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AMD amplía la disponibilidad de EPYC, presenta ROCm 1.7 con soporte de flujo de Tensor


AMD ha estado aumentando constantemente la producción y la disponibilidad de su última versión en el mercado de servidores con sus CPU EPYC. Estos son monstruos de 32 núcleos y 64 hilos que se destacan por ofrecer un mejor conjunto de características en la configuración 1P que incluso algunas configuraciones 2P de Intel, y la recepción de estos procesadores AMD ha sido muy cálida como resultado. El uso de un diseño MCM para crear un grupo de 4 vías de pequeños paquetes de procesadores de 8 núcleos ha permitido a AMD mejorar los rendimientos con una mínima reorganización y cambios en sus líneas de fabricación, lo que a su vez ha aumentado los rendimientos y ganancias para una empresa que necesitaba un producto de ruptura.

Ahora, AMD anuncia que está impulsando una mayor disponibilidad de soluciones impulsadas por EPYC: OEM, distribuidores e integradores de sistemas están expandiendo sus carteras EPYC-touting. ASUS, BOXX, GIGABYTE, HPE (Hewlett Packard Enterprise), Penguin Computing, Supermicro y Tyan tienen todos los productos nuevos que están introduciendo en el mercado: ASUS apuesta fuertemente en HPC y virtualización a través de sus RS720A-E9 y RS700A-E9. Servidores 1U / 2U; BOXX eligió combinar CPUs EPYC con aceleradores Radeon Instinct para soluciones de cómputo multi-GPU y de aprendizaje profundo; GIGABYTE está avanzando con los servidores de montaje en rack; y Supermicro está pasando de sus conocidos factores de forma de torre a 1U, 2U y 4U para HPC y almacenamiento.

El hardware, sin embargo, tiende a ser apuntalado y se le permite alcanzar nuevas alturas gracias a su software. Esta es la razón por la que AMD también se ha duplicado en sus esfuerzos ROCm (Radeon Open Compute platforM) para computación de alto rendimiento y estándares abiertos con la última versión 1.7. Además de las mejoras habituales en la codificación (la versión 1.7 de ROCm ROCm de AMD agrega soporte para múltiples GPU para el hardware más reciente), también se ha agregado soporte para los marcos de aprendizaje automático TensorFlow y Caffe en las bibliotecas MIOpen. TensorFlow es un gran negocio en este momento en el campo del aprendizaje automático, como ya saben: la arquitectura Volta de NVIDIA se duplicó en Tensor Cores, por un lado, y los propios esfuerzos de Google en el campo giran en torno a TensorFlow.

Fuente:Anandtech


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