AMD Instinct MI300A GPU-Server
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Server mit AMD Instinct MI300A für HPC mit gemeinsamem CPU- und GPU-Speicher
Die AMD Instinct MI300A ist eine Accelerated Processing Unit (APU). AMD kombiniert darin 24 Zen-4-CPU-Kerne mit CDNA-3-GPU-Recheneinheiten und 128 GB gemeinsamem HBM3. Die Architektur ist für HPC-Anwendungen interessant, bei denen CPU- und GPU-Phasen wiederholt auf dieselben Daten zugreifen.
128 GB pro APU als gemeinsamen Speicher planen
CPU und GPU greifen innerhalb einer MI300A auf denselben HBM-Speicher zu. Für die Dimensionierung zählen daher auch der CPU-seitige Bedarf und der Speicher für die GPU-Berechnung. Bei mehreren APUs richtet sich die Aufteilung nach dem Server und der Anwendung. Für einen Rechenjob sollten Sie festlegen, welche Daten in welcher APU liegen und wie die Prozesse kommunizieren.
Software und Prozessverteilung mit einer echten Simulation testen
Wählen Sie die Plattform anhand Ihrer Simulationssoftware, Compiler, Bibliotheken und ROCm-Freigaben. Messen Sie beispielsweise die Zeit pro Simulationsschritt und den Speicherbedarf für ein repräsentatives Problem. Wenn mehrere APUs oder Knoten eingesetzt werden, kommt die Verteilung der MPI-Prozesse und Datenbereiche hinzu.
Wenn vor allem der GPU-Speicher eines KI-Modells zählt, ist ein MI300X-Server ein sinnvoller Vergleich. Dort stehen 192 GB HBM3 je separatem GPU-Beschleuniger zur Verfügung. Die Beschaffung eines MI300A-Systems umfasst dagegen die vollständige APU-Plattform und deren Kühlungs- und Netzwerkkonfiguration.
Fragen Sie einen Berater
Die MI300A enthält CPU-Kerne und GPU-Recheneinheiten in einer gemeinsamen Plattform mit 128 GB HBM3. Beide Rechenteile können innerhalb der APU auf diesen Speicher zugreifen.
Es ist gemeinsamer Speicher für CPU und GPU. Planen Sie den Bedarf beider Teile und den Laufzeitbedarf der Anwendung zusammen. Bei mehreren APUs ist die Datenverteilung zusätzlich zu berücksichtigen.
Für die MI300A benötigen Sie eine dafür ausgelegte APU-Serverplattform. Hostaufbau, Sockel, Stromversorgung und Kühlung gehören zur Systemauslegung.
Testen Sie die konkrete Simulation oder numerische Bibliothek mit der vorgesehenen ROCm-, Compiler- und MPI-Version. Vergleichen Sie Speicherbelegung und Zeit pro Schritt mit einem repräsentativen Datensatz.
Wenn Ihr Code überwiegend auf separaten GPU-Beschleunigern arbeitet oder mehr GPU-Speicher pro Gerät benötigt. Vergleichen Sie die Rechenphasen und Speicherzugriffe Ihrer Anwendung auf beiden Systemen.
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