Xilinx、Alveo U55C発表：HBM倍増とスケーラブルクラスタリングでHPC/ビッグデータワークロードに対応

SC21スーパーコンピューティングカンファレンスで、XilinxはAlveo U55Cデータセンターアクセラレーターと、標準ベースAPI駆動クラスタリングソリューションを発表しました。これにより、数百枚のAlveoカードクラスタを構築し、アプリケーションとクラスタプログラミングを簡素化することで、HPCワークロードのスケーリングをより簡単かつ効率的にします。

U55Cは高性能コンピューティングと大規模データ分析向けに特化設計されています。Xilinx Alveoラインで最高の演算密度とHBM容量を提供。RoCE v2ベースクラスタリングフレームワークとペアになることで、既存データセンターサーバーとEthernetネットワークで強力なFPGAベースHPCクラスタを構築できます。

「これはデータセンターでのAlveoと適応型コンピューティングのより広範な採用への大きな一歩です」とXilinxは述べています。

embedded.comとのインタビューで、Xilinx HPCプロダクトマネージャーのNathan Chang氏は、多くのワークロードが今や演算 bound ではなくメモリ帯域幅 bound になっていると説明。「カードをシングルスロットフォームファクタに削減し、HBMを倍増させ、その帯域幅をすべて活用できるよう数百枚カードへのスケーリング能力を追加しました」と語っています。

同氏は続けます。「クラスタ全体で帯域幅を解放することは課題でした。以前は開発者が独自のクラスタリングソリューションを設計する必要がありました。当社のオープン標準パッケージ（RoCE v2とData Center Bridgingを200Gbps/カードのEthernet上で活用）により、ユーザーはInfiniBandに匹敵する性能とレイテンシでクラスタを構築でき、ベンダーロックインなしで実現できます。」

「これは既存データセンターインフラで、これらのカードを現在のサーバーにインストールし、既存Ethernetファブリックを使用して、速度とコストの両面でInfiniBandと競合できることを意味します」とChang氏は続けました。

もう1つのメリットは、Vitisが開発者によりアクセスしやすくなったことです。C、C++、Pythonなどの高水準言語、PyTorchやTensorFlowなどの主要AIフレームワークが、RTLやVerilog専門知識なしでAlveoをターゲット可能になりました。

HPCとビッグデータ向けAlveo U55C特長

U55Cは、現代のHPCワークロードが要求するいくつかの主要属性を組み合わせています：

• 最高演算密度と16GB HBM2（前世代デュアルスロットU280の2倍容量）
• シングルスロットフルハイト・ハーフレングス（FHHL）フォームファクタ、最大消費電力150W
• 優れたデータパイプライン並列性、メモリ管理、データ移動最適化で最大性能/ワット実現
• InfiniBandとレイテンシ/帯域幅で競合する200Gbps RoCE v2ネットワーキング

RoCE v2とData Center Bridging上に構築されたAPI駆動クラスタリングソリューションにより、ユーザーはサーバープラットフォームやネットワークファブリックに関わらず、数百枚カードにわたる密なAlveoネットワークを構築し、ワークロードとメモリを共有できます。Xilinx Vitis統合ソフトウェアプラットフォームからのMPI統合により、開発者はデータパイプラインをシームレスにスケール可能。

ソフトウェアエンジニアとデータサイエンティストは、Vitisプラットフォームの高水準プログラマビリティを活用できます。Xilinxは適応型コンピューティングの参入障壁を下げるためVitisに多大な投資を行ってきました。PyTorch、TensorFlow、C、C++、Pythonサポートにより、開発者は既存データセンター環境で重要なHPCワークロードを加速できます。

U55C採用事例

Chang氏がいくつかの概念実証展開を紹介しています。

CSIRO、オーストラリア
CSIROのSquare Kilometre Arrayプロジェクトが420枚のU55Cカードを使用し、131,000アンテナからのリアルタイム信号処理を実行。P4対応100Gbpsスイッチでネットワークされたクラスタが、460GbpsのHBM2帯域幅と15Tb/sの総スループットをコンパクトで電力効率の良いフットプリントで提供。

Ansys LS-DYNA
自動車安全シミュレーションが、クラスタ化U55Cカード上でLS-DYNA実行時にx86 CPU比5倍以上の高速化を達成。データパイプラインを超並列化することで、ソルバーが数億自由度をより効率的に処理し、シミュレーション時間を大幅短縮。

TigerGraph
グラフ分析ワークロードが、複数U55Cカードで加速時にクエリ時間最大45倍高速化、レコメンデーション精度35%向上。予測レイテンシを分単位からミリ秒単位に短縮。

Alveo U55Cは現在、Xilinxウェブサイトと認定ディストリビューターで入手可能。クラウドFPGA-as-a-Serviceプラットフォームと選定コロケーションデータセンターでも評価可能。クラスタリングはプライベートプレビュー中、一般提供は来年第2四半期予定。