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中国摘得超算领域“诺贝尔奖”,国产超级计算机接近“量子霸权”

时间:2022-01-05 10:10:05 作者:Sally Ward-Foxton 阅读:
在2021年全球超级计算大会(SC21)上,一支来自中国的团队摘得赫赫有名的Gordon Bell奖,该奖相当于超级计算机领域的诺贝尔奖…
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在2021年全球超级计算大会(SC21)上,一支来自中国的团队摘得赫赫有名的戈登贝尔奖(Gordon Bell)。该奖设立于1987年,是国际上高性能计算应用领域的最高学术奖项,主要颁发给高性能应用领域最杰出成就,被称为“超算领域的诺贝尔奖”。在2016年之前,美国、日本曾垄断该奖项长达近30年。

该团队由14位研究人员组成,他们分别是来自清华大学及国家超级计算无锡中心的付昊桓、陈德训,之江实验室及国家超级计算无锡中心的刘勇、刘鑫、李芳、杨雨灵、宋佳伟、赵朋朋、王臻、彭达佳、陈华蓉,国家超级计算无锡中心的吴汶钊,上海量子科学研究中心的黄合良、郭楚。其中,刘鑫、付昊桓、郭楚、陈德训为共同通信作者。其中,国家超级计算无锡中心副主任付昊桓,已是第三次摘得戈登贝尔奖,他曾于2016年和2017年蝉联这一超算领域最高奖项。他们的论文题目为“Closing the Quantum Supremacy Gap: Achieving Real-Time Simulation of a Random Circuit Using a New Sunway Supercomputer”(缩小量子霸权差距:利用全新神威超级计算机实现随机电路的实时仿真),描述了如何使用新型超级计算机来仿真随机量子电路(RQC)。

事实上,Google对其2019年研发出的悬铃木” (Sycamore)量子原型计算机自称“量子霸权”,当时颇受争议 。“量子霸权”是一个术语,用于表示量子计算设备可以在合理的时间内解决一些经典计算机无法解决的问题。Google曾声称,Sycamore量子计算机在200秒内能完成的计算任务,像Summit这样的经典超级计算机需要一万年才能完成。这一说法当时就遭到IBM的批驳,认为真实数字可能只是2.5天。

而此次中国团队采用与Sycamore同一测试基准。中国团队负责人刘鑫介绍,最新的中国超级计算机结合了中国团队的算法研究,在304秒内就能完成相同的计算任务,并且得到百万更高保真度的关联样本,在一星期内得到同样数量的无关联样本。

看起来量子计算机似乎仍然比经典超级计算机略胜一筹,但差距无疑在缩小。

清华大学地球系统科学系教授、国家超级计算无锡中心副主任付昊桓介绍说,“目前的复杂量子电路,保真度还比较低。以谷歌的悬铃木系统为例,一百万个样本中,仅能保证两千个左右的有效样本。像SWQSIM这样,具备近实时的模拟能力的量子电路模拟器,可以为量子计算机未来的发展提供强大助力。另外一方面,对于传统超算而言,新型量子计算机所形成的‘量子霸权’,就如我们论文里写到的,是‘他山之石,可以攻玉’。在传统超算上实现这样一个复杂度极高的问题,触发了团队在算法、并行方法、优化方法等等各个方面的创新。当然,我们更看重的,是真正建立了最先进的量子计算机和最先进的超算之间的桥梁,让它们可以相互促进,甚至相互融合。”

据该论文描述,基于神威的超级计算机具有1.2ExaFLOPS的单精度性能。虽然这并没有从官方上证实中国所具备的Exascale性能的传闻(1.2ExaFLOPS为单精度,而“Exascale”这个术语则需要1ExaFLOPS的双精确度性能),但这款新型超级计算机似乎确实是世界上最强大的超级计算机之一。尽管它尚未命名,但可以确定,这项研究采用了4,190万个神威RISC处理器核心进行计算。

超级计算机500强出炉

人们都对世界上首个Exascale系统翘首以待,但全球超级计算机排行榜500强HPC基准检验结果显示,前十名几乎没有变化。中国并没有为其基于神威的新型超级计算机系统报名参加评选,而2021年末上线的美国1.5ExaFLOPS系统Frontier似乎也还没有准备好(图1)。

在中国新型超级计算机和美国“前沿”(Frontier)缺席的情况下,500强榜首仍然是卫冕者“富岳”(Fugaku),这个记录自2020年6月以来就一直保持着。这台日本超级计算机的高性能Linpack (HPL)基准分数为442PFLOPS,是排名第二的超级计算机“顶点”(Summit)性能的三倍。

图1:1.5ExaFLOPS的Frontier将成为美国第一个Exascale超级计算机系统。

(来源:Oak Ridge National Laboratory)

事实上,前十名几乎没有变化,唯一的新进者是排在第十位的微软Azure超级计算机Voyager-EUS2。该系统基于AMD Epyc Rome CPU和Nvidia A100 GPU。本轮值得注意的新晋者还包括四个俄罗斯的超级计算机系统,排名位于19~43名之间。

总体而言,本轮竞赛中,中国进入500强的系统从186个下降到173个,而美国从123个增加到150个。

MLPerf HPC得分

大会还公布了AI基准检验套件MLPerf HPC的测试结果。这种基准检验专门用来衡量AI性能——AI在科学工作中的占比正变得越来越大。与上一轮提交相比,最佳基准检验结果提高了4~7倍,这说明,新一代超级计算机无论是硬件、软件还是系统规模都有大幅的提升。

除了日本Fugaku由其基于Arm的CPU提供支持,没有使用加速器之外,其他所有提交都由Nvidia的GPU加速器提供支持,具体包括P100、V100和A100。

Nvidia还是CosmoFlow和DeepCAM基准检验中的赢家。CosmoFlow被用于根据宇宙学图像数据进行物理量的估计。最佳CosmoFlow测试结果为,采用1024个NvidiaA100-SXM4-80GB GPU能够在8.04分钟内完成训练,而Fugaku则是用512个CPU在114.35分钟内对其进行管理。

DeepCAM被用于在气候仿真数据中辨识飓风和大气流。在此,Nvidia仍居魁首,这次使用了相同的GPU但数量翻倍,时间为1.67分钟。

美国Lawrence Berkeley National Laboratory则跑赢了新的OpenCatalyst基准检验,他们采用了512个40GB版本相同的Nvidia GPU,训练时间为111.86分钟。OpenCatalyst主要用于根据图形的连通性预测分子构型的能量。提交人表示,将图形网络包含进来非常重要,因为它反映了材料科学和化学工作负载的最新技术水准。其计算特性不同于其他类型的神经网络,因为它们往往具有稀疏性,而且不同的数据集会导致网络具有不同的结构和连接性,这会导致负载的不均衡,从而使负载难以有效地平行。

另外,测试中还导入了新的性能指针——弱缩放模式意味着系统能够同时训练同一模型的多个实例。其目标是要获得对共享资源(如储存系统和互连)的影响。

多裸晶(Multi-Die) GPU

就在本届SC21大会之前,部分半导体公司发布了一些重要公告。大会前不久,AMD推出了首款多裸晶GPU。AMD Instinct MI200将包含两个GPU裸晶,它们之间透过一种新的2.5D硅桥技术(高架扇出桥,EFB)连接。该公司表示,与嵌入式硅桥架构竞争技术不同,这项技术支持标准的衬底和组装技术。

MI200将是第一款基于AMD第二代CDNA2架构的GPU,该架构针对计算密集型HPC和AI工作负载进行了优化。与去年的第一代产品MI100相比,这款新组件尺寸大1.8倍,拥有220个计算单元和880个矩阵核心。MI200还将拥有多达8个HBM2e内存堆栈,从而成为第一款具有128GB HBM2e内存的GPU。其内存容量是MI100的4.7倍,内存带宽是MI100的2.7倍。其FP64向量计算峰值性能为 47.9 TFLOPS,FP64矩阵数学峰值性能为95.7 TFLOPS。

图2:AMD首款多裸晶GPU MI200。

(来源:AMD)

据了解,美国首个Exascale超级计算机Frontier就将采用AMD Instinct MI200 GPU。“当我们去想我们这一代人所面临的最重要的挑战,例如能源转型、气候变化,以及克服我们目前所面临的新冠疫情等问题时,Frontier将使我们能够利用由AMD处理器所驱动并提供支持的机器的能力来应对这些重要挑战。”美国橡树岭国家实验室(Oak Ridge National Laboratory,Frontier的所在地)实验室主任Thomas Zacharia表示,“这使得MI200成为目前科学家们可利用的最强大的处理器。其单个GPU的性能就比目前美国最快超级计算机顶点的整个节点还要强大。”

Zacharia表示,Frontier将很快上线,并于明年年初提供给科学家。

模拟地球

Nvidia共同创始人暨首席执行官黄仁勋在Nvidia GTC大会开幕主题演讲中透露,该公司将建造一台新的超级计算机 Earth 2,它将成为地球的数字孪生,主要用来模拟和预测气候的变化(图3)。黄仁勋还透露,Earth 2 将全部由Nvidia出资开发,其规模将与Nvidia内部的Selene超级计算机和用于医学研究的Cambridge-1 UK设备大致相同。他补充,Earth 2的架构将使其成为“有史以来最节能的超级计算机”,不过,这台超级计算机具体位于何处还未定。

图3:Earth 2将致力于模拟和预测气候变化。

(来源:Nvidia)

(参考原文:SC21: Chinese Supercomputer Approaches Quantum Performance,by Sally Ward-Foxton)

本文原刊登于EDN China 2022年1月刊

责编:Luffy Liu

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Sally Ward-Foxton
Sally Ward-Foxton是EE Times特派记者,她专注于EE Times美国版的AI技术和相关话题,以及EE Times欧洲版杂志中的欧洲企业报道。 Sally base在英国伦敦,她报道电子行业已有15年,曾为Electronic Design、ECN、Electronic Specifie撰写设计、电子元件类文章。 她拥有剑桥大学的电气和电子工程硕士学位。
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