MEET THE EXPERTS: THIS IS EPY™ · 2018. 9. 5. · 世界初のCPU& GPU 1Chip化 Introduction of Ryzen, Ryzen PRO, Vega, Radeon Instinct and EPYC SOC processors 2017 AMDはテクノロジー・リーダーです

1 | AMD THIS IS EPYC! | SEPTEMBER, 2018

MEET THE EXPERTS: THIS IS EPYC™September 7, 2018

日本AMD株式会社

HPE HPC & AIフォーラム 2018


First public demo of “Zen” microarchitecture

2016

First to market

with 6th generation

technology for

Commercial

2015

Inside every major next

generation gaming

console

2013Brings world’s

first APUs to

market

2011

Powered the

world’s most

efficient

super computer

2009

2004

2000

1970

20032006

2012 2014

Industry’s first

quad-core x86 SoCs

Breaks 1GHz GPU barrier

with Radeon™ HD 4890

First to break teraflop

performance barrier

World’s first x86

dual-core processor

First to break the historic

1GHz with the AMD Athlon™

World’s first x86-64

bit architecture

First proprietary

device: Am2501

logic counter

introduced

世界初のCPUコアクロック 1GHz を突破

世界初の64-bit x86 プロセッサーの市場投入

世界初のx86デュアルコアプロセッサーの市場投入

世界初のx86クアッドコアプロセッサー SoCを市場投入

世界初のCPU & GPU 1Chip化

Introduction of Ryzen, Ryzen PRO,

Vega, Radeon Instinct and EPYC SOC processors

2017

AMDはテクノロジー・リーダーです

創業以来 48年、イノベーションと

リーダーシップこそ、私たちの存在意義であり

今後も継続していきます。

64ビット化

X86 2コア実現

CPU & GPU1チップ化

X86 4コアSoCを実現

1GHz超


25% unit share

世界初の64-bit世界初のマルチコア X86ハーパートランスポート

スーパ―コンピュ

ータ市場での圧倒的な性能の提供

データセンター市場への長年の貢献

*See endnotes


現在のデータセンターは新しいテクノロジーを必要としています

既存のプラットフォーム

ブレードサーバーは停滞気味

依然ラックサーバーが主流

高密度サーバー需要は若干の上昇

不明瞭な進化

不相応な価格のUp

若干のコア数のUp

パフォーマンスのリソース制約と非効率性とで、アプリケーションのパフォーマンスが最適化されない…

革新的な進化

シリコン

サーバプラットフォーム基盤

デザインの再考が必要

SC17| AMD SERVER ROADMAP | SC17 | AMD CONFIDENTIAL – NDA ONLY

サーバー市場向けの新しいブランド


“ZEN” アーキテクチャーAMD が保証するハイパーフォーマンスコンピューティング

▪ マルチスレッド性能の優位性

▪ 妥協のない1P サーバーでの性能

▪ 最高の電力性能

▪ 前世代に比べて IPC 52% 向上

Zen

*See Endnotes: NAP-96; NAP-69; NAP-41,GD-108


▪ ハイパフォーマンス, スケーラブルなインターコネクト

▪ NUMA-対応アプリケーション向けにコアスケーラビリティ―を提供

▪ チップレベルでのシステム構成の選択を可能にします

インフィニティーファブリックハイパートランスポートからの進化

Scalable Control Fabric

Scalable Data Fabric

Memory

CPUs/GPUs/Accelerators

▪ コヒーレントなインターコネクトがチップ間の接続を拡張します


EPYC™

卓越した性能によりビジネス・

アジリティが実現

数字で見る

リーダーシップの機能セット32

ソケットあたり24、16、8コア

機能を損なうことなく幅広いコアをサポート

128単一のCPUにPCIe® 3.0レーン

最大のI/O容量*

8CPUあたりのメモリー・チャネル

業界をリードするメモリー帯域幅*

2TB ソケットあたりのRAM

最もリッチなメモリー密度

脚注のNAP-42、NAP-43、NAP-44、NAP-56を参照してください


EPYCのパワーで性能を向上

より多いコア

最大32個のマルチスレッド・コア

クラウド・スケーラビリティ

優れた性能

より高いVM密度

より大きいメモリー

最高のメモリー・チャネル最大のメモリー容量

強化されたVM性能

優れたデータベース性能

リソース使用率の最適化

より高いI/O

128個のPCIe 3.0レーン

より高い駆動力

より高いGPU

より優れたアクセラレータ

脚注のNAP-42、NAP-43、NAP-44、NAP-56を参照してください


24コア

7451

7401

16コア

7351

7281

7301

32コア

7601

7551

7501

一貫した機能と簡素な製品シリーズ

1ソケットと2ソケット

7551P 7401P 7351P1ソケットのみ

AMD価格設定は2018年1月の1K単価ベースに基づきます 12

DDR4-2666

メモリー容量：2TB

128個のPCIe3®レーン

ターボ・ブースト

SMT

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

✓

7251/DDR4-2400

✓

✓

✓

✓

8コア

7251

7261


AMD EPYC 7000 SERIES PROCESSOR PRODUCT STACK

Model Number

OPN 2P/1P Cores ThreadsBase Freq

(Ghz)

All Cores Boost Freq

(Ghz)

Max.Boost Freq

(Ghz)

L3 $(MB)

DDR Channels

Max DDR Freq

(1DPC)PCIe

TDP(W)

7601 PS7601BDVIHAF 2P or 1P 32 64 2.20 2.70 3.20 64 8 2666 x128 180

7551 PS7551BDVIHAF 2P or 1P32 64 2.00 2.55 3.00 64 8 2666 x128 180

7551P PS755PBDVIHAF 1P ONLY

7501 PS7501BEVIHAF 2P or 1P 32 64 2.00 2.60 3.00 64 8 2400/2666 x128 155/170

7451 PS7451BDVHCAF 2P or 1P 24 48 2.30 2.90 3.20 64 8 2666 x128 180

7401 PS7401BEVHCAF 2P or 1P24 48 2.00 2.80 3.00 64 8 2400/2666 x128 155/170

7401P PS740PBEVHCAF 1P ONLY

7351 PS7351BEVGPAF 2P or 1P16 32 2.40 2.90 2.90 64 8 2400/2666 x128 155/170

7351P PS735PBEVGPAF 1P ONLY

7301 PS7301BEVGPAF 2P or 1P 16 32 2.20 2.70 2.70 64 8 2400/2666 x128 155/170

7281 PS7281BEVGAAF 2P or 1P 16 32 2.10 2.70 2.70 32 8 2400/2666 x128 155/170

7261 PS7261BEV8RAF 2P or 1P 8 16 2.50 2.90 2.90 64 8 2400/2666 X128 155/170

7251 PS7251BFV8SAF 2P or 1P 8 16 2.10 2.90 2.90 32 8 2400 x128 120


MCM VS. MONOLITHIC

MCM のアプローチは数々の優位性を提供します

高いイールド、機能の拡張性製品展開の拡張性

EPYC™ Processors 4x 213mm2die/package = 852mm2Si/package

EPYC Monolithicの場合 ~777mm2*

各ダイ間のInfinity Fabric を削除出来るので、その分 Total Die面積は小さくなります。

852mm2/ 777mm2= ~10% MCM の方がダイ面積が大きくなります。

ダイサイズが小さくなると、歩留まりは指数関数的に改善します。結果、Totalコストが下がります。

* Die sizes as used for Gross-Die-Per-Wafer

MCM は歩留まりの改善、ピーク性能の向上の向上により、プラットフォームの価値を最大化します。

32C ダイコスト

1.0x

32C ダイコスト

0.59x


PUTTING IT TOGETHER : 2Pピークバンド幅 DDR4-2667

4 M

emo

ry C

han

nel

s 4 M

emo

ry Ch

ann

els

4 M

emo

ry Ch

ann

els

4 M

emo

ry C

han

nel

s

Memory BW = 21.3 GB/s per channel, ~170GB/s per socket

Fabric BW (bidir) = 42.6 GB/s per 4B linkBisection BW: 4*42.6 = ~170GB/s

Fabric BW (bidir) = 37.9 GB/s per 2B linkBisection BW: 4*37.9 = ~152GB/s

EPYC™はバランス良く設計され

ダイ内部だけでなく、ダイ間でも、ソケット間でもスケールする

▪ 高性能コア, 大規模I/Oを支えるバランスが必要‒ ボトルネックの排除

▪ バイセクション・バンド幅‒ ソケット内は2倍必要

‒ ソケット間とマッチさせる必要

▪ 低レイテンシーの実現‒ Infinity ファブリックを構築した目的


メモリー・インターリービング

メモリー・チャンネル・インターリーブ：各チャンネル・ペアに最低1枚のDIMMが実装されていること

‒ さらにDIMM 容量が各チャンネルで同じであること

‒ 性能のために、チャンネル。インターリービングはデフォルトであることを推奨

ダイ (チャンネル・ペア)インターリーブ：すべてのチャンネルのメモリ容量が同じであること

ソケット・インターリーブ：チャンネル・ペアとダイ・インターリーブが有効で、かつすべてのチャンネルのメモリ容量が同じであること

ソケット・インターリーブ

チャンネル

インターリーブ

ダイ・インターリーブ

DIE 2 DIE 1

DIE 3 DIE 0

DIE 2 DIE 1

DIE 3 DIE 0


消費電力パフォーマンス

パフォーマンス定義, パワー定義, TDP設定

サーバーシステムとその環境は多岐に渡ります

CPUに多くの選択肢があります‒ 高速 / ハイ・リーケジパーツ‒ 低速 / ロー・リーケジパーツ

ある顧客は、どの様な環境においても再現性が高く、安定的なパフォーマンスを要求します‒ この様な設定下では、消費電力が変動します

またある顧客は消費電力固定で、最大のパフォーマンスを望む場合もあります。‒ この場合、パフォーマンスは変動します

EPYC™ CPUはどちらのモードもブート時に選択可能です (BIOS設定可能)

0.96

0.98

1

1.02

1.04

1.06

Max System and Silicon Margin Min

消費電力定義のモード

0

0.5

1

1.5

パフォーマンス定義のモード

正規化されたパフォーマンスと消費電力

Max System and Silicon Margin Min

Product TDP Low range High range

180W 165W 200W155W 135W 170W120W 105W 120W

▪ また、EPYC はTDPの設定変更可能が可能ですので、TCO,ピークパフォーマンス、パフォーマンス/Wの最適化を可能にします。


1コアあたりのリニア・ボルテージ・レギュレーション

全てのDie/Coreを同時に電圧制御していては、電力の無駄になります。

EPYCは、各コアの負荷状況を確認し、コア毎の電圧制御を可能にします。

‒ これにより大幅な消費電力の削減を実現します

Per-core LDO Controlled

Core0 Core1 Core2 Core3 Core4 Core5 Core6 Core7

VD

D0

VD

D1

RVDD (VRM output)


VD

D8

VD

D9

Die0 Die1


VD

D1

6

VD

D1

7

Die2


VD

D2

4

VD

D3

1

Die3


現状を超えるセキュリティ機能

SECURE ROOT-OF-TRUSTテクノロジー

Secure Root-of-Trusからの起動

SECURE MEMORY

ENCRIPTION（SME）

メモリー・ハッキングやスクレイピングから保護

SECURE ENCRYPTED VITUALIZATION（SEV）

仮想マシンを暗号化して隔離


14% より多くのコア33% より広帯域なメモリー

FABRIC

7601

世界記録を樹立！SPECfp®_rate2006SPECrate®2017_fp

7601

2.6x より大容量なメモリー

2.3x より優れた価格性能比

Feature and perf/$ comparison to 2 Intel Xeon Platinum 8180.Perf/$ based on published prices and published SPECFP_rate2016 scores on spec.orgWorld record benchmarks based on SPECfp®_rate2006 and SPECrate®2017_fp scores on spec.org as of Jan. 18, 2018*See Endnotes: NAP-43; NAP-56; NAP-42; NAP-44 ;NAP-53

最先端の 2-ソケットサーバー

UPTO


HPC 分野での2ソケットEPYCのご採用が進んでいます！

研究・解析 & 学術系

産業分野

クラッシュ解析向けにEUの大手自動車会社での採用実績

F1数チームでの採用実績工業系デザインでの採用実績(大手企業様)

INFNItalian National Institute for

Nuclear Physics

University of Ulm

“AMD EPYCはこれまでのプロセッサーとは全く違います。これは、大幅なアーキテクチャのアップグレードです。”

“我々は価格性能比の圧倒的に優れた、HPEのAMD EPYC搭載機を採用しました。”

Dr. Paul Brenner, Associate Director, Notre Dame Center for Research Computing

AMD EPYC™搭載サーバーでハイスピード性能を提供

チャレンジハイパフォーマンスコンピューティングの性能を向上し、幅広い領域の科学アプリケーションに向けて、強靭な計算インフラを提供すること。

ソリューションAMD EPYCプロセッサベースのHPE ProLiant DL385 Gen10サーバーを導入することで、HPE Silicon Root of Trustセキュリティとプロセッサあたり最大32コアと2TBのメモリを提供します。

結果CRCの研究者は、大容量・広帯域のメモ

リー、とプロセッサーコアを使用し、メモリを大量に消費するワークロードをコスト効率良く、しかも効率的に実行し、大量のデータをすばやく分析することが可能になりました。


HTTPS://H50146.WWW5.HPE.COM/DIRECTPLUS_ENT/CASESTUDY/NAIST.HTML

DL385 GEN10 採用事例： NAIST (ビックデータ解析)


EPYC が得意とするアプリケーション・ベンチマーク

CFD (流体解析系)‒ Siemens Star CCM+

‒ ANSYS Fluent

‒ Altair RADIOSS

‒ OpenFORM

FEA Crash Simulation (衝突解析系)‒ LSTC LS-Dyna

‒ Dassault Systems Simulia Abaqus

‒ Altair RADIOSS

EDA (デザインツール)‒ Synopsys IC Compiler II

‒ Synopsys PrimeTime

‒ Mentor Calibre nmDRC Physical Verification

Oil and Gas (オイル・ガス探索系)‒ Semismic data analysis and reservoir modeling

Weather Modeling (天気予測)‒ Weather Research and Forecast model

In-Memory Data Analysis (メモリー内解析)‒ SPARK

Synthetics (汎用ベンチマーク)‒ Stream

‒ DGEMM performance

‒ SPEC CPU 2017 & SPEC CPU 2006

Molecular Dynamics (分子力学系)

‒ NAMD Molecular Dynamics

‒ Gromacs

‒ Lammps

Raytracing (光学・レイトレーシング)‒ POV-Ray Rendering


価格 VS. 性能 SPECCPU2006 FP Rate Score vs. list price

Increased throughput

DECREASE TCO

Reduced iteration times

INCREASE AGILITY

Protect vital data

ENHANCE SECURITY

SPECCPU2006 FP Rate Score

List

pri

ce


テクニカルな優位性のポイント

0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% 140% 160% 180%

Xeon 4114

EPYC 7281

Xeon 4116

EPYC 7301

Xeon 5118

EPYC 7351

Xeon 6130

EPYC 7401

Xeon 8160

EPYC 7601

Scores are estimates based on SPECrate®2017_fp_base. See SpecInt End Notes

Pricing ranges based on Intel recommended customer pricing per ark.intel.com Mar2018; AMD 1Ku pricing Mar2018

$500 - $800

$900 - $1,000

$1,800 - $2,500

$1,000 - $1,800

> $4,00022% Better Perf

35% Better Perf

57% Better Perf

54% Better Perf

72% Better Perf

$4,200

$1,100

$1,273

$825

$1,002

$650

$694

$4,701

$1,850

$1,894

▪ 性能

▪ コア密度

▪ メモリー容量

▪ IO 接続性

▪ 一貫した機能サポート

より優れた高性能を市場に提供します2 EPYC™ VS. 2 XEON™ - 浮動小数点演算性能


+55%

ポイント: 浮動小数点演算性能と L1キャッシュ性能

+16%

ポイント: 浮動小数点演算性能とL2キャッシュ性能

Intel Xeon E5-2699 v4, 263

Intel Xeon Platinum 8176, 340

EPYC 7601, 526

0 100 200 300 400 500 600

+41%

ポイント: 浮動小数点演算性能とメモリーバンド幅

浮動小数点演算：サードパーティによる評価VS XEON PLATINUM 8176

圧倒的な浮動小数点演算性能

を提供

▪ より多くの高性能コア

▪ 効率的はFP専用エンジン

▪ 広いメモリバンド幅

Note: All benchmarks taken from Anandtech.com. 3rd party testing not verified by AMD. See Endnotes NAP-42, NAP-43

Intel Xeon E5-2699 v4, 3.9

Intel Xeon Platinum 8176, 4.1

EPYC 7601, 5.8

0 1 2 3 4 5 6 7

Intel Xeon E5-2699 v4, 188

Intel Xeon Platinum 8176, 214

EPYC 7601, 249

0 50 100 150 200 250 300

NAMD Molecular

Dynamics 2.10

C-ray rendering at

3840x2160

POV-ray


Intel Xeon E5-2699 v4

EPYC 7601, SPEC OMP®

EPYC 7601, ANSYS Fluent

EPYC 7601, Weather Research Forecast

0 50 100 150 200

▪ オイラーマスソルバに基づくメソスケールの数値気象予測エンジン

EPYC™ 7601 プロセッサーは、Broadwellに対して最大+77% の性能を提供します

▪ 航空機周辺の乱気流のシミュレーション▪ 1400万もの細胞に関する問題

HPC テスト – ANSYS FLUENT, WRF, SPEC OMPVS XEON E5-2699V4

Up to 77%

Up to 76%

▪ 流体力学計算

▪ 大気研究調査と気象のモデリング

▪ 石油・ガス探査

▪ クラッシュシミュレーション

WHY IDEAL FOR MEMORY BOUND HPC

▪ 高メモリバンド幅

▪ 高性能コア

▪ バランスのとれたアーキテクチャー

Up to 69% ▪ 14の科学および工学アプリケーションコード▪ 分子動力学、パターンマッチング、CFD、線形代数、画像操作、有限要素

See Endnotes NAP-18, NAP-42, NAP-43,NAP-92, NAP-93


Intel Xeon 8160

EPYC 7601 -Synopsys PrimeTime®

EPYC 7601 – Calibre nmDRC™

EPYC 7601 - Synopsys IC Compiler II™

0 20 40 60 80 100 120 140

▪ SynopsysのIC Compiler IIを利用した配置とクロック最適化 (〜900kインスタンスの7nm設計)

EPYC™ 7601プロセッサーは、 Skylake 8160 に対して最大+32% の性能を提供します

▪ Synopsys PrimeTime（STA -静的タイミング解析）：7nmグラフィクスコンピュートアレイ設計（91Mリーフセル設計の再利用）

HPC ベンチマーク – EDAVS Intel XEON 8160

Up to 32%

▪ 配置配線の実装

▪ 物理的検証 -デザインルールチェッ

▪ 静的タイミング検証

WHY IDEAL FOR EDA

▪ より多くの高性能コア

▪ バランスの良いアーキテクチャ

Up to 5%

Up to 15% ▪ Mentor Calibre nmDRC Physical Verification を利用した、物理検証 (528 billion flat geometriesの7nm GPU SOC デザイン)

See end notes: NAP-XX


EPYC 2ソケットサーバーの優位性

1．業界最多のCPU Core数、メモリー性能、浮動小数点性能を提供データセンター増設へ、旧来より少ないサーバー台数での実現

2．世界最高性能の浮動小数点性能

4．世界有名大学、研究機関、大手企業様での採用実績

3．EPYCユニークなセキュリティー機能を提供 (SME/SVE)


ハイパーバイザー | オペレーティング・システム開発ツールX86のユビキタス性と堅牢性の構築

Server 2012 R2 ● Server 2016

vSphere 6.5 u1

XenServer 7.0 ● XenServer 7.1 SLES 11 SP4 ● SLES 12 SP2 RHEL 6.9 ● RHEL 7.3

Ubuntu 16.04 ● Ubuntu 17.04

X86 エコシステムを活用


AMD DEVELOPER CENTRAL (HTTPS://DEVELOPER.AMD.COM/)


AMD EPYC™ プロセッサー・コンパイラー・サポートオープンソース戦略

AOCCAMD 最適化 C/C++ コンパイラー – LLVMに統合、

EPYC プロセッサー最適化済

Java コンパイラー、ランタイム –オラクルから提供されます。AMDはOpenJDKの最適化やリリースに協力しています。

AMD はLLVMコミュニティに対して活発に貢献しています。EPYC プロセッサに最適化を行ったAOCCを公開します。

広く使われているオープンソース・コンパイラーです。AMDは EPYCプロセッサ向けの最適化を行い公開します。

広く使われているWindowsコンパイラーです。AMDは EPYCチューニングやプロセッサの対応を行います。

PGI 、その他EPYC対応サポート, ソフトウェア最適化ガイドや

推奨フラグなどの提供を行います。

プラットフォームコンパイラー

パフォーマンスコンパイラー

エコシステムコンパイラー


AOCC は LLVM のアップデートの後、1ヵ月後にリリースされます。‒エンドユーザー向けにAMD Developer Centralサイトから入手可能です。

‒リリース・スケジュール‒ 2018年 4月- AOCC 1.2 リリース済み

‒ 2018年 10月 - AOCC 1.3 リリース予定

‒これにより、顧客/開発者は、定期的に最新のAOCCコンパイラの更新を行うことができます。

AMD EPYC AOCC COMPILERリリースタイミング


AOCC 戦略オープンソースへの統合– EPYC™ プロセッサーの最適化

C/C++ サポート • Clang

Fortran サポート

• Dragon Egg から Flangへ Fortranのサポートを移行

• AOCC 1.2 リリースから DragonEggに加えてアルファ―バージョンのAOCC Flangをアルファーテスターに提供

• 2018年末までに Flangへの移行を予定


AMD EPYC™ プロセッサ・ライブラリー・サポートオープンソース、ポータビリティ戦略

Library AMD インプリメンテーション

Core Math libM - EPYC プロセッサ最適化済

Linear Algebra LibFLAME - EPYC プロセッサ最適化済

Basic Linear Algebra BLIS - EPYC プロセッサ最適化済

Fast Fourier Transforms FFTW – GPU/APU によるヘテロジニアス・コンピュートと OpenCL™ のサポート

Random Number Generator RNG –単精度と倍精度


オープンソース戦略

AMD EPYC最適化ツール

AMD uProf

‒ AMD uProfは、開発者がAMD APUおよびCPU上で動作するアプリケーションを最適化できるようにする、パフォーマンスおよび電力プロファイリングツールスイートです。 WindowsおよびLinux用のグラフィカルユーザーインターフェイスおよびコマンドラインインターフェイスツールとして利用できます。Ryzen、Threadripper、EPYCなどの新しいプロセッサをサポート

‒主な用途：

‒ 時間的に重要なホットスポットを特定して分析し、パフォーマンスの問題を診断するパフォーマンスプロファイリング

‒ システムレベルの電力、周波数、熱特性をリアルタイムで提供するパワープロファイリング


AMD X86 CORE ROADMAP

Performance LeadershipContinuous Innovation

▪ “Zen”▪ 14nm

“Milan”

▪ “Zen 3”▪ 7nm+

“Rome”

▪ “Zen 2”▪ 7nm

2017 2020

“Naples”

37 | AMD THIS IS EPYC! | SEPTEMBER, 2018 Dates subject to change.

SILICON IN LABSNOW

SAMPLING2H18

LAUNCH2019

LEADERSHIP ROADMAP EXECUTION

7nm “Zen 2” Processors


THIS IS


GPU Solutionのご紹介


Radeon Reach

FOR GAMERS FOR CREATORSFOR MACHINE INTELLIGENCE

Consumer Brand Professional Brand Compute Brand

Pro WX

Desktop & MobileWorkstations

Pro V

VirtualizedGraphics

Pro

StrategicUse Cases

MI

Compute ServerAccelerators


RADEON INSTINCT MI25Current Deep Learning Solution

(NCU – 4096 Stream Processors)64 Next-Gen Compute Units

Peak Single Precision Compute (FP32)12.3 TFLOPS

High Bandwidth Cache16GB HBM2

Memory Bandwidth484 GB/s

Peak Half Precision Compute (FP16)24.6 TFLOPS

Powered by “Vega”


LEADERSHIP ROADMAP EXECUTION

LAUNCH2H18

SAMPLINGNOW

World’s First 7nm GPU


2 0 1 7 2 0 2 0

14nm

“VEGA”7nm

“VEGA”7nm

“NAVI”7nm+

“NEXT-GEN”

Roadmap subject to change.

GRAPHICS ARCHITECTURE R O A D M A P


▪ MIOpen provides Optimized Deep Learning GPU kernels for OpenCL and HIP

▪ Integrated into Caffe, TensorFlow and other frameworks

▪ Describes operations as a function on tensors

MIOpen LIBRARIESFOR DEEP LEARNING Open source deep learning libraries

optimized for Radeon Instinct™


Machine LearningAPPLICATIONS

ROCm

ROCm Platform

HCC HIP OpenCLTM Python

SOFTWARE STACK

PyTorch/Caffe2FRAMEWORKS TensorFlow CNTKMxNet

MIDDLEWARE & LIBRARIES MIOpen BLAS, FFT, RNG RCCL Eigen C++ STL

HSA

LLVM

Open Source


TRUE OPEN SOURCE MATTERS!

Open source software AMD / ROCm NVIDIA / CUDA

Caffe Open-source Open-source

TensorFlow Open-source Open-source

Programming language Open-source (HIP) Proprietary (CUDA)

Accelerated MI library Open-source (MIOpen) Proprietary (cuDNN)

Accelerated math libsOpen-Source (rocBLAS, rocRAND,

rocFFT, rocSPARSE)Proprietary (cuBLAS, cuRNG,

cuFFT, cuSPARSE)

Communication library RCCL NCCL

Runtime Open-source (ROCr) Proprietary

Linux driver Open-source (AMDGPU) Proprietary

Documented ISA Open (GCN) Proprietary

Italics = Under development


GPUOPEN HTTPS://GPUOPEN.COM/

Documents

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