AMD Instinct TMMI300系列模块化芯片封装:HPC与AI加速器的Exa级系统解决方案

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AMD在2024年国际固态电路会议上展示了其V11 Highlighted Chip Releases中的Instinct TMMI300系列模块化芯片封装,这是一款专为exascale系统设计的高性能计算(HPC)和人工智能(AI)加速器。该芯片组旨在推动HPC和AI领域的性能边界,并且是AMD长期致力于高性能计算架构演进的延续。 会议亮点首先涵盖了概述和动机部分,介绍了研发这款新型芯片的目的,即为Exa-class(每秒百亿次计算)级别的系统提供强大的计算能力,以满足不断增长的数据处理需求。AMD的逻辑和物理组织结构经过精心设计,以实现高效能和灵活性。 芯片采用了模块化构建,通过将不同的功能单元或"chiplets"整合在一个统一的封装中,这种设计允许灵活地选择和升级特定的功能,如计算核心、内存接口或加速器模块,从而适应多样化的应用场景和性能需求。这样的设计降低了系统复杂性,提高了可扩展性和效率。 包装技术也是一大亮点,AMD展示了其先进的封装技术,可能包括高密度堆叠、微型化封装或者集成散热解决方案,以应对Exa-scale系统所需的低功耗和高热管理挑战。这些技术有助于优化芯片的散热性能,确保在高运算负载下保持稳定的运行。 此外,电源和热管理策略是关键要素,AMD可能采用创新的管理模式来平衡功率消耗与性能,同时确保系统的可靠性。随着芯片的世代迭代,AMD的DNA(例如AMDCDNA™)在晶体管设计和制造工艺上不断进化,这为1st代产品MI100以来的性能提升奠定了基础。 总结来说,AMD Instinct TMMI300系列模块化芯片封装是AMD在高性能计算和AI加速器领域的一次重大突破,它融合了先进架构、模块化设计、高效封装和智能管理技术,旨在推动exascale时代的计算性能极限。通过这一创新,AMD不仅展示了其在硬件领域的深厚积累,也为未来AI和HPC应用的发展打开了新的可能性。

index0 = numerical_corr.sort_values(ascending=False).index 36 print(train_data_scaler[index0].corr('spearman')) 37 38 new_numerical=['V0', 'V2', 'V3', 'V4', 'V5', 'V6', 'V10','V11', 39 'V13', 'V15', 'V16', 'V18', 'V19', 'V20', 'V22','V24','V30', 'V31', 'V37'] 40 X=np.matrix(train_data_scaler[new_numerical]) 41 VIF_list=[variance_inflation_factor(X, i) for i in range(X.shape[1])] 42 VIF_list 43 44 45 pca = PCA(n_components=0.9) 46 new_train_pca_90 = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1]) 47 new_test_pca_90 = pca.transform(test_data_scaler) 48 new_train_pca_90 = pd.DataFrame(new_train_pca_90) 49 new_test_pca_90 = pd.DataFrame(new_test_pca_90) 50 new_train_pca_90['target'] = train_data_scaler['target'] 51 new_train_pca_90.describe() 52 53 pca = PCA(n_components=0.95) 54 new_train_pca_16 = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1]) 55 new_test_pca_16 = pca.transform(test_data_scaler) 56 new_train_pca_16 = pd.DataFrame(new_train_pca_16) 57 new_test_pca_16 = pd.DataFrame(new_test_pca_16) 58 new_train_pca_16['target'] = train_data_scaler['target'] 59 new_train_pca_16.describe() 60 61 from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor 62 63 from sklearn.model_selection import learning_curve 64 from sklearn.model_selection import ShuffleSplit 65 66 new_train_pca_16 = new_train_pca_16.fillna(0) 67 train = new_train_pca_16[new_test_pca_16.columns] 68 target = new_train_pca_16['target'] 69 70 train_data,test_data,train_target,test_target=train_test_split(train,target,test_size=0.2,random_state=0) 71 72 clf = LinearRegression() 73 clf.fit(train_data, train_target) 74 score = mean_squared_error(test_target, clf.predict(test_data)) 75 print("LinearRegression: ", score) 76 77 train_score = [] 78 test_score = []解释每一句代码的意思

2023-06-16 上传

plt.boxplot(x=train_data.values,labels=train_data.columns) 3 plt.hlines([-7.5, 7.5], 0, 40, colors='r') 4 plt.show() 5 6 train_data = train_data[train_data['V9']>-7.5] 7 train_data.describe() 8 9 from sklearn import preprocessing 10 11 features_columns = [col for col in train_data.columns if col not in ['target']] 12 13 min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() 14 15 min_max_scaler = min_max_scaler.fit(train_data[features_columns]) 16 17 train_data_scaler = min_max_scaler.transform(train_data[features_columns]) 18 test_data_scaler = min_max_scaler.transform(test_data[features_columns]) 19 20 train_data_scaler = pd.DataFrame(train_data_scaler) 21 train_data_scaler.columns = features_columns 22 23 test_data_scaler = pd.DataFrame(test_data_scaler) 24 test_data_scaler.columns = features_columns 25 26 train_data_scaler['target'] = train_data['target'] 27 28 train_data 29 30 mcorr=mcorr.abs() 31 numerical_corr=mcorr[mcorr['target']>0.1]['target'] 32 print(numerical_corr.sort_values(ascending=False)) 33 34 index0 = numerical_corr.sort_values(ascending=False).index 35 print(train_data_scaler[index0].corr('spearman')) 36 37 new_numerical=['V0', 'V2', 'V3', 'V4', 'V5', 'V6', 'V10','V11', 38 'V13', 'V15', 'V16', 'V18', 'V19', 'V20', 'V22','V24','V30', 'V31', 'V37'] 39 X=np.matrix(train_data_scaler[new_numerical]) 40 VIF_list=[variance_inflation_factor(X, i) for i in range(X.shape[1])] 41 VIF_list 42 43 44 pca = PCA(n_components=0.9) 45 new_train_pca_90 = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1]) 46 new_test_pca_90 = pca.transform(test_data_scaler) 47 new_train_pca_90 = pd.DataFrame(new_train_pca_90) 48 new_test_pca_90 = pd.DataFrame(new_test_pca_90) 49 new_train_pca_90['target'] = train_data_scaler['target'] 50 new_train_pca_90.describe()

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