AMD インスティンクト

AMD インスティンクト
発売日2017年6月20日; 8年前 (2017-06-20)
デザイン：AMD
販売元AMD
建築
モデルMIシリーズ
コア36-304コンピューティングユニット(CU)
トランジスタ
  • 5.7B（ポラリス10）14 nm
  • 8.9B（フィジー）28 nm
  • 12.5B（ベガ10）14 nm
  • 13.2B (ベガ20) 7 nm
  • 25.6B（アークトゥルス）7 nm
  • 58.2B（アルデバラン）6 nm
  • 146B（アンタレス）5 nm
  • 153B（アクア・ヴァンジャラム）5 nm
歴史
前任者

AMD Instinctは、 AMDのデータセンターGPUのブランドです。[1] [2] 2016年にAMDのFirePro Sブランドに取って代わりました。主流の消費者/ゲーマー製品のRadeonブランドと比較して、Instinct製品ラインは、ディープラーニング、人工ニューラルネットワーク、および高性能コンピューティング/ GPGPUアプリケーションの高速化を目的としています。

AMD Instinct 製品ラインは、機械学習および GPGPU カードのNvidiaのTeslaやIntelのXeon Phiおよび Data Center GPU ラインと直接競合します。

このブランドはもともとAMD Radeon Instinctとして知られていましたが、AMD は 2020 年 11 月に AMD Instinct MI100 が導入される前に、名前から Radeon ブランドを削除しました。

2022年6月、AMDのEpyc CPUとInstinct GPUを搭載したスーパーコンピュータは、最も電力効率の高いスーパーコンピュータのGreen500リストで、他のどのコンピュータよりも50%以上の差をつけてトップに立ち、上位4位を占めました。[ 3]そのうちの1つであるAMDベースのFrontierは、2022年6月以来、そして2023年時点で、 TOP500リストで世界最速のスーパーコンピュータです。[4] [5]

製品

手袋をはめた両手でAMD Radeon Instinct MI50カードを握っている。背景はぼやけている。
AMD Radeon Instinct MI50 カードの上部からの図。
AMD Instinct GPUの世代
アクセル発売日建築リソグラフィーコンピューティングユニットメモリPCIeサポートフォームファクター処理能力TB P
サイズタイプ帯域幅（GB/秒）FP16BF16FP32FP32行列FP64パフォーマンスFP64マトリックスINT8INT4
MI62016年12月12日[6]GCN 414 nm3616ギガバイトGDDR52243.0PCIe5.7 TFLOPS該当なし5.7 TFLOPS該当なし358 GFLOPS該当なし該当なし該当なし150ワット
MI8GCN 328 nm644ギガバイトHBM5128.2 TFLOPS8.2 TFLOPS512 GFLOPS175ワット
MI25GCN 514 nm16ギガバイトHBM248426.4 TFLOPS12.3 TFLOPS768 GFLOPS300ワット
MI502018年11月6日[7]7 nm6010244.026.5 TFLOPS13.3 TFLOPS6.6 TFLOPS53トップス300ワット
MI606432GB29.5 TFLOPS14.7 TFLOPS7.4 TFLOPS59トップス300ワット
MI1002020年11月16日CDNA1201200184.6 TFLOPS92.3 TFLOPS23.1 TFLOPS46.1 TFLOPS11.5 TFLOPS184.6トップス300ワット
MI2102022年3月22日[8]CDNA 26 nm10464GBHBM2E1600181 TFLOPS22.6 TFLOPS45.3 TFLOPS22.6 TFLOPS45.3 TFLOPS181トップス300ワット
MI2502021年11月8日[9]208128GB3200OAM362.1 TFLOPS45.3 TFLOPS90.5 TFLOPS45.3 TFLOPS90.5 TFLOPS362.1 トップス560ワット
MI250X220383 TFLOPS47.92 TFLOPS95.7 TFLOPS47.9 TFLOPS95.7 TFLOPS383トップス560ワット
MI300A2023年12月6日[10]CDNA 36 nmと5 nm228128GBHBM353005.0APU SH5ソケット980.6 TFLOPS
1961.2 TFLOPS（スパース性あり）		122.6 TFLOPS61.3 TFLOPS122.6 TFLOPS1961.2 TOPS
3922.3 TOPS（スパース性あり）		該当なし550 W
760 W（液冷時）
MI300X304192GBOAM1307.4 TFLOPS
2614.9 TFLOPS（スパース性あり）		163.4 TFLOPS81.7 TFLOPS163.4 TFLOPS2614.9 TOPS
5229.8 TOPS（スパース性あり）		該当なし750ワット
MI325X2024年10月10日[11]256GBHBM3E6000


MI350X2025年6月13日[12]CDNA 43 nm256288GBHBM3E80005.0OAM2386.9 TFLOPS
4613.8 TFLOPS（スパース性あり）		144.2 TFLOPS72.1 TFLOPS4.6137 POPS
9.2274 POPS（スパース性あり）		1000ワット
MI355X2516.6 TFLOPS
5033.2 TFLOPS（スパース性あり）		157.3 TFLOPS78.6 TFLOPS5.0332 POPS
10.066 POPS（スパース性あり）		1400ワット

最初の3つのRadeon Instinct製品は2016年12月12日に発表され、2017年6月20日に発売されました。それぞれ異なるアーキテクチャに基づいています。[13] [14]

MI6

MI6は、パッシブ冷却方式のPolaris 10ベースのカードで、16GBのGDDR5メモリを搭載し、TDPは150W 未満です。[1] [2] 5.7TFLOPS （FP16およびFP32）の演算性能を持つMI6は、ニューラルネットワークの学習よりも主に推論用途で使用されることが期待されています。MI6のピーク倍精度（FP64）演算性能は358GFLOPSです。[15]

MI8

MI8はFijiベースのカードで、R9 Nanoに類似しており、TDPは175W未満です。[1] MI8は4GBの高帯域幅メモリを搭載しています。8.2TFLOPS（FP16およびFP32）の演算性能は推論処理に適しています。MI8のピーク（FP64）倍精度演算性能は512GFLOPSです。[16]

MI25

MI25はVegaベースのカードで、HBM2メモリを採用しています。MI25の性能は、FP32演算で12.3 TFLOPSと予想されています。MI6およびMI8とは異なり、MI25は低精度演算でも性能を向上させることができ、FP16演算では24.6 TFLOPSに達すると予想されています。MI25のTDPは、パッシブ冷却方式で300W未満です。MI25は、1/16レートで倍精度演算（FP64）をピーク時768 GFLOPSで実行します。[17]

MI50、MI60

MI50 と MI60 は、GCN 5 の Vega20 バリアントに基づいています。1/2 レート FP64 をサポートし、Radeon ブランドを持ち、ディスプレイ出力を生成する機能を備えた最後の Instinct カードです。

MI100シリーズ（CDNA 1）

CDNA1 カードでは、マトリックス処理ユニットを追加しながら、レンダリング関連のリソースをすべて削除しました。

MI300シリーズ

クーラーなしのAMD Instinct MI325X

MI300AとMI300Xは、高性能コンピューティング（HPC）と生成型人工知能（AI）ワークロード向けに最適化されたCDNA 3アーキテクチャを採用したデータセンターアクセラレータです。CDNA 3アーキテクチャは、CoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate）やInFO（Integrated Fan-Out）といったTSMCの高度なパッケージング技術を活用したスケーラブルなチップレット設計を特徴としており、複数のチップレットを単一のインターポーザー上に統合します。チップレットはAMDのInfinity Fabricによって相互接続され、チップレットとホストシステム間の高速かつ低レイテンシのデータ転送を実現します。

MI300Aは、24個のZen 4 CPUコアと4個のCDNA 3 GPUコアを統合したアクセラレーテッド・プロセッシング・ユニット（APU）で、GPUセクションには合計228個のCUと128GBのHBM3メモリを搭載しています。Zen 4 CPUコアは5nmプロセスノードに基づいており、x86-64命令セットに加え、AVX-512およびBFloat16拡張をサポートしています。Zen 4 CPUコアは汎用アプリケーションの実行や、GPUコアのホスト側演算処理が可能です。MI300Aは、FP64で61.3TFLOPS（FP64マトリックスで122.6TFLOPS）、FP16で980.6TFLOPS（スパース演算で1961.2TFLOPS）のピーク性能と、5.3TB/sのメモリ帯域幅を備えています。 MI300A は PCIe 5.0 および CXL 2.0 インターフェイスをサポートしており、異種システム内の他のデバイスやアクセラレータと通信できます。

MI300Xは、CPUコアをGPUコアとHBMメモリに置き換えた専用の生成AIアクセラレータで、合計304CU（CUあたり64コア）と192GBのHBM3メモリを備えています。MI300Xは、自然言語処理、コンピュータービジョン、ディープラーニングなどの生成AIアプリケーションを高速化するために設計されています。MI300Xのピーク性能は、TP32で653.7TFLOPS（スパース性を考慮した場合1307.4TFLOPS）、FP16で1307.4TFLOPS（スパース性を考慮した場合2614.9TFLOPS）で、メモリ帯域幅は5.3TB/sです。 MI300Xは、PCIe 5.0およびCXL 2.0インターフェースに加え、AMDのROCmソフトウェアスタックもサポートしており、AMDハードウェア上で生成AIアプリケーションを開発および展開するための統合プログラミングモデルとツールを提供しています。[18] [19] [20]

MI350シリーズ

MI350XとMI355Xは、CDNA 4アーキテクチャ上に構築されたデータセンターアクセラレータで、高度なAIトレーニングと推論ワークロードを対象としています。TSMCの3nm（N3）プロセスで製造され、8TB/sの帯域幅を備えた288GBのHBM3Eメモリを備えた高性能チップレット設計を採用しています。[21] CDNA 4では、FP8とFP16に加えて、低精度フォーマットのFP4とFP6のネイティブサポートが導入され、MI355XでFP4コンピューティングが最大9.2ペタフロップスまで向上します。[22]このアーキテクチャは、GPUチップレットとホストシステム間の高速で低遅延のデータ転送のために、AMDのInfinity Fabricインターコネクトを維持しています。この設計はCDNA 3に基づいており、大規模なAI展開のスケーラビリティとエネルギー効率の両方を向上させます。

ソフトウェア

ROCm

以下のソフトウェアは、2022 年現在、Radeon Open Compute メタプロジェクトの下に再編成されています。

マルチGPU

MI6、MI8、MI25製品はすべてAMDのMxGPU仮想化技術をサポートしており、複数のユーザー間でGPUリソ​​ースを共有できます。[1] [23]

MIオープン

MIOpenは、AMDのディープラーニングライブラリであり、ディープラーニングのGPUアクセラレーションを可能にします。[1]その多くは、GPUOpenのBoltzmann Initiativeソフトウェアを拡張したものです。[23] これは、NvidiaのCUDAライブラリのディープラーニング部分と競合することを目的としています。Theano、Caffe、TensorFlow 、 MXNet 、Microsoft Cognitive Toolkit、Torch、Chainerといったディープラーニングフレームワークをサポートしています。プログラミングはOpenCLとPythonでサポートされているほか、AMDのHeterogeneous-compute Interface for PortabilityとHeterogeneous Compute Compilerを介したCUDAのコンパイルもサポートしています。

チップセット表

Instinct MI50のVega 20 GPU
AMD Radeon Instinct GPU（レンダリング出力あり、マトリックスユニットなし）
型式
（コード名）		打ち上げ建築
と ファブ		LLVM
ターゲット[24]		トランジスタ
とダイサイズ		コアフィルレート[a] [b] [c]ベクトルTFLOPS [a] [d]メモリTB Pバス
インターフェース
設定[e]クロック[a]
( MHz )		テクスチャ
（GT /秒）		ピクセル
( GP /秒)		FP16FP32FP64サイズ
( GB )		バスの種類
と幅		帯域幅
（GB /秒）		クロック
( MT/s )
Radeon Instinct MI6
（Polaris 10）[25] [26] [ 27] [28] [29] [30]		2017年6月20日GCN 4
グロフォ 14LP		gfx8035.7 × 10 9
232 mm 2		2304:144:32
36 CU		1120
1233		161.3
177.6		35.84
39.46		5.161
5.682		5.161
5.682		0.323
0.355		16GDDR5
256ビット		2247000150ワットPCIe 3.0
×16
Radeon Instinct MI8
（フィジー）[25] [26] [27] [31] [32] [33]		GCN 4
TSMC  28 nm		gfx8038.9 × 10 9
596 mm 2		4096:256:64
64 CU		1000256.064.008.1928.1920.5124HBM
4096ビット		5121000175ワット
Radeon Instinct MI25
(Vega 10) [25] [26] [27] [34] [35] [36] [37]		GCN 5
グロフォ 14LP		gfx90012.5 × 10 9
510 mm 2		1400
1500		358.4
384.0		89.60
96.00		22.94
24.58		11.47
12.29		0.717
0.768		16HBM2
2048ビット		4841890300ワット
Radeon Instinct MI50
（Vega 20）[38] [39] [40] [41] [42] [43]		2018年11月18日GCN 5
TSMC  N7		gfx90613.2 × 10 9
331 mm 2		3840:240:64
60 CU		1450
1725		348.0
414.0		92.80
110.4		22.27
26.50		11.14
13.25		5.568
6.624		16
32		HBM2
4096ビット		10242000300ワットPCIe 4.0
×16
Radeon Instinct MI60
（Vega 20）[39] [44 ] [45] [46]		4096:256:64
64 CU		1500
1800		384.0
460.8		96.00
115.2		24.58
29.49		12.29
14.75		6.144
7.373		32
AMD Instinct GPU（マトリックスユニットあり、レンダリング出力なし）
型式
（コード名）		打ち上げ建築
と ファブ		LLVM
ターゲット[24]		トランジスタ
とダイサイズ		コアベクトルTFLOPS [a] [d]行列の高速化[f]メモリTB Pバス
インターフェース
設定[e]クロック[a]
( MHz )		INT8 [グラム]FP16 [h]FP32FP64FP32FP64S.スパースサイズ
( GB )		バスの種類
と幅		帯域幅
（GB /秒）		クロック
( MT/s )
AMD インスティンクト MI100
（アークトゥルス）[47] [48] [49]		2020年11月16日CDNA 1
TSMC  N7		gfx90825.6 × 10 9
750 mm 2		7680:480:-
120 CU		1000
1502		122.9
184.6		122.9
184.6		15.36
23.07		7.680
11.54		2×2×1×32HBM2
4096ビット		1228.82400300ワットPCIe 4.0
×16
AMD インスティンクト MI210
（アルデバラン）[50] [51] [52]		2022年3月22日CDNA 2
TSMC  N6		gfx90a28 × 10 9
約770 mm 2		6656:416:-
104 CU
(1 × GCD ) [i]		1000
1700		106.5
181.0		106.5
181.0		13.31
22.63		13.31
22.63		2×2×1×64HBM2E
4096ビット		1638.43200300ワット
AMD インスティンクト MI250
（アルデバラン）[53] [54] [55]		2021年11月8日58 × 10 9
1540 mm 2		13312:832:-
208 CU
(2 × GCD )		213.0
362.1		213.0
362.1		26.62
45.26		26.62
45.26		2×2×1×2 × 64HBM2E
2 × 4096ビット[j]		2 × 1638.4500 W
560 W（ピーク）
AMD インスティンクト MI250X
（アルデバラン）[56] [54] [57]		14080:880:-
220 CU
(2 × GCD )		225.3
383.0		225.3
383.0		28.16
47.87		28.16
47.87		2×2×1×
AMD インスティンクト MI300A
（アンタレス）[58] [59] [60] [61]		2023年12月6日CDNA 3
TSMC  N5 & N6		gfx942146 × 10 9
1017 mm 2		14592:912:-
228 CU
(6 × XCD )

24個のZen 4 x86コア
（3× CCD）[i]

21001961年2月980.6122.661.31×2×2×128HBM3
8192ビット		53005200550 W
760 W（液冷）		PCIe 5.0
×16
AMD Instinct MI300X
(アクア バンジャラム) [62] [63] [64] [65]		153 × 10 9
1017 mm 2		19456:1216:-
304 CU
(8 × XCD )		2614.91307.4163.481.71×2×2×192750ワット
AMDインスティンクトMI350X [66][67]CDNA 4
TSMC  N3 & N6		gfx950185 × 10 9
1017 mm 2		16384:1024:-
256 CU
(8 × XCD )		22004600 [キロ]144.2144.272.11×1×2×288HBM3e
8192ビット		800080001000ワットPCIe 5.0
×16 (OAM)
AMD インスティンクト MI355X24001×1×2×2881400ワット
  1. ^ abcde ブースト値（利用可能な場合）は、基本値の下にイタリック体で記載されます。
  2. ^ テクスチャ フィルレートは、テクスチャ マッピング ユニットの数にベース (またはブースト) コア クロック速度を掛けて計算されます。
  3. ^ ピクセル フィルレートは、レンダリング出力ユニットの数にベース (またはブースト) コア クロック速度を掛けて計算されます。
  4. ^ ab精度パフォーマンスは、 FMA操作に基づいてベース (またはブースト) コア クロック速度から計算されます。
  5. ^ ab 統合シェーダ :テクスチャマッピングユニット :レンダリング出力ユニットと計算ユニット(CU)
  6. ^ 行列ユニットは、メインベクトル（SIMD）処理ユニットに加えて、機械学習アプリケーションで一般的な行列乗算演算を高速化するために存在します。一般的なデータ型の乗算を最適化し、TFLOPSを整数倍（通常2倍）に向上させることができます。CDNA3以降では、構造化スパース性正則化を使用することで、すべてのデータ型でTFLOPSを2倍に向上させることもできます。CDNA4では、FP32およびFP64の高速化が削除され、代わりに低精度（INT8、MXFP4/6/8、OCP-FP8、FP16、BF16）の高速化に重点が置かれています。
  7. ^ CDNA3 以降では、同じレベルのパフォーマンスでパックされた FP8 (E5M2、E4M3) をサポートします。
  8. ^ CDNA は、FP16 の半分の性能でBF16 をサポートします。CDNA2 以降は、FP16 と同じ性能レベルで BF16 をサポートします。CDNA3 以降は、FP16 と同じ性能レベルでTF32 をサポートします。
  9. ^ ab GCDはグラフィックス・コンピュート・ダイを指します。各GCDはそれぞれ異なるシリコンチップです。XCDとCCDも同様です。
  10. ^ CDNA 2.0 ベースのカードは、同じパッケージに 2 つのダイを使用する設計を採用しています。これらは 400GB/秒の双方向 Infinity Fabric リンクでリンクされており、ダイはホスト システムによって個別の GPU としてアドレス指定されます。
  11. ^ マトリックスのみ

参照

参考文献

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  • AMD Instinctアクセラレータのウェブページ
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