Конфигурация тестовых стендов
Для сравнения производительности в классических HPC-задачах (CFD, квантовая химия, климатическое моделирование) использовались двухпроцессорные конфигурации. Ключевое отличие NVIDIA Vera — архитектура Olympus и экстремальная пропускная способность памяти. Вот сводная таблица характеристик протестированных систем:
| Платформа | Конфигурация CPU | Ядра / Потоки | Память |
|---|---|---|---|
| NVIDIA Vera | 2x Vera (Olympus cores) | 176 / 352 | 16x 96GB LPDDR5x-9600 (1.536 TB/s) |
| AMD EPYC 9575F | 2x EPYC 9575F (Turin) | 128 / 256 | 24x 64GB DDR5-6400 |
| AMD EPYC 9755 | 2x EPYC 9755 (Zen 5) | 256 / 512 | 24x 64GB DDR5-6400 |
| Intel Xeon 6980P | 2x Xeon 6980P (Granite Rapids) | 256 / 512 | 24x 64GB MRDIMM-8800 |
Специфика окружения
Сервер NVIDIA Vera работал на модифицированном Ubuntu 24.04 LTS с ядром Linux 6.17 (с поддержкой страниц 64K) и компилятором GCC 15.3. Для AMD и Intel использовалась Ubuntu 26.04 LTS со стандартными настройками x86_64. Тестирование включало не только сырую производительность, но и мониторинг энергопотребления и пиковых частот в реальном времени.
Ключевые бенчмарки
Тестирование охватило широкий спектр научных приложений, где память и параллелизм играют решающую роль:
- OpenFOAM: Вычислительная гидродинамика (CFD), чувствительная к пропускной способности памяти.
- QuantLib: Финансовые вычисления и квантовая химия.
- LAMMPS и Xcompact3D: Молекулярная динамика и решеточные модели.
- WRF и HPCG: Климатическое моделирование и пиковая производительность.
- libxsmm и QMCPACK: Линейная алгебра и квантовая Монте-Карло симуляция.
Почему это важно
Хотя NVIDIA активно продвигает свои GPU для ИИ, архитектура Vera позиционируется как серьезный игрок в традиционных HPC-лабораториях (например, Лос-Аламосской национальной лаборатории). Пропускная способность памяти в 1.2 TB/s у Vera значительно превышает показатели DDR5-6400 у AMD и даже MRDIMM-8800 у Intel, что может дать преимущество в задачах, ограниченных памятью. Полные результаты по каждому приложению и метрики энергоэффективности доступны в полном обзоре.
Источник: Phoronix ↗