Публикации
2023 г. – новый этап практического применения CXL, статья
VMware сдвигает акцент в проекте Capitola на CXL, статья
Dell Validated Design for Analytics — Data Lakehouse: интегрированное хранилище данных, статья
OCP Global Summit: решения для Computational Storage и компонуемых масштабируемых архитектур, статья
Samsung CXL MemoryySemantic SSD: 20M IOPs, статья
UCIe – открытый протокол для взаимосвязи чиплетов и построения дезагрегированных инфраструктур, статья
Omni-Path Express – открытый интерконнект для экзафлопных HPC/AI-систем, статья
GigaIO: CDI_решение на базе AMD для высшего образования, статья
Энергоэффективные ЦОД на примерах решений Supermicro, Lenovo, Iceotope, Meta, статья
От хранилищ данных и “озер данных” к open data lakehouse и фабрике данных, статья
EuroHPC JU развивает НРС-экосистему на базе RISC-V, статья
LightOS™ 2.2 – программно-определяемое составное блочное NVMe/TCP хранилище, статья
End-to-end 64G FC NAFA, статья
Computational Storage, статья
Технология KIOXIA Software-Enabled Flash™, статья
Pavilion: 200 млн IOPS на стойку, статья
CXL 2.0: инновации в операциях Load/Store вводаавывода, статья
Тестирование референсной архитектуры Weka AI на базе NVIDIA DGX A100, статья
Fujitsu ETERNUS CS8000 – единая масштабируемая платформа для резервного копирования и архивирования, статья
SmartNIC – новый уровень инфраструктурной обработки, статья
Ethernet SSD, JBOF, EBOF и дезагрегированные хранилища, статья
Compute, Memory и Storage, статья
Lenovo: CXL – будущее серверов с многоуровневой памятью , статья
Liqid: компонуемые дезагрегированные инфраструктуры для HPC и AI, статья
Intel® Agilex™ FPGA, статья
Weka для AI-трансформации, статья
Cloudera Data Platform – “лучшее из двух миров”, статья
Fujitsu ETERNUS DSP - разработано для будущего, статья
Технологии охлаждения для следующего поколения HPC-решений, статья
Что такое современный HBA?, статья
Fugaku– самый быстрый суперкомпьютер в мире, статья
НРС – эпоха революционных изменений, статья
Новое поколение СХД Fujitsu ETERNUS, статья
Зональное хранение данных, статья
За пределами суперкомпьютеров, статья
Применение Intel® Optane™ DC и Intel® FPGA PAC, статья
Адаптивные HPC/AI-архитектуры для экзаскейл-эры, статья
DAOS: СХД для HPC/BigData/AI приложений в эру экзаскейл_вычислений, статья
IPsec в пост-квантовую эру, статья
LiCO: оркестрация гибридныхНРС/AI/BigData_инфраструктур, статья
 
Обзоры
Все обзоры в Storage News
 
Тематические публикации
Flash-память
Облачные вычисления/сервисы
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
Современные СХД
Информационная безопасность (ИБ), борьба с мошенничеством
Рынки
Графические процессоры AMD Radeon будут использоваться в платформе Google Cloud в 2017 году

17, ноябрь 2016  —  На мероприятии SC 16 компания AMD ( NASDAQ : AMD ) объявила о доступности графических процессоров Radeon ™ для пользователей платформы Google Cloud по всему миру. Начиная с 2017 года, компания Google будет использовать самые быстрые в обработке чисел с одинарной точностью двухчиповые серверные графические процессоры AMD FirePro ™ S 9300 x 2 для работы сервисов Google Compute Engine и Google Cloud Machine Learning . 1 Графические ускорители AMD FirePro S 9300 x 2 GPUs могут производить вычисления с высокой степенью распараллеливания, включая сложное медицинское и финансовое моделирование, обработку сейсмических и геологических данных, машинное обучение, видеорендеринг и транскодинг, а также научный анализ.

«Графические процессоры представляют собой наилучшее сочетание производительности и программируемости для существующих и разрабатываемых приложений Big Data , — сказал Раджа Кодури, старший вице-президент и главный разработчик архитектуры в Radeon Technologies Group, AMD. — Применение графических процессоров AMD в платформе Google Cloud подтверждает тот прогресс, которого компания AMD достигла в аппаратном, а также программном оснащении, включая ПО Radeon Open Compute Platform ( ROCm ), единственное на сегодняшний день комплексное решение с открытым исходным кодом для гипермасштабируемых вычислений. Мы ожидаем, что наш импульс в развитии GPU -вычислений будет продолжать ускоряться благодаря как будущим аппаратным и программным обновлениям, так и улучшениям экосистемы межплатформенного ПО и библиотек».

В рамках продолжающихся инвестиций в GPU -вычисления компания также представила новую версию программного обеспечения Radeon Open Compute ( ROCm ) с поддержкой новых графических процессоров Radeon , математических библиотек и современных языков программирования для ускорения разработки высокопроизводительных и энергоэффективных гетерогенных вычислительных систем. ПО ROCm — самая универсальная платформа с открытым исходным кодом для GPU -вычислений, нацеленная на сферу HPC -приложений, от академических и научных исследований до коммерческих проектов.

Дополнительные ресурсы

О компании AMD

Более 45 лет AMD внедряет инновации в области высокопроизводительных вычислений, графики и технологий визуализации – создавая важнейшие блоки для игр, мультимедийных платформ и центров обработки данных.  Сотни миллионов потребителей, включая ведущих представителей бизнеса из перечня Fortune 500 и лучшие исследовательские лаборатории по всему миру, полагаются на технологии AMD , чтобы улучшить качество своей жизни, работы и игр. Сотрудники AMD по всему миру сфокусированы на создании превосходных продуктов, которые расширяют рамки привычного. Дополнительную информацию о том, как AMD уже сегодня вдохновляет открытия завтрашнего дня, вы можете найти на сайте AMD ( NASDAQ : AMD ), а также в блоге, в социальной сети ВКонтакте и на канале Twitter .

AMD, the AMD Arrow logo, Radeon, FirePro, and combinations thereof, are trademarks of Advanced Micro Devices, Inc. ARM is a registered trademark of ARM Limited in the UK and other countries. OpenCL is a trademark of Apple Inc. used by permission by Khronos Group, Inc. Other names are for informational purposes only and may be trademarks of their respective owners.

Cautionary Statement

This press release contains forward-looking statements concerning Advanced Micro Devices, Inc. (“AMD”) including Google's use of AMD FirePro™ S9300 x2 Server GPUs to help accelerate Google's Compute Engine and Google Cloud Machine Learning services; the expectation that Google Cloud Platform will make the AMD GPU resources available for all their users around the world; the expected benefits from Google's use of AMD's GPU resources; and the expectation that the momentum in AMD GPU computing will continue to accelerate with future hardware and software releases and advances in the ecosystem of middleware and libraries, which are made pursuant to the Safe Harbor provisions of the Private Securities Litigation Reform Act of 1995. Forward-looking statements are commonly identified by words such as "would," "may," "expects," "believes," "plans," "intends," "projects" and other terms with similar meaning. Investors are cautioned that the forward-looking statements in this document are based on current beliefs, assumptions and expectations, speak only as of the date of this document and involve risks and uncertainties that could cause actual results to differ materially from current expectations. Such statements are subject to certain known and unknown risks and uncertainties, many of which are difficult to predict and generally beyond AMD's control, that could cause actual results and other future events to differ materially from those expressed in, or implied or projected by, the forward-looking information and statements. Material factors that could cause actual results to differ materially from current expectations include, without limitation, the following: Intel Corporation's dominance of the microprocessor market and its aggressive business practices may limit AMD's ability to compete effectively; We are party to a wafer supply agreement with GLOBALFOUNDRIES Inc. (“GF”) with obligations to manufacture products at GF with certain exceptions. If GF is not able to satisfy AMD's manufacturing requirements, its business could be adversely impacted; AMD relies on third parties to manufacture its products, and if they are unable to do so on a timely basis in sufficient quantities and using competitive technologies, AMD's business could be materially adversely affected; failure to achieve expected manufacturing yields for AMD's products could negatively impact its financial results; the success of AMD's business is dependent upon its ability to introduce products on a timely basis with features and performance levels that provide value to its customers while supporting and coinciding with significant industry transitions; if AMD cannot generate sufficient revenue and operating cash flow or obtain external financing, it may face a cash shortfall and be unable to make all of its planned investments in research and development or other strategic investments; the loss of a significant customer may have a material adverse effect on AMD; AMD's receipt of revenue from its semi-custom SoC products is dependent upon its technology being designed into third-party products and the success of those products; global economic uncertainty may adversely impact AMD's business and operating results; the markets in which AMD's products are sold are highly competitive; AMD may not be able to generate sufficient cash to service its debt obligations or meet its working capital requirements; AMD has a substantial amount of indebtedness which could adversely affect its financial position and prevent it from implementing its strategy or fulfilling its contractual obligations; the agreements governing AMD's notes and the Secured Revolving Line of Credit impose restrictions on AMD that may adversely affect its ability to operate its business; uncertainties involving the ordering and shipment of AMD's products could materially adversely affect it; the demand for AMD's products depends in part on the market conditions in the industries into which they are sold. Fluctuations in demand for AMD's products or a market decline in any of these industries could have a material adverse effect on its results of operations; AMD's ability to design and introduce new products in a timely manner is dependent upon third-party intellectual property; AMD depends on third-party companies for the design, manufacture and supply of motherboards, software and other computer platform components to support its business; if AMD loses Microsoft Corporation's support for its products or other software vendors do not design and develop software to run on AMD's products, its ability to sell its products could be materially adversely affected; and AMD's reliance on third-party distributors and AIB partners subjects it to certain risks. Investors are urged to review in detail the risks and uncertainties in AMD's Securities and Exchange Commission filings, including but not limited to AMD's Quarterly Report on Form 10-Q for the quarter ended September 24, 2016.

•  AMD internal testing as of March 2016. System configurations may vary, yielding different results. The AMD FirePro S9300 x2 delivers 13.9 TFLOPS of peak single-precision compute performance. As of March 18th, 2016, NVIDIA's fastest Tesla board is the Tesla K80, which delivers up to 8.73 TFLOPS of single-precision compute performance. For AMD, calculation based on a formula using a combination of shader units and clock speeds. For Nvidia, source of data as of March 18, 2016: www.nvidia.com/object/tesla-k80.htm . FP-189  

Публикации по теме
Облачные вычисления/сервисы
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
Высокопроизводительные вычисления (HPC), параллельные файловые системы, HPC-СХД
 
Новости AMD

© "Storage News" journal, Russia&CIS
(495) 233-4935;
www.storagenews.ru; info@storagenews.ru.