| 発売日 | 2017年6月20日 |
|---|---|
| デザイン: | アム |
| 販売元 | アム |
| 建築 | |
| モデル | MIシリーズ |
| コア | 36-304コンピューティング ユニット(CU) |
| トランジスタ |
|
| 歴史 | |
| 前任者 | |
AMD Instinctは、AMDのデータセンターGPUのブランドです。[1] [2] 2016年にAMDのFirePro Sブランドに取って代わりました。主流の消費者/ゲーマー製品のRadeonブランドと比較して、Instinct製品ラインは、ディープラーニング、人工ニューラルネットワーク、および高性能コンピューティング/ GPGPUアプリケーションの高速化を目的としています。
AMD Instinct 製品ラインは、機械学習および GPGPU カードの NvidiaのTeslaやIntelのXeon Phiおよび Data Center GPU ラインと直接競合します。
このブランドはもともとAMD Radeon Instinctとして知られていましたが、AMD は 2020 年 11 月に AMD Instinct MI100 が導入される前に、名前から Radeon ブランドを削除しました。
2022年6月、 AMDのEpyc CPUとInstinct GPUをベースにしたスーパーコンピューターは、最も電力効率の高いスーパーコンピューターのGreen500リストで、他のどのスーパーコンピューターよりも50%以上の差をつけてトップに立ち、上位4位を占めました。 [3]そのうちの1つであるAMDベースのFrontierは、2022年6月以来、そして2023年時点ではTOP500リストで世界最速のスーパーコンピューターです。[4] [5]
製品
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最初の3つのRadeon Instinct製品は2016年12月12日に発表され、2017年6月20日にリリースされました。それぞれ異なるアーキテクチャに基づいています。[12] [13]
MI6
MI6はパッシブ冷却のPolaris 10ベースのカードで、16 GBのGDDR5メモリと150 W未満の TDPを備えています。[1] [2] 5.7 TFLOPS(FP16とFP32)のMI6は、ニューラルネットワークのトレーニングではなく、主に推論に使用されることが期待されています。MI6のピーク倍精度(FP64)計算性能は358 GFLOPSです。[14]
MI8
MI8はFijiベースのカードで、R9 Nanoに類似しており、TDPは<175Wです。[1] MI8には4GBの高帯域幅メモリがあります。8.2TFLOPS(FP16およびFP32)で、MI8は推論に適しています。MI8のピーク(FP64)倍精度計算性能は512GFLOPSです。[15]
MI25
MI25はVegaベースのカードで、HBM2メモリを使用しています。MI25のパフォーマンスは、FP32数値を使用して12.3 TFLOPSになると予想されています。MI6およびMI8とは対照的に、MI25はより低い精度の数値を使用するとパフォーマンスを向上させることができ、それに応じてFP16数値を使用すると24.6 TFLOPSに達すると予想されています。MI25の定格は、パッシブ冷却で300W未満のTDPです。MI25は、1/16レートで768 GFLOPSのピーク倍精度(FP64)も提供します。[16]
MI300シリーズ
MI300A と MI300X は、高性能コンピューティング (HPC) と生成型人工知能 (AI) のワークロード向けに最適化されたCDNA 3アーキテクチャを採用したデータ センター アクセラレータです。CDNA 3 アーキテクチャは、CoWoS (チップ オン ウェーハ オン サブストレート) や InFO (統合ファンアウト) などの TSMC の高度なパッケージング技術を活用したスケーラブルなチップレット設計を特徴としており、複数のチップレットを単一のインターポーザ上に組み合わせます。チップレットは AMD の Infinity Fabric によって相互接続されており、チップレットとホスト システム間の高速かつ低遅延のデータ転送を可能にします。
MI300A は、24 個のZen 4 CPU コアと 4 個の CDNA 3 GPU コアを統合したアクセラレーテッド プロセッシング ユニット (APU) で、GPU セクションには合計 228 個の CU と 128 GB の HBM3 メモリが搭載されています。Zen 4 CPU コアは 5 nm プロセス ノードに基づいており、x86-64 命令セット、AVX-512 および BFloat16 拡張をサポートしています。Zen 4 CPU コアは、汎用アプリケーションを実行し、GPU コアにホスト側の計算機能を提供します。MI300A のピーク性能は、FP64 で 61.3 TFLOPS (FP64 マトリックスで 122.6 TFLOPS)、FP16 で 980.6 TFLOPS (スパースで 1961.2 TFLOPS)、メモリ帯域幅は 5.3 TB/s です。 MI300A は PCIe 5.0 および CXL 2.0 インターフェイスをサポートしており、異種システム内の他のデバイスやアクセラレータと通信できます。
MI300X は、CPU コアを追加の GPU コアと HBM メモリに置き換えた専用の生成 AI アクセラレータで、合計 304 CU (CU あたり 64 コア) と 192 GB の HBM3 メモリを備えています。MI300X は、自然言語処理、コンピューター ビジョン、ディープラーニングなどの生成 AI アプリケーションを高速化するように設計されています。MI300X のピーク性能は、TP32 で 653.7 TFLOPS (スパース性ありで 1307.4 TFLOPS)、FP16 で 1307.4 TFLOPS (スパース性ありで 2614.9 TFLOPS) で、メモリ帯域幅は 5.3 TB/s です。 MI300Xは、PCIe 5.0およびCXL 2.0インターフェースに加えて、AMDのROCmソフトウェアスタックもサポートしており、AMDハードウェア上で生成AIアプリケーションを開発および展開するための統一されたプログラミングモデルとツールを提供します。[17] [18] [19]
ソフトウェア
ROCm
以下のソフトウェアは、2022 年現在、Radeon Open Compute メタプロジェクトの下に再編成されています。
マルチGPU
MI6、MI8、MI25製品はすべてAMDのMxGPU仮想化テクノロジーをサポートしており、複数のユーザー間でGPUリソースを共有することができます。[1] [20]
MIオープン
MIOpenは、ディープラーニングのGPUアクセラレーションを可能にするAMDのディープラーニングライブラリです。[1]その多くは、GPUOpenのBoltzmann Initiativeソフトウェアを拡張したものです。[20]これは、 NvidiaのCUDAライブラリのディープラーニング部分と競合することを目的としています。Theano 、Caffe、TensorFlow、MXNet、Microsoft Cognitive Toolkit、Torch、Chainerなどのディープラーニングフレームワークをサポートしています。AMDのHeterogeneous-compute Interface for PortabilityとHeterogeneous Compute Compilerを介したCUDAのコンパイルをサポートすることに加えて、 OpenCLとPythonでのプログラミングがサポートされています。
チップセット表
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- ^ abc ブースト値(利用可能な場合)は、基本値の下に斜体で記載されます。
- ^テクスチャ フィルレートは、 テクスチャ マッピング ユニットの数にベース (またはブースト) コア クロック速度を掛けて計算されます。
- ^ピクセル フィルレートは、 レンダリング出力ユニットの数にベース (またはブースト) コア クロック速度を掛けて計算されます。
- ^高精度パフォーマンスは、 FMA操作に基づいてベース (またはブースト) コア クロック速度から計算されます。
- ^ 統合シェーダー :テクスチャ マッピング ユニット :レンダリング出力ユニットと計算ユニット(CU)
- ^ GCD はグラフィックス コンピューティング ダイを指します。各 GCD は異なるシリコン ピースです。
- ^ CDNA 2.0 ベースのカードは、同じパッケージに 2 つのダイを使用する設計を採用しています。これらは 400GB/秒の双方向 Infinity Fabric リンクでリンクされており、ダイはホスト システムによって個別の GPU としてアドレス指定されます。
参照
- ROCm - AMD のオープン コンピューティング ソフトウェア スタック
- AMD FirePro - AMD Instinct の前身となる AMD 製品
- AMD Radeon Pro - AMD のワークステーション グラフィックスおよび GPGPU ソリューション
- Nvidia Tesla - Nvidia の競合 GPGPU ソリューション
- AMD グラフィックス プロセッシング ユニットの一覧
参考文献
- ^ abcde Smith, Ryan (2016 年 12 月 12 日)。「AMD が Radeon Instinct を発表: ディープラーニング向け GPU アクセラレーター、2017 年に登場」。Anandtech。2016年12 月 12 日閲覧。
- ^ ab Shrout, Ryan (2016 年 12 月 12 日)。「Radeon Instinct 機械学習 GPU に Vega とプレビュー パフォーマンスが含まれる」。PC Per。2016年12 月 12 日閲覧。
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- ^ ライアン・スミス。「AMD、Instinct MI200アクセラレータファミリーを発表:サーバーをエクサスケール以上へ」www.anandtech.com 。 2024年6月3日閲覧。
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外部リンク
- AMD Instinct アクセラレータの Web ページ
