NVIDIA обеспечит поддержку CUDA для энергоэффективных суперкомпьютеров с процессорами ARM

NVIDIA совместно с ARM работают над технологией для создания более энергоэффективных суперкомпьютеров. Компания уже объявила о том, что процессоры на архитектуре ARM вскоре получат поддержку CUDA-вычислений. Это позволит создавать энергоэффективные суперкомпьютеры с поддержкой алгоритмов искусственного интеллекта. Ожидается, что к концу текущего года производитель графических ускорителей предоставит экосистеме ARM полный доступ к своему программному обеспечению для ИИ и высокопроизводительных вычислений. По словам генерального директора NVIDIA Дженсена Хуанга (Jensen Huang), это должно помочь ускорить переход к эксафлопсным системам, способным выполнять миллиард миллиардов операций над числами с плавающей точкой в секунду.

Это не первый случай, когда обе компании работают вместе. Например, платформа NVIDIA Tegra X1, которая используется в игровой консоли Nintendo Switch, содержит процессорные ядра ARM Cortex. В высокопроизводительных компьютерах, как правило, преобладают технологии на базе x86, за некоторым исключением, вроде прошлогоднего HPE Astra, который стал первым суперкомпьютером на базе ARM с производительностью до 2 петафлопс. Теперь появится возможность выбирать платформу, не беспокоясь о том, что система не сможет поддерживать технологии NVIDIA. Это делает архитектуру ARM более конкурентоспособной на рынке суперкомпьютеров.

NVIDIA всё больше ориентируется на высокопроизводительные вычисления, в частности в продуктах с использованием ИИ. По большому счёту это связано со снижением спроса на графические ускорители для майнинга криптовалюты. В рамках данного партнёрства NVIDIA получит доступ к более энергоэффективным чипам ARM, которые зачастую используются в мобильных устройствах. Недавно «зелёные» провели крупнейшую в своей истории сделку по приобретению израильского производителя телекоммуникационного оборудования Mellanox за $6,9 млрд, с которым NVIDIA работала над двумя мощнейшими суперкомпьютерами Sierra и Summit.

Источник