在全球最大的超級計算機(jī)之一 Perlmutter 上運行的應(yīng)用表明，NVIDIA GPU 在能效方面處于領(lǐng)先地位。

人們一致認(rèn)為：加速計算就是高能效計算。

作為美國能源部面向開放科學(xué)的主要設(shè)施，美國國家能源研究科學(xué)計算中心（NERSC）測量了其四個關(guān)鍵高性能計算和 AI 應(yīng)用上的結(jié)果。

他們記錄了這些應(yīng)用程序的運行速度，以及在 Perlmutter 上僅 CPU 節(jié)點和 GPU 加速節(jié)點上的能耗。Perlmutter 是世界上最大的使用 NVIDIA GPU 的超級計算機(jī)之一。

結(jié)果很明顯，使用 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 加速時，能效平均提高了 5 倍。一款天氣預(yù)報應(yīng)用程序的能效提高了 9.8 倍。

GPU 節(jié)省大量電力

NERSC 發(fā)現(xiàn)，與一臺雙插槽 x86 服務(wù)器相比，一臺配備四個 A100 GPU 的服務(wù)器的速度提升了高達(dá) 12 倍。

這意味著，在相同的性能水平下，GPU 加速系統(tǒng)每月的能耗比僅使用 CPU 的系統(tǒng)少消耗 588 兆瓦時的能源。與僅使用 CPU 的系統(tǒng)相比，在四路 NVIDIA A100 云實例上運行相同的工作負(fù)載一個月，科研人員可以節(jié)省 400 多萬美元。

測量真實的應(yīng)用程序

這些結(jié)果意義重大，因為測量中使用了真實的應(yīng)用程序，而不是合成基準(zhǔn)測試。

能耗降低意味著 8000 多名使用 Perlmutter 的科學(xué)家可以應(yīng)對更大的挑戰(zhàn)，為取得更多突破打開了大門。

Perlmutter 超級計算機(jī)配備了 7100 多顆 A100 GPU，被用于眾多科研項目。例如，科學(xué)家們正在用它探索亞原子相互作用，以尋找新的綠色能源。

全面推動科學(xué)進(jìn)步

NERSC 測試的應(yīng)用程序涉及分子動力學(xué)、材料科學(xué)和天氣預(yù)報。

例如，MILC 模擬了將原子中的粒子結(jié)合在一起的基本力。它被用于推進(jìn)量子計算、研究暗物質(zhì)和尋找宇宙起源。

BerkeleyGW 幫助模擬和預(yù)測材料與納米結(jié)構(gòu)的光學(xué)特性，這是開發(fā)更高效的電池和電子器件的關(guān)鍵步驟。

圖片說明：NERSC 應(yīng)用程序通過加速計算提高了能效。

EXAALT 解決了分子動力學(xué)中的一個基礎(chǔ)性挑戰(zhàn)，它在 A100 GPU 上運行時把能效提高了 8.5 倍。它讓科研人員能夠模擬原子運動的短視頻，而不是像其他工具那樣提供一系列快照。

第四個被測應(yīng)用 DeepCAM 用于檢測氣候數(shù)據(jù)中的颶風(fēng)和大氣河流。當(dāng)使用 A100 GPU 加速時，它的能效提高了 9.8 倍。

圖片說明：整體 5 倍加速是基于一組 HPC 和 AI 應(yīng)用程序的混合。

通過加速計算節(jié)約更多

NERSC 的測量結(jié)果呼應(yīng)了早期推算的加速計算潛在的節(jié)能效果。例如，在 NVIDIA 進(jìn)行的一項單獨分析中，GPU 在 AI 推理方面的能效是 CPU 的 42 倍。

這意味著，如果將全球所有運行人工智能的僅使用 CPU 的服務(wù)器切換到 GPU 加速系統(tǒng)，每年可以節(jié)省 10 萬億瓦時的能源，相當(dāng)于 140 萬個家庭一年的能源使用量。

加速企業(yè)發(fā)展

不是只有科學(xué)家才能通過加速計算提高能效。

制藥公司正在使用 GPU 加速的模擬和人工智能來加快藥物發(fā)現(xiàn)的進(jìn)程。寶馬集團(tuán)等汽車制造商正在用它為整個工廠建模。

NVIDIA 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛曾表示，加速計算和 AI 正在推動行業(yè)高性能計算的革命，而這些企業(yè)正處于這場革命的最前沿。