Санкции США не справились: в Китае создали чипы в 10 раз мощнее, чем у Nvidia

Китайские исследователи в области компьютерной техники добились почти десятикратного прироста производительности по сравнению с американскими суперкомпьютерами на базе Nvidia. Об этом пишет Interesting Engineering. Это получилось благодаря графическим процессорам китайского производства.

Это достижение бросает вызов давнему доминированию чипов американского производства в передовых научных исследованиях, а также потенциально подчеркивает непреднамеренные последствия эскалации технологических санкций Вашингтона.

Исследователи полагаются на инновационные методы оптимизации программного обеспечения для повышения эффективности компьютеров, работающих на основе графических процессоров (GPU) китайского производства. Эти оптимизации позволили их системе превзойти американские суперкомпьютеры в определенных научных вычислениях.

Некоторые эксперты предупреждают, что одни только программные доработки не смогут закрыть аппаратный разрыв на неопределенный срок. Развитие событий подчеркивает более широкую стратегию Пекина по смягчению рисков "узких мест" — его сильную зависимость от западных технологий чипов на фоне постоянных санкций США.

Ставки особенно высоки в областях, которые зависят от обширных вычислительных ресурсов. Ученые часто полагаются на крупномасштабные высокоразрешающие симуляции для реальных приложений, таких как планирование защиты от наводнений и анализ затопления городов.

Эти симуляции требуют значительной вычислительной мощности и времени, что часто ограничивает их более широкое применение. Для китайских исследователей проблема усугубляется тем фактом, что производство передовых графических процессоров, таких как Nvidia A100 и H100, доминирует среди иностранных производителей, а также экспортными ограничениями, введенными США.

Кроме того, ограничение экосистемы программного обеспечения CUDA компании Nvidia, позволяющее запускать ее на стороннем оборудовании, препятствует разработке независимых алгоритмов.

Профессор Нань Тунчао из Государственной ключевой лаборатории гидрологии, водных ресурсов и гидротехники в Университете Хохай в Нанкине возглавил исследование параллельного вычислительного подхода "многоузловой, много-GPU". Его команда сосредоточилась на использовании отечественных CPU и GPU для создания более эффективной модели суперкомпьютеров. Выводы показывают, что эффективная передача данных и координация задач между несколькими узлами являются ключом к минимизации потерь производительности при параллельных вычислениях.

В 2021 году исследователи Национальной лаборатории Оук-Ридж представили модель прогнозирования наводнений с несколькими узлами и несколькими графическими процессорами, известную как TRITON, с использованием суперкомпьютера Summit. Несмотря на развертывание 64 узлов, TRITON добился увеличения скорости обработки только примерно в шесть раз.

Напротив, инновационная архитектура Нэна объединила несколько графических процессоров в один узел, чтобы компенсировать ограничения производительности отечественного оборудования. Благодаря совершенствованию обмена данными между узлами на программном уровне его модель радикально сократила накладные расходы на связь.

Реализованная на отечественной вычислительной платформе общего назначения x86 с процессорами Hygon (модель 7185 с 32 ядрами, 64 потоками и тактовой частотой 2,5 ГГц) и китайскими графическими процессорами, поддерживаемыми 128 ГБ памяти и пропускной способностью сети 200 Гбит/с, новая модель достигла ускорения в шесть раз, используя всего семь узлов, что на 89 процентов меньше использования узлов по сравнению с TRITON.

Команда Нана смоделировала процесс развития наводнения для проверки модели на водохранилище Чжуанли в Цзаочжуане, провинция Шаньдун. Используя 200 вычислительных узлов и 800 графических процессоров, моделирование было завершено всего за три минуты, достигнув ускорения более чем в 160 раз.

Исследовательский код доступен на платформе с открытым исходным кодом, и Нэн отметил, что результаты могут выйти за рамки моделирования наводнений и применяться в гидрометеорологии, седиментации и взаимодействии поверхностных вод и грунтовых вод.