AMD가 데이터센터 애플리케이션을 위해 EPYC CPU와 Radeon GPU의 심층 통합을 계획합니다.
AMD는 EPYC 프로세서와 Radeon Instinct GPU 간의 긴밀한 통합을 추진하고 있습니다. AMD 데이터센터 솔루션 부사장 겸 총괄 이사인 Scott Aylor에 따르면, "타이밍, 기능, 워크로드 친화도 측면에서 더욱 강력한 결합이 이루어질 것으로 생각하며, 이것이 표준이 될 것이라고 생각합니다"라고 Aylor는 말했습니다. 이 통합 전략은 고성능 컴퓨팅, 머신러닝, 인공지능, 시각화를 포함한 다양한 분야에 확대됩니다. 이러한 접근 방식은 AMD가 2019년에 첫 7나노미터 CPU를 데스크톱 및 서버용으로 출시하고 새로운 EPYC Rome 프로세서를 통해 데이터센터 시장으로의 재진출을 완료한 이후 중요한 전략적 전환을 나타냅니다.
이전에 AMD는 EPYC과 Radeon 제품의 새 버전을 별도의 일정으로 출시했습니다. Radeon Instinct MI50과 MI60 GPU는 2018년 11월에 출시되었고, 2세대 EPYC Rome은 2019년 8월에 출시되었습니다. 회사는 향후 이러한 출시 일정을 더욱 긴밀하게 동기화할 계획이며, AMD의 Infinity Fabric과 PCIe 연결성에 대한 지속적인 개발은 물론 GPU 가속 컴퓨팅을 위한 ROCm 소프트웨어 플랫폼을 포함한 하드웨어와 소프트웨어 개선을 계획 중입니다. Aylor는 이 소프트웨어 통합에 대한 AMD의 비전을 설명했습니다: "Oak Ridge의 Frontier에 대해 말하는 사람들의 비전을 들어보면, 우리가 실현하려는 비전이 있습니다. 즉, GPU 작업을 위해 많은 맞춤형 작업을 하고, CPU 작업을 위해 많은 맞춤형 작업을 하는 대신, 작업을 CPU 기반으로 할지 GPU 기반으로 할지 결정할 수 있다는 것입니다."
AMD가 미국 에너지부의 Oak Ridge National Laboratory를 위해 Cray와 함께 개발 중인 1.5엑사플롭 Frontier 슈퍼컴퓨터는 이 통합 전략의 이정표가 됩니다. 2021년에 가동될 예정인 이 슈퍼컴퓨터는 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터가 될 것으로 예상되며, AMD의 Zen 아키텍처의 향후 반복에 기반한 EPYC 프로세서와 새로운 Radeon GPU, 그리고 커스텀 Infinity Fabric 상호연결을 사용할 것입니다. "1.5엑사플롭 시스템을 만들기 위해 이들이 어떻게 함께 설계되었는지 생각해볼 수 있습니다"라고 Aylor는 말했습니다. "한 걸음에 그 정상에 도달할 수는 없습니다."
초기 결과들은 AMD의 통합 접근 방식의 이점을 보여줍니다. NAMD 2.13 벤치마크 결과에 따르면, 2개의 EPYC 7742 프로세서와 8개의 Radeon Instinct MI50 GPU로 구성된 서버 구성은 2개의 Intel Xeon Platinum 8280 프로세서, 2개의 PCIe 3.0 스위치, 8개의 Nvidia Tesla V100 GPU로 구성된 서버보다 26% 더 빠릅니다. 성능 우위는 주로 AMD의 최신 프로세서의 PCIe 4.0 지원에서 비롯되며, 이를 통해 AMD 시스템은 CPU-GPU 통신에서 512 GB/s의 처리량 속도를 달성할 수 있으며, 이는 Intel 시스템의 64 GB/s와 비교됩니다. AMD Datacenter GPU 사업 부사장 겸 총괄 이사인 Ogi Brkic이 언급했듯이, "결국 충분한 데이터 공급이 핵심입니다." 또한, AMD의 구성은 PCIe 스위치의 필요성을 제거하여 시스템 비용을 절감하는 동시에 지연을 감소시키고 지속적인 성능을 유지합니다.
AMD는 Intel과 Nvidia의 경쟁 제품과의 개방성 및 호환성을 강조하지만, 회사는 "A plus A"라고 부르는 것을 우선순위로 두고 있으며, 이는 AMD GPU와 AMD CPU 조합을 통해 더 나은 통합 경험을 제공하는 것입니다. Burnsville, Minnesota에 본사를 둔 HPC 시스템 통합업체 Nor-Tech의 엔지니어링 부사장 Dominic Daninger는 AMD의 CPU-GPU 통합 작업이 프로세서의 처리 속도가 데이터 전송 속도를 계속 초과함에 따라 서버의 처리량 병목 현상을 해결한다고 지적했습니다. "Intel도 자신의 GPU 제품으로 같은 것을 봅니다. CPU와 GPU 사이의 더 높은 대역폭으로 데이터를 이동하는 이러한 능력은 양쪽 진영 모두에게 중요할 것입니다"라고 Daninger는 말했습니다.