APU in sistemi server: una realtà grazie all'ottimizzazione software

APU in sistemi server: una realtà grazie all'ottimizzazione software

AMD anticipa quelli che sono i risultati ottenuti in termini di ottimizzazione delle applicazioni per ambiente server all'utilizzo di CPU e GPU in parallelo. L'ottica è quella di fornire al mercato con le proprie APU delle soluzioni bilanciate anche per l'utilizzo in datacenter

di Paolo Corsini pubblicata il , alle 09:01 nel canale Server e Workstation
AMD
 

Importanti novità sono quelle che AMD ha annunciato alle battute introduttive del proprio APU2013, conferenza che si sta svolgendo in questi giorni a San Jose, California. Dopo aver anticipato data di debutto sul mercato e alcune caratteristiche tecniche della prossima generazione di APU della famiglia Kaveri è la volta dell'ambiente server, nel quale le APU continuano a trovare sempre più spazio.

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Nel corso del 2014 AMD proporrà le CPU Opteron della famiglia Warsaw, soluzioni con un massimo di 16 core per socket che riprenderanno di fatto l'architettura delle CPU Opteron 6300 e Opteron 4300 attualmente presenti sul mercato andando a posizionarsi nel settore dei server a 2 e a 4 socket, adatti all'utilizzo per applicazioni HPC oltre che di private e public cloud.

L'ambito più interessante è però quello delle proposte Berlin e Seattle, indirizzate dall'azienda americana nel settore web e enterprise oltre che nei cluster di tipo services. Quelle Berlin sono APU che entreranno all'interno della famiglia di soluzioni Opteron X, abbinando ai tradizionali core x86 la GPU integrata utilizzata in questo caso per ambiti di GPU computing. AMD segnala come queste soluzioni, a dispetto della potenza di elaborazione della GPU integrata che non è all'altezza di quelle di una scheda dedicata su bus PCI Express, siano molto interessanti in quei contesti server nei quali si voglia massimizzare la densità di elaborazione dei dati.

Si pensi ad esempio a scenari quali quelli di hosted desktop, oppure all'elaborazione di big data e loro conseguente visualizzazione, alle operazioni di trascoding video parallele o all'online gaming remoto: negli ultimi anni varie tipologie di elaborazione tipiche del mondo server hanno iniziato a beneficiare della disponibilità di GPU, velocizzando e specializzando le operazioni di calcolo. In questi ambiti l'utilizzo di server non particolarmente potenti se presi singolarmente ma clusterizzati in elevato numero, forti della potenza di calcolo addizionale messa a disposizione dalla GPU integrata, permette di ottenere un miglior livello prestazionale complessivo soprattutto pensando al consumo dell'intera infrastruttura.

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La sola disponibilità di soluzioni hardware che integrino in modo efficiente CPU e GPU non è tuttavia sufficiente; è indispensabile che il software sia sviluppato in modo da poter beneficiare della presenza di questi due differenti engine di elaborazione. Da questo derivano una serie di iniziative messe in atto da AMD, assieme a sviluppatori software che permettono di meglio sfruttare le GPU nel calcolo parallelo. Un esempio pratico è il lavoro svolto con Oracle per permettere agli sviluppatori Java di scrivere codice che possa venir facilmente eseguito dalla GPU, oppure quello che ha visto AMD e SUSE per abilitare l'architettura HSA con il compilatore GCC.

Tra le altre iniziative sviluppate da AMD con i partner sotware segnaliamo PGI Accelerator Compiler, con l'aggiunta di direttive OpenACC per C, C++ e Fortran in ambienti Linux e Windows, clMath con librerie OpenCL di AMD, ArrayFire 2.0, una libreria matematica che sfrutta la GPU in ambiente Windows o Linux basata su clMath, fino a CodeXL 1.3, la nuova release della suite per gli sviluppatori di AMD sempre disponibile per ambienti Linux e Windows.

Nel momento in cui la base di applicazioni per il mondo server che è compatibile con le GPU continuerà ad estendersi allora le architetture APU troveranno sempre più spazio, non tanto per quegli utilizzi dove vengono richieste le più elevate prestazioni velocistiche assolute quanto per gli ambiti che vedono la ricerca del miglior mix tra performances e consumi dell'intero server, o del cluster di macchine utilizzato.

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