Az Nvidia orra alá törne borsot az Intel Knights Mill
A Knights Landing és a Knights Hill közé egy újabb Xeon Phi gyorsítót ékel be az Intel. Az Nvidia Teslák ellen fejlesztett Knights Mill a gépi tanuláshoz szükséges egyszeres és félpontosságú műveletekre fókuszál.
Egy új Xeon Phi gyorsítót is megvillantott a héten zajló IDF 2016 rendezvényén az Intel. A Knights Mill kódnevű fejlesztésről egyelőre túl sok részletet nem árult el a vállalat, a jövő évi megjelenés alapján viszont valószínűleg egy az idén megjelent Knights Landingra alapozó termékről lehet szó, amit már kifejezetten a gépi tanulás gyorsítására hegyeztek ki.
Bár mindössze egyetlen betű az eltérés, a fejlesztés nem összekeverendő a korábban beígért Knights Hill-lel, amit egyértelműen HPC-s környezetbe, a Knights Landing utódjának szán az Intel. A várhatóan 2018 során érkező gyorsító elhozza a lapkába integrált második generációs Omni-Path interkonnektet, fejlődik a mikroarchitektúra, a chipet pedig már 10 nanométeres gyártástechnológiával készítik majd.
Ezzel szemben a Knights Mill nem a HPC-s környezetre jellemező duplapontosságú (FP64) számítási teljesítményre fókuszál, az Intel által közzétett prezentáció alapján a termék az egyszeres pontosságra (FP32) helyezi a hangsúlyt, az "enhanced variable precision" tulajdonságból pedig arra lehet következtetni, hogy akár a félpontosságú (FP16) számításokat is támogatja, természetesen az egyszeresnél nagyobb, valószínűleg dupla tempó mellett.
Utóbbira a tavasszal bemutatott Pascal-alapú Tesla P100 is képes. Ezzel az Nvidia gyorsítója a duplapontosságú műveleteket kívánó mérnöki-tudományos és szuperszámítógépes feladatok mellett az egyszeres és félpontosságú műveleteben is hatékony, ezzel pedig a kártyák kiválóan megfelelnek neurális hálózatok egyes művelteinek gyorsítására is.
Az Nvidia ilyen jellegű fejlesztési törekvései nem új keletűek, már a korábbi generációk (pl. Maxwell) is jeleskedtek a területen, amivel mára a cég gyorsítóit olyan vállalatok alkalmazzák nagy számban gépi tanulásos projektjeikhez mint a Microsoft, az Amazon, vagy az Alibaba. Mindez az adatközpontos Tesla eladások nagyjából felét teszi ki (az előző negyedévben kb. 75 millió dollárt), az értékesítések másik részét HPC-s és virtualizációs célokra értékesített kártyák adják.
Égbe révedő informatikusok: az Időkép-sztori Mi fán terem az előrejelzés, hogy milyen infrastruktúra dolgozik az Időkép alatt, mi várható a deep learning modellek térnyerésével?
Erre a bevételre pályázhat jövőre érkező Knights Mill gyorsítójával az Intel, és bár a jelenlegi, a 100 millió dollárt meg sem közelítő összeg nem túl nagy, a következő években tovább nőhet a piac, melynek kiaknázásából már a processzorgyártó sem szeretne kimaradni. A HPC-s gyorsítók területén már élesedik a verseny, egyes hírek szerint a korábban bemutatott Knights Landing siker a szuperszámítógépes gyártók körében, ennek pedig legnagyobb szenvedője épp az Nvidia (lesz).
Az egyelőre kérdéses, hogy az Intel pontosan milyen fejlesztésekkel próbálja majd felsrófolni az egyszeres és félpontosságú számítási teljesítményt. Egy teljesen új lapka tervezése és gyártása rendkívül költséges és hosszú folyamat, a jövő évi rajt alapján valószínűbb, hogy első körben inkább a Knights Landing áthangolásával próbálja majd a gépi tanulásra kihegyezni a Knights Millt az Intel. Mindez azt is jelentené, hogy gyorsító önálló x86-os processzorként is üzemképes lesz, ami előny az Nvidia Tesla kártyákkal szemben, melyekhez mindenképpen szükséges legalább egy központi egység.