AMD CTO Mark Papermaster畅谈高性能计算
日前，inside hpc对amd 首席技术官兼执行副总裁mark papermaster 进行了专访。
(mark papermaster，amd首席技术官兼执行副总裁，负责技术与工程)
*在过去的18个月里，amd在hpc领域东山再起。您认为高性能计算的趋势有哪些?
我们正处于高性能计算的转折点上。传统高性能计算(hpc)工作负载如石油天然气勘探、天气预报、仿真、建模等，对计算和性能的需求持续快速增长。这些工作负载需要更多核心驱动、更高的存储和i/o带宽。hpc是amd全面复兴其中的一个重要领域。amd epyc(霄龙) 服务器处理器提供了创纪录的单颗64核心、平衡的存储和i/o性能，能有效驱动对性能要求最苛刻的应用。这些全新的应用需要更多的算力、更高的性价比。amd以不断升级的产品参数和迭代的产品路线图积极应对这些技术趋势及需求。
*amd专注于哪些创新领域以延续成就?
在amd，我们采用多管齐下的创新方式。我们绝对不会忽略推动cpu和gpu产品路线图迭代，进而提供绝佳的性能和效率提升。同样的，我们专注于模块化设计，优化ip模块以追求细分市场增长，加速软件赋能以便打造出色的解决方案。主要的创新领域包括1. “zen”核心x86 cpu微架构和“navi”核心gpu微架构;2. 使用amd infinity架构的模块化设计方法;3. 创新的“x3d”封装;4.开源的软件平台进一步促进健康的生态系统发展。
*在未来几年里，amd将支持两大百亿亿次级超级计算机。从您的角度看，为终端用户提供百亿亿次级计算性能所面临的最棘手挑战有哪些?
数据中心领域的两大应用，即机器学习和高性能计算，推动着百亿亿次级计算时代的发展。而最棘手的两大挑战当属提升能效和编程效率，这需要非常高效的cpu和gpu以及与硬件完美结合且能简化并行程序设计的软件。
amd第三代infinity架构能提供高带宽，以及amd epyc(霄龙)处理器和radeon instinct显卡之间一致的存储访问。而amd的rocm开源软件平台也能充分利用这些底层技术，为机器学习和hpc应用提供百亿亿次级的计算性能。
*对hpc的需求不会停留在百亿亿次级计算。考虑到摩尔定律，您觉得应该如何应对“百亿亿次级”之后的需求?
总会有创新的方法继续推动计算能力的迅猛增长。我针对3个技术方向简要得谈一谈。
目前正在研究的颇具发展潜力的技术之一是集成光子学。以传输光子代替电子的光子技术很有可能帮助解决电阻、泄漏、延迟和发热等一系列问题。光子计算机能利用光来传输信息，而集成了光子技术的芯片使得该技术应用更简便，有潜力获得更高的性能表现。
量子计算在某些场景下非常有应用前景，但并不能在日常应用中代替数字计算。相反的，量子计算机被认为应与传统计算技术互相配合，加速特殊领域计算，例如计算化学和天气预报。
另外，未来还有神经形态计算的一席之地，包括虚拟神经网络和其它模拟大脑工作的技术。神经形态计算拥有巨大的潜力，能降低能耗，提升性能，应用范围从异常检测到医疗诊断。
*您花了不少时间参加类似sc19和戴尔高性能计算社区会议的活动，您为什么如此重视与hpc用户互动?
作为amd cto，我希望抓住一切机会与业内计算需求最强烈的用户直接交流。hpc是一个引领技术潮流的领域，用户对其工作负载、软硬件瓶颈和能推动计算力发展至最高水平的架构都具有深刻的认知。我非常珍视来自hpc社区的反馈、专家们的需求以及分享amd高性能计算愿景的机会。
从个人来说，对于如今摆在我们眼前的hpc发展的巨大机遇，我感到前所未有的兴奋。我们进入了百亿亿次级计算时代，这是颠覆性的，值得高兴的时刻。我们从未预见的新机遇即将涌现。
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*amd专注于哪些创新领域以延续成就?
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*在未来几年里，amd将支持两大百亿亿次级超级计算机。从您的角度看，为终端用户提供百亿亿次级计算性能所面临的最棘手挑战有哪些?
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