एनवीडिया एआरएम और एचपीसी सॉफ्टवेयर के अपने संपूर्ण स्टैक के साथ एआरएम सीपीयू के लिए समर्थन प्रदान करता है

एनवीडिया एम्पीयर

इससे पहले आज एनवीडिया ने आखिरकार एआरएम और एचपीसी सॉफ्टवेयर के पूरे स्टैक के साथ एआरएम आर्किटेक्चर के लिए समर्थन की घोषणा की। एनवीडिया एआरएम से अच्छी तरह से परिचित है क्योंकि उन्होंने पोर्टेबल गेमिंग, स्वायत्त वाहनों, रोबोटिक्स और एम्बेडेड एआई कंप्यूटिंग के लिए चिप उत्पादों पर अपने टेग्रा चिप्स और अन्य प्रणाली में वास्तुकला को शामिल किया है।

अब क्यों?

एआरएम कुछ समय के लिए रहा है, लेकिन एचपीसी सिस्टम में इसका उपयोग कुछ वर्षों तक अस्तित्वहीन रहा है। लगभग सभी एचपीसी सिस्टम इंटेल से चिप्स का उपयोग करते हैं क्योंकि वे एक लंबे समय के आसपास रहे हैं जिसके परिणामस्वरूप महान विरासत सॉफ्टवेयर और लाइब्रेरी समर्थन होता है।

इन वर्षों में एआरएम ने एक पारिस्थितिकी तंत्र बनाने के लिए अथक परिश्रम किया है जो उनकी वास्तुकला को x86 चिप्स के लिए एक व्यवहार्य विकल्प बना सकता है। मोंट-ब्लैंक परियोजना इस दिशा में एक बड़ी पहल थी।

32-बिट मोबाइल फोन प्रौद्योगिकी और एक सॉफ्टवेयर सॉफ्टवेयर पारिस्थितिकी तंत्र बनाने के लिए पोर्टिंग और ट्यूनिंग सॉफ्टवेयर और टूल के आधार पर मोंट-ब्लैंक भागीदारों को स्क्रैच बिल्डिंग आर्म एचपीसी टेस्ट सिस्टम से शुरू करना था। 2015 में, मॉन्ट-ब्लैंक ने दुनिया का पहला आर्म-आधारित एचपीसी क्लस्टर तैनात किया, जिसमें 2,000 से अधिक मोबाइल सीपीयू थे। इस प्रणाली ने एचपीसी के लिए आर्म तकनीक का उपयोग करने की व्यवहार्यता को प्रदर्शित करने में मदद की।

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नेटवर्क आइकन

ये पहल आखिरकार फल दे रही है और एआरएम वास्तुकला के साथ चिप्स दुनिया भर के विभिन्न एचपीसी सिस्टम में तेजी से उपयोग किए जा रहे हैं।

एनवीडिया के बिजनेस सेंटर इन डाटा सेंटर्स

एनवीडिया पहले से ही उपभोक्ता जीपीयू व्यवसाय के एक बड़े हिस्से पर हावी है और पिछले कुछ वर्षों में उन्होंने कार्यक्षेत्रों के लिए एक सम्मानजनक हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर स्टैक बनाया है। चीजों के सॉफ़्टवेयर पक्ष में उनके पास एआई और डीप लर्निंग वर्कलोड से संबंधित बहुत सारे समाधान हैं। इन सभी कार्यभार को GPU द्वारा त्वरित किया जा सकता है और यहीं पर उनके Tesla और Volta GPUs आते हैं।

इससे कंपनी के वित्त में मदद मिली है, और इस पर एक लेख के अनुसार Fobes कार्ल फ्रंड द्वारा लिखित ' NVIDIA के Q1 2019 तिमाही में, कंपनी ने एक बार फिर उम्मीदों को पार कर लिया, कुल राजस्व में 66% की वृद्धि की रिपोर्ट की, जिसमें उसके लाल-गर्म डेटासेन्ट व्यवसाय में 71% की वृद्धि (तिमाही के लिए $ 701M तक पहुंचना) शामिल है। NVIDIA के लिए, 'डाटासेंटर' खंड में उच्च-प्रदर्शन कम्प्यूटिंग (एचपीसी), डेटासेंटर-होस्ट किए गए ग्राफिक्स और एआई त्वरण शामिल हैं। '

एनवीडिया के निवेशक कीनोट्स में ये बड़े टॉकिंग पॉइंट भी हैं। Nvidia के मेलानॉक्स के अधिग्रहण के बाद जिसे हमने कवर किया यहाँ , सीईओ जेन्सेन हुआंग ने निर्णय के पीछे कुछ अंतर्दृष्टि साझा की “ रणनीति डेटासेंटर पर दोगुनी हो रही है, और हम उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग प्रौद्योगिकियों में दो नेताओं को जोड़ और एकजुट कर रहे हैं। हम उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग के लिए त्वरित कंप्यूटिंग पर केंद्रित हैं, और मेलानॉक्स उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग के लिए नेटवर्किंग और भंडारण पर केंद्रित है, और हमने दोनों कंपनियों को एक छत के नीचे संयोजित किया है। हमारी दृष्टि यह है कि डेटासेंटर आज दुनिया में सबसे महत्वपूर्ण कंप्यूटर हैं, और भविष्य में, जैसा कि वर्कलोड में परिवर्तन जारी है - जो वास्तव में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और डेटा एनालिटिक्स द्वारा ट्रिगर किया गया है - कि भविष्य के सभी प्रकार के डेटाटेकर्स उच्च प्रदर्शन की तरह बनाए जाएंगे। कंप्यूटर। हाइपर्सले डेटासेंटर वास्तव में अरबों लोगों के लिए सेवाओं और हल्के कंप्यूटिंग का प्रावधान करने के लिए बनाए गए थे। लेकिन पिछले कई वर्षों में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग और डेटा एनालिटिक्स के उद्भव ने डेटासेंटर पर बहुत अधिक भार डाला है, और इसका कारण यह है कि डेटा का आकार और गणना का आकार इतना महान है कि यह एक पर फिट नहीं होता है संगणक। इसलिए इसे कई कंप्यूटरों पर वितरित किया जाना चाहिए और इन कंप्यूटरों को एक साथ काम करने की अनुमति देने के लिए उच्च प्रदर्शन कनेक्टिविटी अधिक से अधिक महत्वपूर्ण होती जा रही है। यही कारण है कि मेलानॉक्स इतनी अच्छी तरह से विकसित हो गया है, और क्यों लोग स्मार्टएनआईसी और बुद्धिमान कपड़े और सॉफ्टवेयर परिभाषित नेटवर्क के बारे में बात कर रहे हैं। उन सभी वार्तालापों को एक ही स्थान पर ले जाया जाता है, और यह एक ऐसा भविष्य है जहां डेटासेंटर एक विशाल गणना इंजन है जो सुसंगत होगा - और यह कई लोगों को अभी भी इसे साझा करने की अनुमति देगा - लेकिन कुछ लोगों के लिए बहुत बड़े एप्लिकेशन चलाने की अनुमति दें उन पर भी। हम मानते हैं कि भविष्य में डेटाटेकर्स के अनुसार, गणना सर्वर पर शुरू और समाप्त नहीं होगी, लेकिन नेटवर्क में विस्तार करेगी और नेटवर्क खुद कंप्यूटिंग कपड़े का हिस्सा बन जाएगा। लंबी अवधि में, मुझे लगता है कि हमारे पास डेटासेंटर-स्केल कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर बनाने की क्षमता है। '

एआरएम सफलता के लिए तैयार

एआरएम दुनिया भर के अधिकांश मोबाइल उपकरणों को शक्ति प्रदान करता है, इसलिए वास्तुकला डिजाइन द्वारा बिजली कुशल बनी हुई है। चूंकि आर्किटेक्चर को लाइसेंस दिया गया है, एआरएम के साथ कई सिलिकॉन निर्माताओं पर विचार किया जा सकता है।

एचपीसी के साथ बिजली की खपत एक बड़ी चिंता बनी हुई है और एआरएम का उपयोग इस समस्या को काफी हद तक दूर कर सकता है। सॉफ्टवेयर के साथ भी, मॉन्ट-ब्लैंक परियोजनाओं के साथ बहुत सारे वैज्ञानिक पुस्तकालय और उपकरण एआरएम के लिए विकसित किए गए हैं, यह पूरे पारिस्थितिकी तंत्र को आगे ले जाने में एक बड़ी भूमिका निभाता है।

एचपीसी और डेटा केंद्रों में एआरएम का उपयोग अभी भी x86 सिस्टम की तुलना में छोटा है, लेकिन एनवीडिया यहां की क्षमता को देखता है। उनके कट्टर प्रतिद्वंद्वी एएमडी ने भी अपने ईपीवाईसी सर्वर प्रोसेसर और राडॉन इंस्टिंक्ट जीपीयू त्वरक के साथ एचपीसी और डेटा सेंटर बाजार में जमकर प्रतिस्पर्धा करना शुरू कर दिया है। इसलिए एनवीडिया के लिए एआरएम को अपनाना और उनके सॉफ्टवेयर सूट (CUDA-X HPC, ect) की पेशकश करना महत्वपूर्ण है। कुछ निर्माताओं के विपरीत, एनवीडिया सीपीयू नहीं बनाती है, इसलिए उनके पास सीपीयू-जीपीयू सुसंगतता एएमडी और इंटेल की पेशकश हो सकती है।

Hindight Nvidia पर ARM के साथ साझेदारी को बढ़ा सकते हैं, जैसा कि NextPlatform सही स्थिति ' एनवीडिया और आर्म एनवीएलंक आईपी ब्लॉक उपलब्ध कराने वालों के लिए एक साझेदारी पर हमला कर सकते हैं, जो कि नियोवेर्स लाइसेंस खरीदने के लिए उपलब्ध हैं, जो GPU के साथ अधिक तंग युग्मन की अनुमति देता है, जिसमें सीपीयू-जीपीयू कंप्यूट कॉम्प्लेक्स में मेमोरी एटॉमिक्स और मेमोरी सुसंगतता शामिल है। '

यह कदम निश्चित रूप से ARM के मामले को x86 HPCs के लिए एक व्यवहार्य वास्तुकला विकल्प के रूप में मदद करेगा। हम भविष्य में कभी-कभी एएमडी से इसी तरह के कदम की उम्मीद कर सकते हैं क्योंकि वे अपने राडॉन इंस्टिंक्ट जीपीयू को आक्रामक रूप से आगे बढ़ाते हैं।