Technologia AMD Radeon dostępna w ramach Google Cloud Platform
Firma AMD ogłosiła w trakcie konferencji SC16, że technologia Radeon będzie dostępna dla użytkowników usługi Google Cloud Platform na całym świecie. Począwszy od 2017 roku Google wykorzysta w usługach Google Compute Engine i Google Cloud Machine Learning najszybsze akceleratory obliczeń pojedynczej precyzji z oferty firmy AMD, czyli bazujące na rozwiązaniach Radeon serwerowe karty AMD FirePro S9300 x2 . Produkty te są stworzone do wysoce zrównoleglonych obliczeń, w tym do złożonych symulacji medycznych i finansowych, badań sejsmicznych, eksploracji złóż kopalnych, uczenia maszynowego, renderingu i transkodowania wideo, a także analiz naukowych. Google Cloud Platform pozwoli skorzystać z mocy kart graficznych AMD wszystkim użytkownikom tej usługi na całym świecie.
„Procesory graficzne to najlepsza kombinacja wydajności i programowalności w aktualnych realiach systemów Big Data. — powiedział Raja Koduri, starszy wiceprezes i główny architekt w Radeon Technologies Group w AMD. — Wykorzystanie technologii graficznej AMD przez usługi Google Cloud Platform to potwierdzenie słuszności rozwoju naszej firmy w sferze sprzętu oraz platformy ROCm (Radeon Open Compute Platform), która jest dziś jedyną na świecie w pełni otwartą platformą do hiper-skalarnych obliczeń. Spodziewamy się, że znaczenie i wykorzystanie naszych rozwiązań będzie nabierało tempa wraz z kolejnymi wersjami oprogramowania i sprzętu, a także pozwoli przyspieszyć rozwój ekosystemu bibliotek i innego middleware.”
Częścią wkładu AMD w sferę masowych obliczeń realizowanych przez karty graficzne, jest zaprezentowana właśnie nowa wersja ROCm, która otrzymała wsparcie dla nowych kart graficznych, nowych bibliotek matematycznych i szeregu nowoczesnych języków programowania, aby przyspieszyć rozwój wydajnych heterogenicznych systemów obliczeniowych. ROCm stało się tym samym najbardziej wszechstronną otwartą platformą dla obliczeń tego rodzaju, jaką można wykorzystać w systemach wysokiej wydajności w wielu zastosowaniach – od badań akademickich i naukowych po wdrożenia komercyjne.
