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Comment le supercalculateur le plus rapide au monde, le K de Fujitsu, économise de l’énergie et de l’argent – High-teK.ca

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Fatigué des téléphones portables et Mobile World Congress? Prenez un peu de nouvelles sur le calcul intensif ici. Fujitsu a partagé quelques détails sur la façon dont il a réussi à faire fonctionner son supercalculateur K de manière aussi efficace à l’ISSCC la semaine dernière. Le K est actuellement le supercalculateur le plus performant au monde, avec un vitesse maximum de 10,5 PFLOPS et un total de 705 024 cœurs. De tels systèmes sont notoirement gourmands en énergie ; la consommation d’énergie est l’un des principaux obstacles identifiés par la DARPA dans son récent appel aux chercheurs américains de réinventer l’informatique.

K améliore l’efficacité en ajustant avec précision la tension d’alimentation de chaque CPU. Selon les chercheurs, ce type de personnalisation était nécessaire pour faire face à l’augmentation des variations de fabrication des CPU ; de tels écarts peuvent entraîner des différences significatives dans la consommation d’énergie et la température de fonctionnement. En conséquence, les chercheurs ont pu réduire la consommation d’énergie du processeur de 7 W en moyenne par puce.

Refroidissement par eau de l'ordinateur Kei

7 W par cœur peut ne pas sembler beaucoup sur une base par système, ou même dans une salle de serveurs de taille moyenne. Dans le cas de K, une telle analyse a bousculé un mégawatt réduit la consommation d’énergie totale du système et réduit le coût d’exploitation annuel de 1 million de dollars. Les systèmes sont également refroidi à l’eau (l’eau étant nettement plus efficace que l’air), ce qui permet de réduire les coûts et d’améliorer les performances.

Attendez-vous à voir plus de ce type d’optimisation à l’avenir – beaucoup plus. Le travail effectué par l’équipe K pour régler manuellement les tensions d’alimentation par CPU physique est exactement le type de technique que nous nous attendons à voir adoptée, potentiellement à tous les niveaux. L’un des problèmes qui affligent les équipes de conception de semi-conducteurs est qu’à mesure que les nœuds de processus se rétrécissent, les écarts de fabrication deviennent de plus en plus problématiques ; un petit nombre de variances sous-optimales peut entraîner une consommation d’énergie considérablement plus élevée si elles se produisent aux mauvais endroits. C’est un problème que la densité de transistors de style loi de Moore exacerbe en fait; plus il y a de transistors par matrice, plus le risque de défauts dans le processus de fabrication est grand.

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Alors que la DARPA sera sans aucun doute intéressée à postuler ces leçons à sa propre initiative informatique exascale, nous serions surpris si les fabricants de mobiles ne prenaient pas leurs propres notes. La consommation d’énergie des transistors atteignant son niveau le plus bas à mesure que les tensions approchent des seuils minimaux, les économies d’énergie grâce à l’optimisation d’autres parties du système de livraison seront une cible principale et un moyen de différenciation des produits.

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