——世界超级计算机Top500强榜单中采用AMD EPYC处理器的系统加速增长，与11月榜单相比数量翻番并占据一半的新增系统

——AMD EPYC处理器和AMD Instinct加速器可助力实现工程上的突破，为解决世界上最复杂科学挑战的研究提供动力

2021年6月29日，加州圣克拉拉讯 ––在今年的2021国际超算大会（ISC2021）上， AMD公司（超威，纳斯达克股票代码：AMD）展示了其AMD EPYC（霄龙）处理器和AMD Instinct加速器在高性能计算（HPC）行业的强劲势头，带来了ROCm开放软件平台的更新，并推出了AMD Instinct教育和研究（AIER）计划。而最新公布的世界超级计算机Top500强榜单则显示了AMD EPYC处理器在HPC系统中的持续增长。采用AMD EPYC处理器的系统数量是2020年6月榜单的近5倍，与2020年11月榜单相比也增加了一倍以上。此外，在2021年6月的新榜单中，AMD EPYC处理器占据了58款新上榜系统的半壁江山。

 AMD 公司高级副总裁兼数据中心与嵌入式解决方案事业部总经理Forrest Norrod表示，“高性能计算对于解决全球最大、最重要的挑战至关重要。凭借我们的AMD EPYC处理器和AMD Instinct加速器，AMD将继续成为高性能计算的理想合作伙伴。我们致力于提供推进科学发现所需的性能和能力，打破百亿亿级障碍，继续推动创新。”

AMD HPC持续强劲势头 

随着最近推出的可为高性能计算工作负载提供卓越性能的AMD EPYC 7003系列处理器，AMD将继续助力其合作伙伴和客户，为各种规模的集群，跨关键研究领域部署，包括制造、生命科学、金融服务和气候研究等。

2020年 Intersect360对高性能计算用户针对CPU印象的感知研究显示，AMD EPYC处理器在受访者中拥有78%的好感，高于2016年的36%。在Intersect360于2021年对高性能计算机构进行的一项关于AMD EPYC在其站点内渗透率的调查中，23%的受访者表示他们已广泛使用AMD EPYC处理器，另有47%的受访者表示他们正在某种程度上测试或使用AMD EPYC处理器。

最近使用AMD高性能计算解决方案的系统包括:

· 保加利亚 EuroHPC Atos BullSequana XH2000 超级计算机, 由AMD EPYC处理器驱动，用于生物信息学、制药、人工智能、气象等领域的科学发展。

· 剑桥大学的剑桥数据驱动探索服务 (CSD3) , 采用戴尔EMC PowerEdge XE8545服务器，由第三代AMD EPYC处理器驱动。

· 杜伦大学COSMA8超级计算机，采用戴尔EMC PowerEdge C6525 服务器，由第二代和第三代 AMD EPYC 处理器驱动。 

· 用于英国气象局的微软Azure超级计算机，在HPE Cray EX超级计算机中采用第三代AMD EPYC处理器和下一代AMD EPYC处理器，预计可提供60 千万亿次的先进算力，用于天气和气候研究。

· 美国国家大气研究中心的超级计算机，由第三代AMD EPYC处理器和HPE Cray EX超级计算机提供动力，支持美国对地球科学的前沿研究和探知。

· Perlmutter超级计算机 ，来自美国国家能源研究科学计算中心（NERSC）和劳伦斯伯克利国家实验室，其HPE Cray EX超级计算机的节点包含第三代AMD EPYC处理器，其可提供的算力是NERSC现有的4倍。

· 新加坡国家超级计算中心超级计算机，由高性能计算资源中心支持建造，采用第三代AMD EPYC 处理器，其算力理论峰值性能预计可达10 千万亿次。

AMD ROCm软件支持持续更新

 AMD正在推出其新的AMD Instinct教育和研究(AIER)计划，旨在帮助科学家、研究人员和学者加速其代码在AMD Instinct加速器上的性能。AIER计划根据会员要求，提供对AMD Instinct技术、AMD ROCm学习中心和ROCm软件的远程访问，以及对AMD软、硬件解决方案的技术指导支持。除了区域解决方案合作伙伴外，AIER计划的全球解决方案合作伙伴还包括戴尔科技、技嘉、HPE和Supermicro。

随着支持AMD加速器的应用程序、第三方库和框架的不断增加，ROCm开放软件平台继续获得行业的支持和动能。HPC社区已经欣然接受将HIP作为一种异构编程模型，开发人员可以使用HIP编写或调整其代码，包括Gromacs、TensorFlow和GridTools等，以在AMD GPU上加速。

此外，用于ROCm的PyTorch现在可作为可安装的Python包使用，包括使用AMD的MIOpen和RCCL(通信)库进行混合精度和大规模训练的完整功能。这一创新为数据科学家、研究人员、学生和其他在社区中的人员提供了一种新的选择，可以开始使用AMD GPU加速PyTorch。最近，一个Python开源数组库CuPy，在其新推出的9.0版本中扩大了其对传统GPU的支持，该版本现在为GPU加速计算提供了对ROCm堆栈的支持。

坚守推进前沿研究的承诺

去年，AMD宣布成立了COVID-19高性能计算基金，并捐赠由AMD EPYC处理器和AMD Instinct加速器驱动的系统，为研究人员提供千万亿级的计算能力，以抗击疫情。迄今为止，AMD已经向包括麻省理工学院(MIT)、纽约大学(NYU)、莱斯大学、德克萨斯大学奥斯汀分校和多伦多大学在内的7个国家/地区的23家研究机构，提供了超过12 千万亿次的高性能算力。

Harry C and Olga K. Weiss自然科学教授Peter Rossky表示， “从COVID-19研究到分析基因组结构，凭借AMD CPU和GPU处理器，理论生物物理中心运行代码的速度比以前快1000到10000倍。在这种变革性的设备上运行并行模拟的能力，使我们能在短短20分钟内就能对一个染色体进行全面分析，而这在过去需要长达一个月才能完成。这些是在加入了AMD的高性能计算能力仅几个月后便取得的成就，我们期待在我们研究人员社区中的采用率将会呈指数级增长。”

访问 ISC 21 AMD 虚拟展位 ，了解有关AMD高性能计算解决方案的更多信息，并与AMD专家交流。

更多资源

· 观看更多关于 AMD EPYC 7003 系列处理器的演示、视频

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