IBM lanceert Power9-processor voor efficiënte AI-training

 
Power8-servers krijgen een opvolger. IBM kondigt de lancering van de eerste Power9-cpu aan. De processor heeft een eigen architectuur die er op gericht is om heel efficiënt om te gaan met AI-algoritmes. De fabrikant claimt dat zijn cpu het mogelijk maakt om algoritmes tot vier keer sneller te trainen dan wanneer je gebruik maakt van een gelijkaardig x86-systeem.
 
De AC922-server is gebouwd met Power9 en heeft PCI-Express 4.0 aan boord. Die technologie maakt bliksemsnelle verbindingen tussen de processor en randapparatuur zoals opslag mogelijk. Samen met Nvidia NVLink-technologie en OpenCAPI zouden de Power9-systemen bijna 10 keer sneller zijn op het vlak van verbindingen dan klassieke x86-systemen.
 
[related_article id=”173265″]
 
IBM ontwikkelde de AC922 Power9-systemen specifiek met AI in het achterhoofd. De focus lag daarbij vooral op machine learning, waardoor de computerarchitectuur geoptimaliseerd is voor toepassingen zoals TensorFlow en Caffe. Dat maakt het niet alleen mogelijk om sneller AI-modellen op te bouwen, maar laat gebruikers ook toe om geavanceerdere realtime-toepassingen uit te werken. IBM merkt op dat Power9 een essentieel onderdeel wordt van Summit en Sierra: twee nieuwe supercomputers die door het energiedepartement van de VS gebouwd worden. Voor de bouw heeft het departement meteen enkele duizenden cpu’s nodig, zodat Power9 met de nodige snelheid uit de startblokken schiet.
 
De achterliggende architectuur wordt ondersteund door de OpenPower Foundation, een consortium dat de technologie ondersteunt en waartoe onder andere Nvidia, Nutanix, Toshiba en Google behoren.
 

Nvidia en HPC

Hoewel Power9 de opvolger van Power8 is, ontwikkelde IBM de chip helemaal van het begin. De cpu wordt gebakken met het 14 nm-proces dat vandaag de norm is voor de meeste processors. IBM werkte voor het design vier jaar lang heel nauw samen met Nvidia en die samenwerking werpt nu haar vruchten af. High Performance Computing (HPC)-systemen zoals de computers die gebruikt worden voor machine learning en deep learning maken immers gebruik van processors en zogenaamde acceleratoren.
 
Waar de cpu goed is in het berekenen van zware opdrachten, kan de accelerator heel veel minder moeilijke simultane bewerkingen uitvoeren. In casu is zo’n accelerator een soort grafische kaart, en die is doorgaans van Nvidia afkomstig. Door Power9 af te stemmen op Nvidia kan IBM een chip voorleggen die ideaal samenspeelt met de belangrijkste hardwarepartner voor een HPC-systeem.
 
Omdat de power-architectuur verschilt van de x86-architectuur, draait software niet zomaar op de systemen. Probeer bijvoorbeeld geen Windows te installeren op een Powercomputer. Wie van de hardware gebruik maakt, draait doorgaan speciaal voor Power ontwikkelde versies van Linux.
 
https://www.smartbiz.be/nieuws/173291/amd-lanceert-nieuwe-epyc-opties-om-xeon-processors-te-beconcurreren/