Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

NVIDIA đã công bố những cải tiến cho thư viện cuFFTMp của mình, hiện hỗ trợ cấu hình đa GPU, đa nút (MGMN), cho phép các nhà nghiên cứu giải quyết các bài toán phức tạp trên nền tảng exascale. Khả năng mở rộng của thư viện đã được chứng minh trên các kiến ​​trúc GPU mới nhất của NVIDIA, và các kết quả hiệu năng mới cho FFT MGMN trên các cấu hình cụm tiên tiến sẽ được trình bày.

Các bài kiểm tra hiệu năng gần đây trên siêu máy tính NVIDIA Eos, sử dụng hệ thống NVIDIA DGX H100, cho thấy cuFFTMp có thể đạt được tốc độ tăng đáng kể so với các hệ thống thế hệ trước. Nhờ băng thông NVLink và InfiniBand vượt trội của siêu máy tính Eos, các nhà nghiên cứu đã quan sát thấy tốc độ tăng gấp đôi ở các số lượng GPU khác nhau, đạt hiệu suất 1,69 PFlop/s với 2048 GPU.

Kiến trúc Blackwell của NVIDIA với công nghệ Multi-Node NVLink (MNNVL) tiếp tục cải thiện hiệu năng cuFFTMp. Kiến trúc mới này cho phép kết nối NVLink băng thông cao trên nhiều nút, tối ưu hóa hiệu năng cho các tác vụ nhạy cảm về độ trễ. Các bài kiểm tra hiệu năng trên hệ thống Blackwell cho thấy tốc độ tăng gấp 3,1 lần từ hệ thống Ampere lên hệ thống Blackwell trên các hệ thống có tối đa tám GPU, với khả năng mở rộng tuyến tính nhất quán được quan sát thấy lên đến 64 GPU trong cùng một miền NVLink.

Việc tích hợp cuFFTMp vào GROMACS, một gói phần mềm dành cho mô phỏng sinh học phân tử, đã cải thiện đáng kể khả năng mở rộng. Kiến trúc Grace-Blackwell MNNVL mới cho phép GROMACS chạy các mô phỏng nhanh hơn khoảng gấp đôi so với các cấu hình trước đây, chứng minh tính phù hợp của kiến ​​trúc này cho các nghiên cứu động lực học phân tử. Các nhà nghiên cứu hiện có thể truy cập cuFFTMp thông qua Khu vực dành cho nhà phát triển của NVIDIA. Hỗ trợ cho các liên kết NVSHMEM và Python mang lại trải nghiệm mượt mà hơn.