CDNA 3 - MI300

pipin

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Wahrscheinlich gibts am 13. Juni von AMD selbst nähere Infos, aber es gibt weitere Gerüchte, deswegen mache ich mal nen Thread dazu auf.

Von AMD ist bislang erst offiziell bekannt, dass MI300 für den Supercomputer El Capitan kommt. Umsatztechnisch soll es sich erst im vierten Quartal 2023 auswirken.
 
Laut AdoredTV soll MI300 aber nicht nur als APU, sondern auch als GPU und CPU erscheinen:


MI300A - APU
- 6 GPU chiplets
- 3 CPU chiplets
- 128 GB HBM3

MI300X - GPU
- discrete GPU
- 8 chiplets with 304 CUs
- 128/192 GB HBM3

MI300C - CPU
- 96 Genoa cores
- HBM3
 
Etwas zu El Capitan, der MI300A einsetzen wird:


COE is the Center of Excellence, and that’s a basic mechanism under which our application teams and our software experts, in general, are interacting with HPE and AMD. So RAJA is a portability suite built on C++ abstractions, primarily lambdas, that many of our applications in the process of porting from primarily CPUs—prior to our Sierra system—have adopted in order to be able to run on GPUs and basically be able to simplify the effort involved in porting to new systems. It’s similar to the Kokkos infrastructure that’s produced at Sandia. The two, RAJA and Kokkos, are actually very similar.

In general, our application teams have found preparations for AMD GPUs to be pretty straightforward. We largely credit the use of RAJA for that. Our application teams basically spent 3 to 5 years getting ready to run on Sierra. And the effort that’s been involved in terms of man months has been more like 3 to 5 months—man months—to be ready to run on AMD GPUs.

So to give you some specific examples for El Cap, we’ll be using the HPE—formerly Cray—Slingshot network in El Capitan. So that’s, you know, significant portions of that networking technology were developed through ECP funding. We are also in AMD technology, so we’ll be using the MI300A. The A is for APU, which is accelerated processing unit, which provides integrated CPU and GPU technology on the same package. So it’s using CPU chiplets and GPU chiplets all together to form a single processing unit. And that type of technology would not have been available for El Capitan without the work that AMD did under PathForward.
 
www.exascaleproject.org
Standort für den Exascale-Supercomputer El Capitan am Lawrence Livermore National Laboratory - Exascale Computing Project
Das Lawrence Livermore National Lab bereitet sich auf El Capitan vor, den ersten Exascale-Supercomputer der National Nuclear Security Administration.
www.exascaleproject.org www.exascaleproject.org

COE ist das Center of Excellence, und das ist ein grundlegender Mechanismus, unter dem unsere Anwendungsteams und unsere Softwareexperten im Allgemeinen mit HPE und AMD zusammenarbeiten. RAJA ist also eine Portabilitätssuite, die auf C++-Abstraktionen, vor allem Lambdas, aufbaut, die viele unserer Anwendungen im Prozess der Portierung von primär CPUs - vor unserem Sierra-System - übernommen haben, um auf GPUs laufen zu können und im Grunde den Aufwand für die Portierung auf neue Systeme zu vereinfachen. Es ist ähnlich wie die Kokkos-Infrastruktur, die in Sandia produziert wird. Die beiden, RAJA und Kokkos, sind sich tatsächlich sehr ähnlich.

Im Allgemeinen haben unsere Anwendungsteams festgestellt, dass die Vorbereitungen für AMD-GPUs ziemlich unkompliziert sind. Das verdanken wir größtenteils der Verwendung von RAJA. Unsere Anwendungsteams haben im Grunde 3 bis 5 Jahre damit verbracht, sich auf Sierra vorzubereiten. Und der Aufwand in Form von Mannmonaten war eher 3 bis 5 Monate - Mannmonate, um für AMD-GPUs gerüstet zu sein.

Um Ihnen ein paar konkrete Beispiele für El Cap zu geben: Wir werden das HPE-vormals Cray-Slingshot-Netzwerk in El Capitan verwenden. Ein großer Teil dieser Netzwerktechnologie wurde mit ECP-Mitteln entwickelt. Wir setzen auch AMD-Technologie ein, d. h. wir verwenden den MI300A. Das A steht für APU (Accelerated Processing Unit), die integrierte CPU- und GPU-Technologie auf demselben Gehäuse bietet. Es werden also CPU-Chips und GPU-Chips verwendet, die zusammen eine einzige Verarbeitungseinheit bilden. Und diese Art von Technologie wäre ohne die Arbeit, die AMD im Rahmen von PathForward geleistet hat, für El Capitan nicht verfügbar gewesen.

Übersetzt mit www.DeepL.com/Translator (kostenlose Version)
 
MI300 GPU
440CU (8X55CU-GCD)
28.160 SP
1,7-2,2Ghz Takt
128GB HBM RAM
256 flop fp64 X 440CU X 1,7Ghz ~ 191,48 Tflops fp64 !
Bei ~900W sind das ~112,5W pro 55CU GCD

MI300A APU
330CU (6X55CU-GCD)
21.120 SP
1,7-2,2Ghz
128GB HBM RAM
256 flop fp64 X 330CU X 1,7Ghz ~ 143,61 Tflops fp64 !
24 Cores CPU
Zen5
Takt ?
 
MI300 GPU
440CU (8X55CU-GCD)
28.160 SP
1,7-2,2Ghz Takt
128GB HBM RAM
256 flop fp64 X 440CU X 1,7Ghz ~ 191,48 Tflops fp64 !
Bei ~900W sind das ~112,5W pro 55CU GCD

Quelle? Das sind ja noch mehr CUs als AdoredTV angegeben hat.
 
MI300 GPU
440CU (8X55CU-GCD)
28.160 SP
1,7-2,2Ghz Takt
128GB HBM RAM
256 flop fp64 X 440CU X 1,7Ghz ~ 191,48 Tflops fp64 !
Bei ~900W sind das ~112,5W pro 55CU GCD

Quelle? Das sind ja noch mehr CUs als AdoredTV angegeben hat.

MI300A APU - 330CU / 24C
MI300 GPU - 440CU
MI300C - 24CU / 192C ???
 
Die Präsentation anlässlich der AMD Data Center and AI Technology Premiere hat nicht ganz so viel ergeben.

MI300A mit
  • CPU Cores: 24
  • GPU XCD: 6
  • HBM Stacks: 8x2 in 8GB
  • Memory in GB: 128GB (shared memory)
  • Sampling Q2, RampUp Q4
MI300X mit
  • CPU Cores: 0
  • GPU XCD: 8
  • HBM Stacks: 8x3 in 8GB
  • Memory in GB: 192GB @ 5.218TB/s (8x 652.25GB/s)
  • IF Bandbreite 892GB/s (ca. 30% mehr als Bandbreite pro HBM Stack)
  • Sampling Q3, RampUp Q4
Die Bandbreiten im 300A sind noch unklar.
Die Taktraten sind nicht klar.
Von AI Cores war nicht die Rede.
Auch andere Varianten wurden zunächst nicht vorgestellt.
 
Zuletzt bearbeitet:
Nextplattorm hat etwas mehr Informationen zur MI300-Serie:
amd-mi-300-vs-other-gpu-specs-2.jpg


Den Codenamen "Antares" habe sich die Jungs selber zurecht gelegt :)
One last thing. AMD has cooked up a little something called the AMD Instinct Platform, which puts eight of the MI300X GPUs and 1.5 TB of HBM3 memory into an industry standard, Open Compute-compliant, Universal Base Board (UBB) form factor. Intel has done the same for its “Ponte Vecchio” GPUs, which also plug into Open Compute Accelerator Module (OAM) sockets. Both Microsoft and Facebook put forth the OAM and UBB standards, and they absolutely want GPUs that adhere to these if they can get them, and if not, they want Nvidia HGX boards with their SXM4 and SXM5 sockets to at least fit in the same enclosures without modification.

The MI300A is sampling now and will be shipping later this year, presumably in time for El Capitan to make it onto the November 2023 Top500 rankings as the most powerful supercomputer in the world. The MI300X will start sampling in the third quarter and is expected to start shipping by the end of the year. The launch of the MI300 family of GPU accelerators, complete with feeds, speeds, and hopefully pricing, is slated for later this year – our guess is around the SC23 supercomputing conference in November, perhaps the week before.

Heaven only knows what they might cost. If you have to ask you can’t afford it. . . . But probably in the neighborhood of $20,000 with supply shortages pushing up street prices to perhaps as high as $30,000.
 
Software Update bringt deutlichen Schub für Mi250, sicherlich dann auch für MI300.

 
Die Tabelle mit den Verbrauchsangaben pro System finde ich interessant. Während die einzelnen GPUs von Nvidia deutlich weniger verbrauchen mit 400W vs. 560 W, kommt ein Gesamtsystem mit 8 Nvidia GPUs auf 6500W und 2 Systeme mit jeweils 4 AMD GPUs auf nur noch 6000W.
Da scheint AMD mit dem Interconnect um Längen effizienter zu sein.
Das sind immerhin 1.780 W mehr Systemverbrauch bei 8 GPUs oder für jede GPU ein 222 W Aufschlag um sie in das System zu integrieren bei Nvidia.
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Ich glaube das ist ein Copy/Paste Fehler. Die Specs in Shops sagen 250 W für die 40 GB Version
 
Ich glaube das ist ein Copy/Paste Fehler. Die Specs in Shops sagen 250 W für die 40 GB Version

Dort bei der 80-GB-Version aber auch. ;)
 
Hmm Peak Power ist nicht die TDP - wenn beides identisch ist mit 40GB weniger Speicher habe ich keine Erklärung, da ja auch die TFLOPs identisch sind. Da kann man einen höheren Takt der 40GB Version ausschließen, der das zusätzliche Powerbudget ausnutzen könnte. Anderseits sind es vielleicht auch keine Meßwerte, sondern nur die Herstellerangaben. *noahnung*
 
what about MI300... MLID hat es am Ende von seinem Take ausreichend zusammengefasst, AMD hat bestätigt dass sie liefern wie versprochen und viele Partner aufgezeigt die dem zustimmen.


Am ehesten wäre noch anzumerken, dass das nächste ROCm 6 bis nächsten Monat kommen soll (Hinweis: das bricht die Abwärtskompatibilität)
Hat nichts mit MI300 zu tun: Hawk Point wird bereits ausgeliefert war zu lesen

Was sonst noch erheblich war ist, dass Broadcom mit den eigenen Chips künftig Infinity Fabric xGMI Anbindungen erlauben wird, dann könnte das z.B. für Hyperscaler mit MI400 direkt angebunden werden um Cluster basierend auf Ethernet noch schneller zu machen.

APU bevorzugende Software mit einheitlichem RAM soll auf MI300A bis 4x schneller als auf Nvidias Hopper laufen.
 
Zuletzt bearbeitet:
Am ehesten wäre noch anzumerken, dass das nächste ROCm 6 bis nächsten Monat kommen soll (Hinweis: das bricht die Abwärtskompatibilität)
Ich bin dummerweise noch vor der Präsentation eingeschlafen. Habs aber nachgeholt und ich meine sie sagten, dass es noch im Dezember kommt.

Ansonsten war ich auch überrascht, dass Dell schon Bestellungen annimmt und das If lizenziert wird.
Aber alles in allem war es ne Runde Sache. Software ist halt noch zu beurteilen. Die Frage ist halt inwieweit AMD Kapazitäten beim packaging hat, weil das ja wirklich anspruchsvoll ist.
 
Die ganze AI-Präsentation war gleichermassen im Stil der EPYC Präsentationen - gerichtet an OEM-Partner und Hyperscaler.
Man präsentiert zu aller erst eine stabile und verlässliche Entwicklung mit eigenen Vorteilen gegenüber der Konkurrenz. Man will langfristige Partner bzw. Kunden.
XDNA und PC basierte AI Entwicklung auf den APUs war noch ein Anghängsel aber hatte IMHO die meisten echten News. Das müsste meiner Meinung nach künftig eine eigene Präsentation bekommen, sobald durch Microsoft AI im Mainstream ausgerollt wird.
Doppelposting wurde automatisch zusammengeführt:

Ich bin dummerweise noch vor der Präsentation eingeschlafen.
Hast Du evtl. den gesamten Foliensatz als Pressedeck zum posten?
Da war wohl mehr XDNA(2) drin als in der Show gezeigt.
 
Zuletzt bearbeitet:
Lustige Geschichte: bei Nvidia hat man mit eigenen Benchmarkbalken auf die AMD-Präsentation reagiert um diese zu diskreditieren. Dabei hat man nicht mit der Kompetenz der eigenen Kunden gerechnet. Eine erste Reaktion war (von Vigotti Francesco) hervorzuheben, dass Nvidia für diese eigenen Aussagen die Angaben von Latenz auf Durchsatz der Anfragen umgedichtet bzw. falsch verglichen hatte. Mindestens genauso fragwürdig ist die Balkendarstellung zu weiteren Batches, ohne dieses gleichermassen für ein MI300 nachzuführen.

Das Marketing nimmt bizarre Züge an, es geht offensichtlich um viel Geld.
 
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