Cerebras Systems と National Energy Technology Laboratory は、シンプルな Python インターフェイスを使用した高性能でエネルギー効率の高い場の方程式モデリングの新しいマイルストーンを設定しました

Cerebras CS-2 とそのウエハー スケール エンジンは、解決までの時間が 2 桁以上も優れており、CPU と GPU では不可能なパフォーマンスを提供します。

カリフォルニア州サニーベール、2022 年 11 月 10 日–(BUSINESS WIRE)–(ビジネスワイヤ) — 高性能人工知能(AI)コンピューティングのパイオニアであるセレブラス システムズは本日、場の方程式を形成して解くという科学計算ワークロードで記録破りのパフォーマンスを達成したと発表しました。 エネルギー省の国立エネルギー技術研究所 (NETL) と協力して、Cerebras は、ウェーハ スケール エンジン (WSE) を搭載した CS-2 システムが、場の方程式モデリングにおいて NETL の Joule Supercomputer よりも 470 倍も高速であることを実証しました。 CPU や GPU が現在達成できる速度を超えた速度を実現します。

テスト対象のワークロードは、単純な Python API を使用した場の方程式モデリングでした。これにより、多くの計算科学でウエハー スケールの処理が可能になり、従来のコンピューターやスーパーコンピューターでは得られないパフォーマンスと使いやすさが向上しました。 このドメイン固有の高度なプログラマー用ツールセットは、WSE Field-Equation API (WFA) と呼ばれます。 WFA は、NETL の Joule 2.0 スーパーコンピューター上の OpenFOAM® よりも、解決までの時間が 2 桁以上優れています。 このパフォーマンスは手動で最適化されたアセンブリ コードと一致していますが、WFA は、ユーザーが簡単に場の方程式を作成して解くことができる、使いやすい高レベルの Python インターフェイスを提供します。 この新しい WFA ツールセットは、エンジニアリングにおけるコンピューターの使用方法をポジティブかつ基本的な方法で変える可能性を秘めています。

この作業は、数十億セルまでのスケールでのコンピューティング史上、場の方程式の解決までの既知の最速時間を示しています。 WSE が提供するメモリとポイント ツー ポイントの帯域幅が十分に高く、テンソル命令の通信ボトルネックがなく、計算がクロック レート以上で進行するため、この速度は達成可能でした。 これまで、場の方程式はメモリ バウンドであり、分散システムでは、ノード間の通信帯域幅によって制限されていました。 これらの制限により、メモリ階層と複雑なプログラミング方法が必要になり、可能な限り最大限の使用率が確保されます。 WSE では非常に高い帯域幅が提供されるため、この複雑さはすべて解消され、従来の分散フォン ノイマン アーキテクチャでは不可能な速度でテンソル命令を処理できます。

「NETL と Cerebras は、独自の命令セットを備えたこれまでにないハードウェアで 3 人のチームと協力して、新しいプログラミング方法論を開発しました。すべて 18 か月以内でした。それを全体像で見ると、効率的な分散コンピューティングの取り組みは、多くの場合、数年かかります。非常に大規模な開発者グループとの数十年にわたる作業の成果です」と、NETL のラボ ディレクターである Brian J. Anderson 博士は述べています。 「Cerebras WSE などの革新的な新しいコンピューター アーキテクチャを使用することで、解決までの速度を大幅に加速しながら、場の方程式モデリングの主要なワークロードの解決に必要なエネルギーを大幅に削減することができました。スーパーコンピューティングと AI の力を組み合わせたこの作業は、さらに深化するでしょう。科学現象の理解を深め、高速、リアルタイム、またはリアルタイムよりも高速なシミュレーションの可能性を大幅に加速します。」

Joule 2.0 スーパーコンピューターは 139番目 TOP 500.org でランク付けされた世界最速のスーパーコンピューターであり、84,000 個の CPU コアと 200 個の GPU を搭載しています。 大規模な帯域幅、低遅延のプロセッサ間通信、および高帯域幅コンピューティング用に最適化されたアーキテクチャを備えた並外れたメモリ パフォーマンスを組み合わせることにより、CS-2 は、標準化された多次元コンピュータを実行した場合、解決までの時間とエネルギー消費が Joule スーパーコンピュータよりも優れていました。 、時変フィールド方程式テスト問題。

CS-2 は、NETL の Joule 2.0 スーパーコンピューターがこのサイズの問題に割り当てることができる最大の CPU クラスターよりも、解決までの時間が 470 倍も速いことが証明されました。 また、分散コンピューティングよりも 2 桁以上エネルギー効率が高いこともわかりました。

「Cerebras は、NETL とのコラボレーションを誇りに思っています。私たちは協力して、科学計算の基本的なワークロードを進歩させることで並外れた結果を生み出しました」と、Cerebras Systems の共同創設者兼 CEO である Andrew Feldman は述べています。 「従来のスーパーコンピューターは膨大な量のエネルギーを消費し、セットアップが複雑で、プログラムに時間がかかり、私たちの研究で実証されているように、Cerebras CS-2 よりも答えを出すのに時間がかかります。NETL とのパートナーシップを通じて、CS-2 はウエハーがスケール統合は、ハイ パフォーマンス コンピューティングにおける主要な科学的問題の多くに対する実行可能なソリューションです。実際、CS-2 は最大のスーパーコンピューターよりも数百倍高速でありながら、数百分の 1 のエネルギーしか使用しないことを示しました。 “

この研究は、NETL の機械学習およびデータ サイエンス エンジニアである Dirk Van Essendelft 博士によって主導されました。 Robert Schreiber 氏、Cerebras Systems の著名なエンジニア。 そして、Cerebras の Advanced Technologies の共同創設者兼チーフ アーキテクトである Michael James 氏。 この結果は、数か月にわたる作業の末に得られたものであり、エネルギー省の NETL 研究所の科学者と Cerebras Systems の間の緊密な協力が続いています。 2020 年 11 月、Cerebras と NETL は、計算流体力学 (CFD) の主要な科学ワークロードに関する新しいコンピューティング マイルストーンを発表しました。

すべてのコンポーネントが AI 作業用に最適化されているため、CS-2 は、他のどのシステムよりも少ないスペースと電力でより多くのコンピューティング パフォーマンスを提供します。 プログラミングの複雑さ、実時間計算時間、解決までの時間を大幅に削減しながら、これを行います。 ワークロードに応じて、AI から HPC まで、CS-2 は従来の代替手段よりも数百万倍または数千倍のパフォーマンスを提供します。 単一の CS-2 は、数十のラックを消費し、数百キロワットの電力を使用し、構成とプログラミングに数か月かかる数百または数千の GPU のクラスターを置き換えます。 高さわずか 26 インチの CS-2 は、標準的なデータ センター ラックの 3 分の 1 に収まります。

NETL と Cerebras の研究者は、SC22 カンファレンスでその調査結果を発表します。この調査結果に基づく論文は、arXiv で公開されています。 場の方程式モデリングの破壊的な変化: ウェーハ スケール エンジンのシンプルなインターフェイス.

セレブラス・システムズについて

Cerebras Systems は、先駆的なコンピューター アーキテクト、コンピューター サイエンティスト、深層学習研究者、あらゆるタイプのエンジニアからなるチームです。 私たちは、AI を加速し、AI の仕事の未来を永遠に変えるという唯一の目的のために設計された、新しいクラスのコンピューター システムを構築するために集まりました。 当社の主力製品である CS-2 システムは、世界最大のプロセッサである 850,000 コアの Cerebras WSE-2 を搭載しており、顧客は深層学習作業をグラフィックス プロセッシング ユニットより桁違いに高速化できます。

NETLについて

NETL は米国エネルギー省の国立研究所であり、革新を推進し、環境的に持続可能で豊かなエネルギーの未来のための技術的ソリューションを提供しています。 NETL は、世界クラスの人材と研究施設を活用することで、堅固な経済と国家安全保障を推進する手頃な価格で豊富で信頼性の高いエネルギーを確保すると同時に、ライフサイクル全体にわたって炭素を管理する技術を開発し、すべてのアメリカ人のために環境の持続可能性を実現しています。

businesswire.com でソース バージョンを表示: https://www.businesswire.com/news/home/20221110005175/en/

連絡先

NETL通信
電子メール: NETL-Communications@netl.doe.gov

大脳システム
キム・ジーセマー
電子メール: pr@zmcommunications.com

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