AMD全球資深副總裁暨資料中心與嵌入式系統事業群總經理Forrest Norrod表示，高效能運算對於解決全球最艱鉅與最關鍵挑戰起了至關重要的作用。AMD EPYC處理器系列以及Instinct加速器讓AMD持續成為HPC業界的首選夥伴。我們致力提供各界需要的效能與功能，促成先進科學發現、突破exascale等級的效能瓶頸，並持續推動創新研發。

AMD發展動能在HPC領域持續推進
憑藉最新發表的AMD EPYC 7003系列處理器為HPC工作負載帶來領先業界的效能註1，AMD持續促成合作夥伴與客戶部署各種規模的叢集系統，涵蓋各關鍵研究領域，包括製造業、生命科學、金融服務以及氣候研究等。

Intersect360於2020年針對HPC使用者進行CPU印象調查，結果顯示78%受訪者對AMD EPYC處理器有正面印象，遠高於2016年的36%註2。Intersect360在2021年再度訪查HPC機構在自家系統中採用AMD EPYC的數量，有23%的受訪者表示已全面採用AMD EPYC處理器，另外47%的受訪者表示正在測試或有一定比例的系統採用AMD EPYC處理器註3。

近期採用AMD HPC解決方案的系統包括：
• 保加利亞的EuroHPC Atos BullSequana XH2000超級電腦：搭載AMD EPYC處理器，協助推動生物資訊學、藥劑學、人工智慧、氣象學等領域的科學發展。
• 劍橋大學的Cambridge Service for Data Driven Discovery（CSD3）系統：由搭載AMD第3代EPYC處理器的Dell EMC PowerEdge XE8545伺服器組建而成。
• 英國杜倫大學的COSMA8超級電腦：以搭載AMD第2代與第3代EPYC處理器的Dell EMC PowerEdge C6525伺服器組建而成。
• 英國氣象局的Microsoft Azure超級電腦：由AMD第3代EPYC處理器與新一代AMD EPYC處理器組建的HPE Cray EX超級電腦，為氣象與氣候研究挹注60 petaflops的超級運算力。
• 美國國家大氣研究中心的超級電腦：採用AMD第3代EPYC處理器與HPE Cray EX超級電腦，支援全美國家級先進研究以及地球科學的探索。
• 在勞倫斯伯克利國家實驗室的美國國家能源研究科學運算中心（NERSC）其Perlmutter超級電腦的功能節點採用搭載AMD第3代EPYC處理器的HPE Cray EX超級電腦，發揮比NERSC現有系統高4倍的運算力。
• 新加坡國家超級運算中心：採用HPE為其組建的超級電腦搭載AMD第3代EPYC處理器，預計可達到10 petaflops的尖峰理論效能。

AMD ROCm™軟體支援更新
AMD推出全新AMD Instinct Education and Research (AIER)教育與研究計畫，旨在協助科學家、研究人員以及學術界加快其程式碼在AMD Instinct加速器運行的效能。AIER計畫依據會員需求擬定策略，提供遠端存取AMD Instinct技術、AMD ROCm學習中心、ROCm軟體與支援以及AMD軟體與硬體解決方案的技術指南。除了地區性的解決方案合作夥伴之外，AIER的全球解決方案合作夥伴還包括戴爾科技集團、技嘉、HPE以及美超微（Supermicro）等大廠。

ROCm開放軟體平台持續累積業界支援，獲得越來越多應用程式、第三方函式庫以及框架全面支持AMD加速器。HPC社群採納HIP作為異質編程模型，開發者在此基礎上撰寫或修改其程式碼，藉以加快在AMD GPU上的運行速度，其中包括Gromacs、TensorFlow以及GridTools等程式。

此外，ROCm專屬的PyTorch也推出可安裝的Python套件，內含完整功能，可運用AMD的MIOpen與RCCL（通訊）函式庫進行混合精度與大規模的訓練。這項創新成果為資料科學家、研究人員、學生以及社群人士帶來嶄新選項，運用AMD GPU發揮加速PyTorch的效益。近期CuPy這款Python語言的開源陣列函式庫擴充對傳統GPU的支援，在新釋出的9.0版本中支援ROCm集合，加入GPU加速運算的功能。

AMD致力促成先進研究
AMD去年宣布成立COVID-19 HPC Fund研究基金，包括捐助搭載AMD EPYC處理器與AMD Instinct加速器的系統，為研究人員提供petaflop等級的運算力，協助對抗疫情。憑藉超過12 petaflops的運算容量，AMD為7國23個機構提供各種HPC功能，包括麻省理工學院（MIT）、紐約州立大學（NYU）、萊斯大學、德州大學奧斯汀分校以及多倫多大學。

萊斯大學Harry C和Olga K. Wiess自然科學教授Peter Rossky表示，從COVID-19研究一直到分析基因結構，AMD CPU與GPU讓理論生物物理研究中心運行程式碼的速度比過去提高一千至一萬倍。透過在這種顛覆性設備執行平行模擬，讓我們僅花20分鐘就能完成一個染色體的完整分析，這在過去得花上一個月的時間。運用AMD擴充高效能運算功能之後，僅數個月就達成所有目標，我們預期研究社群採納新資源的速度將呈指數型成長。

如欲進一步瞭解AMD針對HPC推出的解決方案以及洽詢AMD專家，請參閱AMD在ISC 21的虛擬展間。

- 新聞稿有效日期，至2021/07/29為止

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