NVIDIA发布搭载GPU的ARM服务器参考平台

资讯2019 年 1 1 月 1 8 日， NVIDIA 于今日发布一款参考设计平台，使企业能够快速构建 GPU 加速的 Arm 服务器 ， 以满足日益多样化的科学和工业应用需求。 这 开辟 了 高性能计算的新纪元 。  

NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋在 2 019 国际超级计算大会（ SC19 ）上宣布推出这款参考设计平台。该平台由硬件和软件基础模块组成，能够满足高性能计算（ HPC ）社区对于 类型 更加多样化的 C PU 架构日益增长的需求。通过该平台，超级计算中心、超大型云运营商和企业能够将 NVIDIA 加速计算平台的优势与最新的 Arm 服务器平台相结合。

为了构建 这一参考 平台， NVIDIA 与 Arm 及其生态合作伙伴（包括 Ampere 、富士通 和 Marvell ） 联手，以 确保 NVIDIA   GPU 与 Arm 处理器 之间 的 无缝协作 。 该参考平台还得益于 与 HPE 旗下公司 Cray 和 HPE 这 两家早期采用 Arm 服务器的供应商之间的紧密合作。此外，许多高性能计算软件公司已使用 NVIDIA CUDA-X 库 来构建可在 Arm 服务器上运行 、 并可 通过 GPU 实现的管理和监控工具。

黄仁勋表示：“高性能计算正在崛起。机器学习和 AI 领域的突破正在重新定义科学研究方法 ， 并且可能带来激动人心的新架构。从超大规模云到百万兆级超级计算， NVIDIA GPU 与 A RM 的组合让创新者们能够为不断增加的新应用创建系统。”

Arm IP 产品部门总裁 Rene Haas 表示：“  Arm 正在与生态合作伙伴一 同努力， 为百万兆级的 Arm 系统级芯片提供前所未有的性能和效率。我们与 NVIDIA 合作，将 CUDA 加速带入 到 Arm 架构当中 ， 这对于高性能计算社区来说， 具有 里程碑 式的意义 。为了应对全球最复杂的研究 ， 挑战并推动嵌入式系统、汽车和边缘细分市场的进一步发展，高性能计算社区已经在部署 Arm 技术。”

今年早些时候， NVIDIA 宣布 为 A rm 带来 C UDA-X 软件平台 。 NVIDIA 此次发布这一参考平台正是对此前承诺的兑现。   根据这一承诺， NVIDIA 正在提供 其 A rm 兼容软件开发套件 的预览版本。该版本包含 NVIDIA CUDA-X 库和加速计算开发工具。

联合整个高性能计算生态中的合作伙伴

除了 使 自己的软件 兼容 Arm 之外， NVIDIA 还与   GROMACS 、 LAMMPS 、 MILC 、 NAMD 、 Quantum  Espresso 和 Relion 等 领先的 高性能计算 应用开发 商密切 合作 ， 为 A RM 提供 GPU 加速 的 应 程序 用。 为了让 Arm 平台上的应用实现 GPU 加速， NVIDIA 及其高性能计算应用生态合作伙伴编译了大量代码。

为了构建 Arm 生态， NVIDIA 与领先的 Linux 发行商 Canonical 、 Red Hat,   Inc 、 SUSE ， 以及业内领先的高性能计算基础工具供应商 展开 合作。

几家世界级的超级计算中心已开始测试 GPU 加速 Arm 计算系统，其中包括美国的橡树岭国家实验室和桑迪亚国家实验室、英国布里斯托大学以及日本理化学研究所。

来自生态合作伙伴的支持

“  Ampere 非常高兴能够与 NVIDIA 合作开发 GPU 加速解决方案。该解决方案 将 与高性能、高能效 Ampere 的 服务器处理器实现无缝协作。我们的新产品将使我们的客户能够灵活选择最佳的 NVIDIA GPU 加速，从而高效地运行云、边缘等要求极高的工作负载。”

——   Ampere Computing 董事长兼首席执行官， Renee James

“很高兴看到 NVIDIA 能够如此迅速地为 Arm 服务器带来 CUDA 和 OpenACC 。我们十分希望能够与 NVIDIA 及 其他公司开展密切的合作，在这一架构上编译、分析和调试加速应用。目前，我们已在 4096 核 Arm 系统上证明了这一合作所带来的优势。”

——   EPCC 主任， Mark   Parsons 教授

“对于正在不断发展的 Arm 生态而言， NVIDIA 是一个备受欢迎且重要的生态成员。富士通相信，随着我们迈入新的计算时代， NVIDIA 将扩展 Arm 生态系统 ， 并保证客户在高性能计算和数据科学 领域 ，尤其是人工智能领域有更多的选择。”

——   富士通企业执行官兼服务平台业务部副主管， Takeshi  Horie

“通过我们与 NVIDIA 的密切合作，部署 Marvell ThunderX2 服务器的客户现在可以使用全套 NVIDIA GPU 加速软件。这对于 Arm 生态系统的加速计算可用性来说 ， 是一座重要的里程碑。我们将 继续 一同 将能效提高到一个新的水平，同时为百万兆级时代的众多超级计算和 AI 应用提供出众的性能。”

—— Marvell Semiconductor, Inc 副总裁兼服务器处理器业务部总经理 Gopal Hegde

“在 HPE 、 Marvell 和 NVIDIA 的帮助下，橡树岭国家实验室（ Oak Ridge National Laboratory ）成功地完成了所负责的工作，迅速升级了我们的 Arm 测试台系统，整合了性能测试并取得了良好的成果。在短短两周内，我们编译并正确运行了约八个领先级应用 程序 ，三个重要的社区库 ， 以及常被用于评估 Arm 高性能计算生态的基准套件。根据早期结 果可以看出，这个由 Arm 主导的加速计算生态 的功能 似乎 和 POWER 以及 x86 环境 差不多 。对于一个 Arm 内的加速计算生态而言，这是一个了不起的开始。”

——橡树岭国家实验室国家计算科学中心科学主任， Jack C Wells

“我们与 NVIDIA 已经合作了很长时间。我们很高兴地看到， N VIDIA 实现了自己的承诺，为 Arm 高性能计算社区带来了领先的 CUDA-X 软件堆栈和生态系统。我们已经开始在通过 NVIDIA GPU 加速的 Arm 系统上评估理化学研究所的代码，我们 认为 它将为日本高性能计算和 AI 融合工作负载带来新一轮的创新。”

——日本理化学研究所所长， Satoshi Matsuoka

“由于 NVIDIA 为 Arm 主机 CPU 提供了新的支持，因此现在可以直接使用 Kokkos 和 LAMMPS 。这一结果达到了我们的期望，并且让我们可以借鉴在带有 x86   CPU 的系统中部署 NVIDIA GPU 的经验。”

——桑迪亚国家实验室主要技术人员， Christian Trott

“  NVIDIA 的 Arm 软件堆栈的确可以直接使用。我们之前就已大量使用 Arm 和 NVIDIA 这两个独立的平台，因此我们非常高兴这两者能够组合在一起。相比于我们之前尝试过的 x86 平台， NVIDIA 为 Arm   提供的 GPU 驱动器性能非常之好。能够在如此短的时间内取得这一成果，的确令人惊叹。”

—— 布里斯托大学高性能计算教授 ， Simon McIntosh-Smith

Linux 服务器 CPU 架构主要可分为： X86_64/AMD64 、 ARM64/AARCH64 两大类，大多情况使用的都是基于 AMD64 CPU 架构的服务器。但随着国产 *** 作系统、CPU 等自主生态打造的应用产品得到越来越多的用户认可和应用，如：华为鲲鹏、统信 UOS 这类服务器不断被采购使用，而它们均有采用 ARM64 CPU 架构，所以 NET 程序如果需要在更多的国产服务器中运行，适配 ARM64 CPU 架构将是开始的第一步。

本文的介绍并不是一个简单的 Demo 示例，而是基于一个较大项目适配 ARM64 架构改造的经验分享。

该项目的大概背景如下：

当时提出整个项目需要支持在 ARM64 CPU 架构的服务器中进行部署时，其实并没有太多担忧，因为 NET Core 的跨平台能力与生俱来，所以随便找了个服务来测试，结果马上被打脸了，跑不起来。接着一度怀疑是运行环境的问题，尝试多次重装 NET Core SDK，并测试了多个版本，结果还是失败。经过一番研究与确认，主要是以下3个问题：

以上主要是 NET Core 服务本身适配 ARM64 服务器部署遇到的一些问题，不过不同的项目还是会面对不一样的情况，解决后目前来看一切正常。当然这还不包含其他配套组件的改造，比如：MySQL 替换成 MariaDB 等。

由于pk服务器使用arm架构，网上很难找到安装教程。并且官方也没有提供arm安装包，这点很坑！这里笔者整理了一下，供大家参考。
对比x86安装，相对麻烦一些。但能成功使用，大家有需要一定要耐心看完

首先查看liunx服务器是x86还是pk
uname -a
x86:
x86安装方法这里就不阐述了，主要介绍pk版本的filebeat安装方法。

执行go version，如果能成功看到版本信息，表示已经安装成功。
go version

拷贝该目录下的stderr_othergo到本地，用notepad++修改30行，return syscallDup2(int(toFileFd()),2)为return syscallDup3(int(toFileFd()),2,0)
放回linux原目录下

编译成功后生成可执行文件filebeat

修改filebeatyml配置文件，先打印到控制台试下

启动filebeat
/filebeat -e -c filebeatyml
输入hello就能看到输出结果

filebeat多个应用目录采集配置方法：
修改filebeatymlll

把启动命令做成shell脚本

gsiarm64和gsi+amr64区别。

为了更广泛地向企业领域推进，需要引入64位构架，同时也需要在ARMv8架构中引入新的AArch64执行状态，AArch64不是一个单纯的32位ARM构架扩展，而是ARMv8内全新的构架，完全使用全新的A64指令集。

这些都源自于多年对现代构架设计的深入研究，更重要的是，AArch64作为一个分离出的执行状态，意味着一些未来的处理器可能不支持旧的AArch32执行状态。

 简介：

虽然最初的64位ARM处理器将会完全向后兼容，但我们大胆且前瞻性地将AArch64作为在ARMv8处理器中唯一的执行状态，我们在这些系统中将不支持32位执行状态，这将使许多有益的实现得到权衡，如默认情况下，使用一个较大的64K大小的页面，并会使得纯净的64位ARM服务器系统不受遗留代码的影响。

立即进行这种划分是很重要的，因为有可能在未来几年内将出现仅支持64位的服务器系统。没有必要在新的64位架构中去实现一个完整的32位流水线，这将会提高未来ARM服务器系统的能效。

这样回想起来，AArch64作为在Fedora ARM项目中被支持的ARM构架是一个很自然的过程，armv5tel，armv7hl，aarch64，新的架构被命名为，aarch64，这同ARM自己选择的主线命名方式保持一致，同时也考虑到了ARM架构名与ARM商标分开的期望。

从网上下载arm-linux-gcc
443的源码
2
进入Linux的终端，将当前目录设为arm-linux-gcc的下载目录，输入tar
-xzf
arm-linux-gcc-443targz,将文件解压，解压后会有一个opt的文件夹。
arm-linux-gcc交叉编译环境的安装
3
在/usr/local/下建立一个名为arm的文件夹，在终端中输入命令：cd
/usr/local/，回车，然后再输入命令：mkdir
arm，建立arm目录，并修改该文件夹的属性为rwx，输入命令：chmod
777
arm
arm-linux-gcc交叉编译环境的安装
4
将之前解压得到的opt文件压下的源码，复制到上一步中创建的arm文件夹下，在终端中输入命令：sudo
cp
-r
/opt/FriendlyARM/toolschain/443
/usr/local/arm
arm-linux-gcc交叉编译环境的安装
5
到这里已经基本安装好了，到为了避免每次使用arm-linux-gcc时都要输入它所在的完整路径，所以这里我们要修改一下环境变量$PATH。在终端中输入:sudo
gedit
/etc/profile，打开profile文件，在最后一行加上“export
PATH＝$PATH:/usr/local/arm/443/bin”然后保存文件。
arm-linux-gcc交叉编译环境的安装
arm-linux-gcc交叉编译环境的安装
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立即使新的环境变量生效，输入：source
/etc/profile。再输入：echo
$PATH查看环境变量，如图。如果不成功，则直接重新启动系统，再查看。因为之前我已经安装过了，为了演示，所以图中会有两个/usr/local/arm/443/bin。
arm-linux-gcc交叉编译环境的安装
arm-linux-gcc交叉编译环境的安装
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最后检查是否安装完成，输入：arm-linux-gcc
-v查看版本信息，如果出现以下信息，则说明安装成功。
arm-linux-gcc交叉编译环境的安装

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