AMD przyspiesza symulacje przemysłowe. Padł rekord na superkomputerze Frontier

AMD właśnie ustanowiło nowy rekord prędkości symulacji inżynierskiej, pokazując, że jego układy graficzne potrafią więcej niż tylko rywalizować z Nvidią w AI. Dzięki współpracy z Baker Hughes i superkomputerowi Frontier, firma zademonstrowała, jak radykalnie można przyspieszyć rozwój technologii przemysłowych.

Natalia Zębacka
źródło: AMD

Wspólnie z firmą Baker Hughes, specjalizującą się w technologiach energetycznych, AMD ustanowiło nowy rekord prędkości symulacji turbiny gazowej. Używając 1024 akceleratorów graficznych Instinct MI250X na superkomputerze Frontier, zespół ukończył symulację przepływu powietrza przez turbinę osiową zawierającą 2,2 miliarda ogniw w zaledwie 1,5 godziny. Dla porównania: ten sam proces na tradycyjnym sprzęcie zajmuje… ponad 38 godzin.

AMD Frontier – szybkość, która przekłada się na pieniądze

To nie tylko technologiczna ciekawostka. W świecie inżynierii precyzyjnej — a szczególnie w przemyśle energetycznym, lotniczym czy motoryzacyjnym — symulacje CFD (Computational Fluid Dynamics) są jednym z kluczowych etapów badań i rozwoju. Skrócenie ich czasu z dwóch dni roboczych do niespełna dwóch godzin może oznaczać radykalne przyspieszenie procesu projektowania i znaczące oszczędności. A w czasach, gdy firmy szukają przewag konkurencyjnych wszędzie tam, gdzie można coś zoptymalizować lub zautomatyzować — czas to nie tylko pieniądz. To również rynek.

Dla AMD to również demonstracja siły w obszarze, w którym może pokazać swoją przewagę nad Nvidią — czyli w dużych, skalowalnych systemach obliczeniowych dla nauki i przemysłu. Frontier, na którym dokonano przełomowej symulacji, pozostaje jednym z najszybszych superkomputerów na świecie. Co więcej, jego następca — El Capitan — również oparty będzie na platformie AMD.

Superkomputer Frontier, AMD
źródło: Oak Ridge National Laboratory

Technologiczny paradoks: sprzęt jest, ale czy oprogramowanie nadąża?

Ale sukcesy sprzętowe to tylko połowa układanki. AMD nadal mierzy się z problemami po stronie software’u — przede wszystkim w kontekście stabilności i dojrzałości ekosystemu narzędzi. Przykładem może być Tiny Corp, startup, który testował układy AMD w systemach AI, ale ostatecznie wybrał Nvidię, wskazując na niedojrzałość sterowników AMD. To doświadczenie nie jest odosobnione.

Ad imageAd image

To klasyczny przykład „konia pociągowego bez uprzęży” — potężny sprzęt, którego pełen potencjał trudno wykorzystać bez odpowiednio dojrzałego środowiska programistycznego. I choć AMD robi postępy w ramach ROCm (Radeon Open Compute), to wciąż daleko mu do CUDA — dopracowanej, wieloletniej platformy Nvidia, która w świecie AI stała się de facto standardem.

AI to nie wszystko

Choć sztuczna inteligencja zdominowała dziś technologiczną narrację, rzeczywistość enterprise — szczególnie w sektorze przemysłowym — pozostaje znacznie bardziej zróżnicowana. To właśnie tam wciąż ogromne znaczenie mają superkomputery, HPC i precyzyjne symulacje. A to z kolei może być dla kanału IT jasny sygnał: AI nie wyczerpuje tematu transformacji cyfrowej. Przeciwnie — może być tylko jej częścią.

AMD pokazało, że potrafi tworzyć technologie, które realnie zmieniają tempo innowacji w inżynierii. Teraz pytanie brzmi: czy nadrobi zaległości programistyczne i zdoła przekuć sukcesy z laboratoriów w przewagę na rynku? Jeśli tak — Nvidia może wkrótce zyskać bardzo realnego konkurenta nie tylko w benchmarkach, ale i na arkuszach zamówień.

Udostępnij