EPYC & Radeon Instinct: Kombinasi Ideal

Tren workload di datacenter yang mengarah ke kebutuhan compute untuk machine learning dan deep learning memang telah terlihat jelas belakangan ini. Hal itu telah disadari oleh AMD, sehingga mereka pun mendesain EPYC 7000, lini prosesor yang baru mereka umumkan, untuk memenuhi kebutuhan tersebut. Tidak hanya itu saja, AMD pun telah mendesain pasangan ideal bagi EPYC 7000 untuk deep learning, yaitu Radeon Instinct.

Kombinasi Ideal Tawarkan Fleksibilitas Tinggi

Radeon Instinct sendiri bukan merupakan sebuah produk baru. Produk ini telah diperkenalkan akhir tahun 2016 lalu sebagai solusi AMD untuk bidang deep learning, menggantikan Fire Pro S. AMD menyebutkan bahwa Radeon Instinct akan membawa kemampuan tinggi dan fleksibilitas tinggi bila dipasangkan dengan EPYC 7000 sebagai server yang andal untuk deep learning.

Hal yang mendasari pernyataan AMD tersebut adalah kemampuan yang memang diusung oleh EPYC 7000, termasuk dari sisi performa dan I/O (input-output). Bicara soal performa, EPYC 7000 yang menawarkan hingga 64 core per sistem tentu punya performa yang memadai untuk mendukung deep-learning, ditambah dengan memori kencang berkapasitas tinggi yang juga didukungnya. Sementara untuk I/O, hadirnya 128 PCIe lane yang sangat fleksibel memungkinkan penggunaan secara optimal accelerator deep learning di sistem, terutama Radeon Instinct ini.

Radeon Instinct Baru untuk “Teman” EPYC

Menyambut EPYC 7000, AMD merasa bahwa mereka perlu menghadirkan Radeon Instinct baru. Oleh karena itu, mereka baru saja memperkenalkan Radeon Instinct MI25, MI6, dan MI8 untuk melengkapi jajaran yang ada selama ini. Ketiga card baru itu punya posisi berbeda untuk deep learning, di mana MI25 akan lebih ditujukan untuk proses learning, sementara MI8 lebih ke proses inference, dengan MI6 berada di tengah keduanya.

MI25 mengusung arsitektur Vega, arsitektur baru AMD untuk GPU, dengan HBM2 16 GB. Sementara MI6 menggunakan arsitektur Polaris dengan GDDR% 16 GB, dan MI8 menggunakan arsitektur Fiji dengan HBM 4 GB. Ketiganya akan mulai ditawarkan sebagai bagian solusi deep learning di datacenter dari Supermicro, Gigabyte, dan beberapa perusahaan lain.