », a déclaré Collis.

« L'efficacité du nouveau processeur et l'augmentation des performances par watt fournissent aux chercheurs des fractions significativement plus élevées de performances de pointe utilisables », a déclaré Robert Hoekstra, directeur de Sandia. « L'équipe japonaise de calcul intensif du "RIKEN Center for Computational Science" s'est associée à Fujitsu et s'est concentrée sur l'augmentation de la vectorisation et de la bande passante mémoire pour maximiser la puissance de calcul du système. Le résultat est qu'un premier système basé sur A64FX se trouve au sommet de la liste Green500 des superordinateurs les plus efficaces », a-t-il ajouté.

Il semblerait qu'il y a actuellement deux supercalculateurs en construction aux États-Unis qui sont tous deux censés être dans les Exaflops utilisant tous des puces AMD. L'un s'appelle Frontier et est un panoramique pour être prêt en 2021 et avoir 1,5 Exaflops et l'autre, El Capitan, est prévu pour 2023 avec 2 Exaflops. Il y aurait aussi Aurora prévu pour 2021 qui est censé être proche d'un exaflop utilisant des puces Intel.

Les internautes restent sceptiques en ce qui concerne l'utilisation de la technologie dans le cloud computing, car il est largement admis que la mise à l'échelle (c'est-à-dire la répartition de la charge sur des ordinateurs plus réguliers) est moins chère et plus fiable que la mise à l'échelle (remplacement par des ordinateurs plus rapides / meilleurs). Ce serait du moins le modèle sur lequel repose le cloud grand public.

Sources : Fugaku, RIKEN Center for Computational Science (pdf)

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