An Overview of High Performance Computing and Responsibly Reckless Algorithms
该笔记内容来源于 Jack Dongarra 教授于 2024.8.5 在中大的讲座“An Overview of High Performance Computing and Responsibly Reckless Algorithms”。
大多数东西还不懂但是会慢慢了解的。
1970 年代的 HPC 系统
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CDC 7600 36.4 MHz：主存 \(65\) 千词（每个词 \(60\) 位），峰值 \(36 \rm{Mflop/s}\)，每日至少停止运行一次（通常是四到五次）。
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IBN 370.195 18.5 MHz：并行运算，可以同时进行 \(7\) 次浮算，内存 \(4 \rm{MB}\)。
50 年来线性系统软件包的开发
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EISPACK(1970's)：使用 Fortran，它依赖于矩阵的行。
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LINPACK(1980's)：依赖 Level 1 Basic Linear Algebra Subprograms(BLAS) 操作，即向量乘向量，且使用矩阵的列。
此外 Level 2 & 3 BLAS - ATLAS 支持矩阵乘向量和矩阵乘矩阵操作。
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LAPACK(1990's)：依赖 Level-3 BLAS 操作，对缓存十分友好。
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ScaLAPACK(2000's)：依赖 PBLAS Mess Passing。（PVM 和 MPI 是 Message passing 的标准）
在之后的 PLASMA/MAGMA(2010's) 和 SLATE(2020's) （依赖于 C++）出现了 DAG Scheduling（DAG 调度，基于 PaRSEC）等等，不再赘述。
现在的 HPC Environment
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高度并行，使用分布式内存和 MRI + Open-MP 程序设计模型。
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商业处理器 + GPU 加速器。
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浮算次数不反应解决问题的时间大小。
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有 64,32,16,8 字节级别的浮算硬件。
Dennard Scaling
Dennard Scaling（登纳德缩放定律，1974）认为，随着晶体管尺寸的缩小，其功率密度保持不变，从而使芯片的功率与芯片面积成正比。随着晶体管密度的增加，每个晶体管的能耗将降低，计算机将变得更加节能。
但自 2005-2007 年前后，Dennard Scaling 定律似乎已经失效。集成电路中的晶体管数量仍在增加，但性能提升开始放缓。主要原因在于，当芯片尺寸不变而晶体管数量增多时，电流泄漏问题变得更加严重，导致芯片升温，进一步增加能源成本。
Frontier
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峰值 \(2\rm{Eflop/s}\)，功率 \(20+\rm{MW}\)。在数据分析、机器学习、人工智能方面，在 \(16\) 位下达到了 \(11.2\rm{Eflop/s}\) 的峰值。
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每个 node 有一个 AMD CPU 和四个 AMD GPU（后者性能占比为 \(99\%\)），\(730\mathrm{GB}\) fast memory 和 \(2\mathrm{TB}\) NVMe memory。
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共 \(9408\) nodes（\(37,632\) GPUs，\(8.8\times 10^6\) Cores），\(706\mathrm{PB}\) 内存（\(695\mathrm{PB}\) Disk + \(11\mathrm{PB}\) SSD)。
值得注意的是目前 TOP 级别的 HPC 的 Fraction of Peak 十分的低（大部分 \(<2.0\%\) 甚至是 \(1.0\%\)）。
"Respnsibly Reckless" Algorithms
牵扯到 AI 和 ML，Deep Learning 需要大量的小型矩阵运算（"the time-consuming part"），从而引出这个 Responsibly Reckless Algorithms：
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尝试使用一个快速的算法，但是它可能会失败（概率较低）。避免 Data Movement 和 Synchronization（同步？），使用 Mixed Precision。
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检查其不稳定性，有需要的话再用稳定算法计算它。
Algorithm / Software advances follows hardware.
And there is "plenty of room at the top".
