มหาวิทยาลัยเกียวโตทำงานในระดับแนวหน้าด้านนวัตกรรมทางเทคโนโลยีและความเป็นเลิศทางวิชาการ เและเป็นที่ตั้งของศูนย์วิชาการคอมพิวเตอร์และสื่อศึกษา (ACCMS) ซึ่งเป็นศูนย์กลางแบบไดนามิกสำหรับการวิจัยด้านการประมวลผลและสื่อขั้นสูง ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ACCMS เป็นจุดศูนย์กลางในด้านความก้าวหน้าด้านการวิจัยและการพัฒนาทางวิทยาศาสตร์ที่ก้าวล้ำผ่านทรัพยากรการประมวลผลที่ล้ำสมัย วิวัฒนาการอย่างต่อเนื่องนี้สะท้อนให้เห็นถึงความมุ่งมั่นที่จะรักษาระดับแนวหน้าของความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อก้าวข้ามขีดจำกัดของการวิจัยทางคอมพิวเตอร์
อย่างไรก็ตาม ท่ามกลางความก้าวหน้าเหล่านี้ก็ยังคงมีความท้าทายบางอย่างอยู่ โค้ดการจำลองที่ซับซ้อนจำนวนมากซึ่งเป็นส่วนสำคัญของกระบวนการวิจัยมีข้อจำกัดที่เกี่ยวข้องกับแบนด์วิดท์หน่วยความจำภายในทรัพยากรคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูง (HPC) ที่มีอยู่ พูดง่ายๆ ก็คือความเร็วในการสามารถอ่านหรือเขียนลงในหน่วยความจำของโค้ดเหล่านี้กลายเป็นปัจจัยจำกัด ซึ่งส่งผลต่อประสิทธิภาพโดยรวม
ข้อจำกัดแบนด์วิดท์หน่วยความจำนี้ทำให้เกิดความท้าทายอย่างต่อเนื่องสำหรับนักวิจัยด้านการประมวลผล พวกเขาต้องการหาวิธีเพิ่มประสิทธิภาพให้ทำงานภายใต้ข้อจำกัดเหล่านี้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของโค้ดให้ถึงระดับสูงสุด วิธีดำเนินการอาจได้แก่การใช้หน่วยความจำอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น การปรับโค้ดให้ตรงกับลำดับชั้นหน่วยความจำของระบบ HPC ดีขึ้น หรือแม้แต่การพัฒนาอัลกอริธึมและเทคนิคใหม่ๆ ที่พึ่งพาแบนด์วิดท์หน่วยความจำน้อยลง
ความต้องการด้านการปรับแต่งอย่างต่อเนื่องนี้เองที่ทำให้มหาวิทยาลัยเกียวโตร่วมมือกับ Intel เพื่ออัปเดตระบบซูเปอร์คอมพิวเตอร์ของตน ระบบใหม่เหล่านี้มี CPU Intel® Xeon® Max ซีรีส์ ล่าสุด และได้รับการออกแบบมาเพื่อตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ด้วยแบนด์วิดท์หน่วยความจำประสิทธิภาพสูงเป็นพิเศษ ความจุหน่วยความจำที่กว้างขวาง และประสิทธิภาพแบบขนานที่มีประสิทธิภาพดีที่สุดภายในโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลประสิทธิภาพสูง (HPC) ที่มีความสมดุลอย่างดี
“เราต้องการ CPU ที่ใช้งานง่ายสำหรับแอปพลิเคชันในระบบมหาวิทยาลัยเกียวโต ซึ่งหมายถึงค่า B/F สูง, CPU x86 พร้อม DDR5 และระบบหน่วยความจำ x86 ขนาดใหญ่ และการวิจัยของเราพบว่ามีแต่ CPU จาก CPU Intel Xeon Max ซีรีส์ เท่านั้นที่ตรงตามความต้องการของเรา” รองศาสตราจารย์แผนกวิจัยคอมพิวเตอร์ ACCMS มหาวิทยาลัยเกียวโต กล่าว
ความต้องการทรัพยากรคอมพิวเตอร์ที่ดีกว่า
การเร่งการผลิตผลลัพธ์ถือเป็นเป้าหมายที่มั่นคงสำหรับการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ที่มีประสิทธิผล นอกเหนือจากความต้องการรันไทม์ที่เร็วขึ้นแล้ว นักวิจัยยังต้องรับมือกับความท้าทายที่สำคัญอีกมากมาย อุปสรรคเหล่านี้ครอบคลุมครอบคลุมตั้งแต่ความซับซ้อนในการจัดการข้อมูลและการวิเคราะห์ไปจนถึงความต้องการทรัพยากรการประมวลผลขั้นสูง การทำความเข้าใจและจัดการกับความท้าทายเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับนักวิจัยในการเร่งการค้นพบทางวิทยาศาสตร์และเร่งสร้างนวัตกรรม
ความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วในด้านการประมวลผลส่งผลให้มีความต้องการเพิ่มขึ้นสำหรับการประมวลผลที่รวดเร็วและปริมาณมากขึ้น เมื่อความซับซ้อนและความต้องการด้านการประมวลผลเพิ่มขึ้น มหาวิทยาลัยเกียวโตจึงมีความต้องการทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นอย่างชัดเจน ทรัพยากรขั้นสูงเหล่านี้มีความสำคัญในการมอบสมรรถนะด้านการประมวลผลที่จำเป็นเพื่อให้ได้ผลลัพธ์เร็วขึ้นและเร่งประสิทธิภาพการวิจัย แต่นอกเหนือจากความต้องการรันไทม์ที่เร็วขึ้นแล้ว ความท้าทายที่สำคัญอีกประการหนึ่งคือความต้องการแบนด์วิดท์หน่วยความจำต่อโหนดมากขึ้นเมื่อเวิร์กโหลดงานเพิ่มขึ้น และความต้องการสำหรับการจัดการงานในขนาดที่ใหญ่ขึ้น
“นักวิจัยที่ต้องการผลการวิจัยที่เร็วขึ้นต้องพยายามอย่างต่อเนื่องในการดำเนินโครงการที่รวดเร็วและครอบคลุมมากขึ้น” Keiichiro Fukazawa รองศาสตราจารย์แผนกวิจัยคอมพิวเตอร์ ACCMS มหาวิทยาลัยเกียวโต อธิบาย “ความต้องการเฉพาะด้านของพวกเขามักเกี่ยวข้องกับความจำเป็นในการจัดสรรหน่วยความจำปริมาณมากต่อโหนด” เขากล่าวเสริม
การค้นหาโซลูชัน
การมุ่งเน้นการประมวลผลที่รวดเร็วขึ้นและความจุหน่วยความจำที่มากขึ้นเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ทางวิทยาศาสตร์อย่างรวดเร็ว สะท้อนให้เห็นถึงแรงผลักดันอย่างต่อเนื่องภายในชุมชนการวิจัย และมีความสำคัญต่อการเพิ่มประสิทธิภาพและความสามารถของระบบคอมพิวเตอร์เพื่อรับมือกับความท้าทายทางวิทยาศาสตร์ที่ซับซ้อนขึ้นและมีข้อมูลจำนวนมากขึ้น นี่คือสิ่งที่มหาวิทยาลัยเกียวโตมองหาเมื่อเริ่มกระบวนการอัปเดตระบบ ACMS HPC
ศาสตราจารย์ Fukazawa อธิบายว่า “ไม่กี่ปีก่อน ระบบ HPC หลักของเราได้รับการกำหนดค่าโดยใช้โปรเซสเซอร์ Intel® Xeon Phi™ 7250 การตั้งค่านี้ประกอบด้วย MCDRAM ขนาด 16 GB และถึงแม้จะมีประสิทธิภาพสูงสุดที่ 3 TFlops แต่แบนด์วิดท์ก็อยู่ที่ประมาณ 400 GB/s ต่อหน่วย ส่งผลให้ค่า B/F อยู่ที่ 0.1333 ค่านี้แสดงถึงแบนด์วิดท์ที่สูงกว่าเมื่อเทียบกับหน่วยความจำ DDR4 ในช่วงเวลาดังกล่าว อย่างไรก็ตาม ประมาณห้าปีหลังการนำระบบก่อนหน้านี้ไปใช้ ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ได้ยกระดับความต้องการการประมวลผลที่รวดเร็วและมีขนาดใหญ่ขึ้น นอกจากนี้ เรายังสังเกตเห็นประสิทธิภาพที่ลดลงของโปรเซสเซอร์ Intel Xeon Phi กับแอปพลิเคชันที่ไม่ใช่เวกเตอร์ ซึ่งดูเหมือนจะเกิดจากปัญหากับคอร์ CPU”
ในบริบทของ HPC และซูเปอร์คอมพิวเตอร์ซึ่งทำการจำลองขนาดใหญ่และการประมวลผลที่ซับซ้อนเป็นเรื่องปกติ การเพิ่มประสิทธิภาพของระบบนั้นจะต้องพิจารณาทั้งสมรรถนะด้านการประมวลผลและประสิทธิภาพในการถ่ายโอนข้อมูล ค่า Bytes/Flop (ค่า B/F) ให้ข้อมูลเชิงลึกว่าระบบใช้ทรัพยากรการประมวลผลได้ดีเพียงใดด้วยการระบุจำนวนการเคลื่อนย้ายข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการดำเนินการจุดลอยตัวแต่ละรายการ เมื่อคำนึงถึงประเด็นนี้ ศาสตราจารย์ Fukazawa เน้นย้ำถึงข้อเท็จจริงที่ว่าความต้องการในทุกวันนี้คือการปรับปรุงระบบปัจจุบันด้วย CPU ที่มาพร้อมกับค่า B/F สูง
ดังนั้น ACCMS ภายใต้การดูแลของศาสตราจารย์ Fukazawa จึงรับหน้าที่ออกแบบระบบใหม่ที่รวมเอาเทคโนโลยีล้ำสมัยเพื่อตอบสนองความต้องการที่สำคัญสำหรับประสิทธิภาพแบนด์วิดท์หน่วยความจำที่สูงขึ้นในการประมวลผลประสิทธิภาพสูง (HPC) หลักการออกแบบหลักของระบบเหล่านี้เกี่ยวข้องกับระบบที่มีการกำหนดค่าสามแบบ “เราริเริ่มระบบการกำหนดค่าสามแบบเมื่อสามเจนเนอเรชั่นก่อน โดยมุ่งเน้นไปที่สมรรถนะด้านการประมวลผลแบบหลายคอร์พร้อมแบนด์วิดท์หน่วยความจำสูงสำหรับโค้ดของเรา การใช้งานทั่วไป และความต้องการหน่วยความจำขนาดใหญ่” ศาสตราจารย์ Fukazawa กล่าว
รูป 1 ACCMS ระบบการกำหนดค่าสามแบบ
เขาอธิบายเพิ่มเติมเกี่ยวกับเป้าหมายเบื้องหลังกลยุทธ์นี้ว่า “จากระบบทั้งสามประเภท (รูปที่ 1) ได้แก่ระบบ A (Camphor 3), ระบบ B (Laurel 3) และระบบ C (Cinnamon 3) ผู้ใช้ส่วนใหญ่จะใช้งาน Camphor 3 มากที่สุด ผู้ใช้เหล่านี้มีส่วนร่วมในการวิจัยที่เกี่ยวข้องกับการใช้แอปพลิเคชันที่สร้างขึ้นเองสำหรับการประมวลผลทางวิทยาศาสตร์เป็นหลัก แน่นอนว่าผู้ใช้จำนวนมากต้องการใช้แอปพลิเคชันที่สร้างขึ้นในช่วงเวลานี้ในรูปแบบดั้งเดิม โดยพื้นฐานแล้ว แอปพลิเคชันมากกว่า 80 เปอร์เซ็นต์ที่ทำงานบน Camphor 3 จำเป็นต้องมีค่า B/F ที่สูง ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมี CPU ที่สามารถตอบสนองความต้องการเหล่านี้ได้”
เพิ่มสมรรถนะของโปรเซสเซอร์ Intel® Xeon® เพื่อประสิทธิภาพที่ดีที่สุด
ในการคิดค้นงานออกแบบใหม่นี้ ศาสตราจารย์ Fukazawa และทีมงานได้ค้นคว้าเทคโนโลยีล่าสุดและรันการวัดประสิทธิภาพสำหรับ CPU Intel Xeon Max ซีรีส์ ใหม่ล่าสุด ขั้นตอนนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งเนื่องจากโปรเซสเซอร์ Intel® Xeon® ให้มูลค่าสูงสุด โดยเฉพาะในด้านประสิทธิภาพ CPU CPU Intel Xeon Max ซีรีส์ เพิ่มสมรรถนะให้กับโปรเซสเซอร์ Intel® Xeon® แบบปรับขนาดได้ ด้วยหน่วยความจำแบนด์วิธสูง (HBM) และได้รับการออกแบบทางสถาปัตยกรรมเพื่อปลดล็อกประสิทธิภาพและความเร็วในการค้นพบเวิร์กโหลดที่ใช้ข้อมูลจำนวนมาก เช่น การสร้างแบบจำลอง ปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้เชิงลึก การประมวลผลประสิทธิภาพสูง (HPC) และการวิเคราะห์ข้อมูล
CPU Intel Xeon Max ซีรีส์ ได้รับการปรับแต่งประสิทธิภาพให้เหมาะสมกับการใช้ประโยชน์จากระบบนิเวศซอฟต์แวร์ที่หลากหลาย ซึ่งรวมถึงคอมไพเลอร์ ไลบรารีคณิตศาสตร์ แอปพลิเคชันโอเพ่นซอร์ส และอื่นๆ ข้อได้เปรียบที่สำคัญอีกประการหนึ่งคือ CPU Intel Xeon Max ซีรีส์ จะมอบประสบการณ์ที่ราบรื่นและให้ประสิทธิภาพสูงสุดกับเวิร์กโหลดที่หลากหลาย นอกเหนือจากประโยชน์ด้านประสิทธิภาพแล้ว ระบบที่ใช้ CPU Intel Xeon Max ซีรีส์ ยังมาพร้อมกับการรองรับ HBM เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมและเร่งขั้นตอนการวิจัย ซึ่งหมายความว่านักวิจัยสามารถมุ่งเน้นไปที่การวิจัยอย่างเต็มที่ และไม่จำเป็นต้องใช้เวลามากกับการเขียนโค้ดและการปรับแต่งประสิทธิภาพ
ศาสตราจารย์ Fukazawa อธิบายเหตุผลเบื้องหลังการเลือก CPU Intel Xeon Max ซีรีส์ ว่า “เราต้องการ CPU ที่ใช้งานง่ายสำหรับแอปพลิเคชันในระบบของมหาวิทยาลัยเกียวโต ซึ่งหมายถึงค่า B/F สูง, CPU x86 พร้อม DDR5 และระบบหน่วยความจำ x86 ขนาดใหญ่ และงานวิจัยของเราพบว่ามีเพียง CPU ของ Intel เท่านั้นที่ตรงตามความต้องการของเรา” เขากล่าวเสริมอีกว่า “และเมื่อมีการต่ออายุระบบ เราก็จำเป็นต้องเลือกการกำหนดค่าที่มีค่า B/F สูงสุดที่เป็นไปได้ ซึ่งในจุดนั้น ตัวเลือกจะต้องเป็น CPU ที่ติดตั้งหน่วยความจำ HBM และจำกัดให้เหลือเพียงสองตัวเลือกอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ซึ่งได้แก่ CPU Intel Xeon Max ซีรีส์ และ CPU อื่น อย่างไรก็ตาม เมื่อพิจารณาถึงประสิทธิภาพด้านการประมวลผล แม้ว่าเราจะใช้ CPU ที่เป็นตัวเลือกอื่น ประสิทธิภาพในการประมวลผลจะอยู่ที่ประมาณครึ่งหนึ่งของ CPU Intel Xeon Max เท่านั้น ดังนั้น CPU Xeon Max จึงเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมที่สุดสำหรับความต้องการของเรา”
“ในทางกลับกัน แม้ว่า Laurel 3 จะไม่จำเป็นต้องมีค่า B/F มากเท่ากับ Camphor 3 แต่ก็ยังมีแนวคิดมากมายที่มุ่งเน้นความต้องการแบนด์วิดท์หน่วยความจำที่กว้างขึ้น ดังนั้นเราจึงเริ่มพิจารณาความเป็นไปได้ของการใช้ DDR5 แต่ตัวเลือก CPU ในขณะที่พิจารณานั้นมีเพียงไม่กี่ตัวที่รองรับ DDR5 อย่างเป็นทางการและสามารถตอบสนองประสิทธิภาพที่ต้องการได้ ดังนั้นเราจึงเปรียบเทียบจากตัวเลือกหลายรายและพบผลลัพธ์ ในท้ายที่สุด เราก็เลือกโปรเซสเซอร์ Intel Xeon แบบปรับขนาดได้เจนเนอเรชั่น 4 โดยคำนึงถึงระยะเวลาในการจัดซื้อและปัจจัยอื่นๆ” ศาสตราจารย์ Fukazawa กล่าวเสริม
รูป 2: การเปรียบเทียบระบบ Camphor SPR+HBM กับ KNL
การส่งมอบผลลัพธ์ที่สร้างความแตกต่าง
การปรับใช้ระบบใหม่ช่วยให้มหาวิทยาลัยเกียวโตเริ่มได้รับประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ศาสตราจารย์ Fukazawa กล่าวไว้ว่า “เมื่อเปรียบเทียบกับระบบรุ่นก่อนหน้าจะพบว่า Camphor 3 มีความเร็วเพิ่มขึ้นเฉลี่ย 4.7 เท่า,1 และ Laurel 3 มีความเร็วเพิ่มขึ้นเฉลี่ย 3.7 เท่า”1 (รูปที่ 2 และ 3)
รูป 3 การเปรียบเทียบระบบ Laurel SPR+DDR กับ Broadwell
ศาสตราจารย์ Fukazawa เน้นย้ำถึงวิธีที่ CPU Intel Xeon Max ซีรีส์ มีบทบาทสำคัญในการขับเคลื่อนความได้เปรียบด้านประสิทธิภาพนี้ว่า “ศูนย์ของเรากำลังดำเนินการวิจัยที่เรียกว่าการวิจัยร่วมเพื่อสนับสนุนการเขียนโปรแกรม ซึ่งประกอบด้วยการรับรหัสของผู้ใช้เพื่อปรับแต่งประสิทธิภาพตลอดช่วงเวลาประมาณหนึ่งปี จากนั้นจึงส่งคืนให้กับผู้ใช้ ในกรณีของโปรเซสเซอร์ Intel Xeon Phi มักจำเป็นต้องปรับแอปพลิเคชันให้เหมาะสมเพื่อดึงประสิทธิภาพออกมา อย่างไรก็ตาม การใช้งาน CPU Intel Xeon Max ซีรีส์ ซึ่งเป็นคอมไพเลอร์ของ Intel และ Math Kernel Library สามารถมอบประสิทธิภาพได้อย่างง่ายดายโดยไม่ต้องปรับแต่งเป็นพิเศษใดๆ”
ศาสตราจารย์ Fukazawa ได้ขยายความเพิ่มเติมโดยยกตัวอย่างบางส่วนว่า CPU Intel Xeon Max ซีรีส์ มีบทบาทสำคัญในความก้าวหน้าด้านการวิจัยและการพัฒนาอย่างไร “ในโครงการหนึ่งที่ผมเพิ่งเริ่มดำเนินการ ผมทำงานกับแอปพลิเคชันที่เกี่ยวข้องกับการแก้แมกนีโตสเฟียร์ทั่วดาวเคราะห์ยักษ์ด้วยการจำลอง 3D MHD นี่เป็นแอปพลิเคชันที่มีค่า B/F สูง และเนื่องจากแมกนีโตสเฟียร์มีขนาดใหญ่และมีระยะห่างระหว่างกริดน้อย จึงต้องใช้เวลามากกว่าหนึ่งปีในการสังเกตวิวัฒนาการเชิงเวลา อย่างไรก็ตาม CPU Intel Xeon Max ซีรีส์ ช่วยให้ผมได้รับผลลัพธ์เร็วขึ้นมากกว่าสองเท่า อีกตัวอย่างหนึ่งคือแบบจำลองการไหลเวียนทั่วไป (GCM) ที่ใช้ศึกษาผลกระทบของภาวะโลกร้อนโดยการจำลองสถานการณ์ด้วยพารามิเตอร์ต่างๆ GCM ก็เป็นแอปพลิเคชันที่มี B/F สูง ช่วยให้นักวิจัยได้รับประโยชน์จาก CPU Intel Xeon Max ซีรีส์ แอปพลิเคชันนี้ช่วยในการจำลองสถานการณ์ด้วยพารามิเตอร์หลายตัวและสามารถระบุพารามิเตอร์ที่อาจลดภาวะโลกร้อนได้”
เตรียมพร้อมสำหรับอนาคตข้างหน้า
ACCMS ของมหาวิทยาลัยเกียวโตยืนหยัดในฐานะผู้บุกเบิกความเป็นเลิศทางวิชาการและนวัตกรรมที่มุ่งมั่นที่จะพาญี่ปุ่นไปสู่การเป็นผู้นำด้านการวิจัยขั้นสูง ความทุ่มเทอย่างแน่วแน่ในการแสวงหาความรู้และความก้าวหน้าทำให้ ACMMS พร้อมที่จะดำเนินการวิจัยทางวิชาการที่มีประสิทธิภาพในสาขาวิชาต่างๆ
ดังนั้น Intel ซึ่งเป็นผู้นำด้านเทคโนโลยีระดับโลกจึงอยู่ในตำแหน่งที่จะมีบทบาทสำคัญต่อการดำเนินการให้สอดคล้องกับความมุ่งมั่นนี้ Intel มีเป้าหมายที่จะขยายผลกระทบของการวิจัยทางวิชาการเพื่ออำนวยความสะดวกในการสำรวจขอบเขตใหม่ในด้านวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี และสาขาต่างๆ ด้วยการขยายการสนับสนุนทางเทคโนโลยีที่แข็งแกร่งไปยัง ACCMS ความพยายามในการทำงานร่วมกันนี้ไม่เพียงแสดงถึงความมุ่งมั่นต่อความก้าวหน้าของการแสวงหาความรู้ที่มหาวิทยาลัยเกียวโต แต่ยังเป็นความทุ่มเทที่ขยายขอบเขตให้กว้างไกลขึ้นเพื่อสนับสนุนการพัฒนาโดยรวมและความก้าวหน้าของสาขาที่หลากหลายทั้งในญี่ปุ่นและที่อื่นๆ Intel มุ่งมั่นที่จะเป็นปัจจัยที่เร่งให้เกิดความก้าวหน้าในการเปลี่ยนแปลง ส่งเสริมนวัตกรรม และกำหนดอนาคตของการวิจัยทางวิชาการในหลายโดเมนผ่านความร่วมมือนี้
Katsumi Yazawa ผู้อำนวยการฝ่ายพัฒนาธุรกิจ HPC หน่วยธุรกิจอุตสาหกรรมของ Intel Japan กล่าวทิ้งท้ายเพื่อเน้นย้ำถึงความจำเป็นในการขับเคลื่อนความร่วมมือนี้ต่อไปและบรรลุเป้าหมายที่กำหนดโดยมหาวิทยาลัยเกียวโตว่า “เราเข้าใจดีว่าค่า B/F มีความสำคัญในตลาด HPC อย่างไรก็ตาม โซลูชันที่ใช้ HBM และมีแบนด์วิดท์หน่วยความจำสูงจะมีราคาแพงอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ดังนั้น Intel จึงเข้าใจถึงความต้องการและกำลังพิจารณาเทคโนโลยีหน่วยความจำใหม่ๆ ที่หลากหลาย ในอนาคตอันใกล้นี้ เราหวังว่าจะปรับปรุงค่า B/F โดยนำเสนอ MCR-DIMM ที่มีฟอร์มแฟคเตอร์เดียวกันกับ DDR แต่สามารถรับแบนด์วิดท์หน่วยความจำได้เกือบสองเท่า ในฐานะที่ปรึกษาที่เชื่อถือได้ของมหาวิทยาลัยเกียวโต Intel มองหาโอกาสที่จะยกระดับความร่วมมือของเราอยู่เสมอ และหวังที่จะมอบแผนงานในการตอบสนองความต้องการของโซลูชัน HBM บน HPC/AI ในความสัมพันธ์ระยะยาวของเรา”