Présentation d’Intel Xeon Phi
Intel vise des supercalculateurs capables de performances de classe exaFLOP d’ici 2020. Pour mettre cela en perspective, nous examinions des systèmes compatibles teraFLOPS au milieu des années 1990. Et les supercalculateurs les plus rapides d’aujourd’hui se situent dans les dizaines de pétaFLOPS. Atteindre un exaFLOPS nécessite une accélération de 1000x par rapport à une machine d’un pétaFLOPS. C’est un nombre incroyablement élevé.
Pour y parvenir, il faudra sans aucun doute des accélérateurs, comme les appelle Intel. AMD et Nvidia se contentent de créditer leurs GPU pour l’augmentation soudaine des performances en virgule flottante des supercalculateurs les plus rapides d’aujourd’hui. Mais toutes les parties conviendront que l’avenir de cet espace n’appartient pas exclusivement aux Xeons ou aux Opterons. La plupart des analystes s’attendent plutôt à un mélange de ressources de calcul de ces gros processeurs à des cœurs plus petits et plus spécialisés.
Aujourd’hui, dans un effort pour faire face à l’avance que les deux fournisseurs de GPU ont déjà dans cet espace, et pour répondre à la demande croissante de performances de calcul, Intel présente son coprocesseur Xeon Phi 5110P et annonce la série Xeon Phi Coprocessor 3100, qui sera sorti en 2013.
Essentiellement, Xeon Phi prend 60 cœurs x86 (au moins dans le SKU 5110P annoncé) avec de grandes unités vectorielles de 512 bits, les exécute au-delà de 1 GHz et produit plus de 1 téraFLOPS de performances en double précision sur un double slot Carte PCI Express avec une distribution Linux personnalisée. Ce même Xeon Phi 5110P comprend 8 Go de mémoire GDDR5, bien qu’Intel envisage d’armer les cartes de la série 3100 avec 6 Go. Certes, les cœurs ne sont pas conçus pour traiter les charges de travail à usage général auxquelles vous vous attaqueriez avec un processeur Core ou même Atom de troisième génération. Au contraire, ils excellent dans les tâches parallélisées capables de tirer parti de ces nombreux cœurs pour un plus grand effet.
Pourquoi pourriez-vous avoir besoin d’une carte accélératrice comme la Phi ? La modélisation météorologique, l’imagerie médicale, l’exploration énergétique, la simulation, l’analyse financière, la création de contenu et la fabrication sont tous des domaines qui exploitent actuellement le matériel d’AMD et de Nvidia pour leur puissance de calcul. Intel essaie simplement de faire la même chose avec un produit qui ne nécessite pas de codage en CUDA ou OpenCL. Au lieu de cela, les ISV peuvent optimiser pour Phi en utilisant C, C++ et Fortran, avec des ajouts spécifiques au code qui prennent en charge et utilisent l’accélérateur.
Bien sûr, arriver ici n’était pas une tâche facile, et de nombreux passionnés reconnaîtront le nom de l’unité commerciale Larrabee, qui remonte à 2005. En 2004, Intel s’est lancé dans un projet pluriannuel après avoir constaté que les fréquences d’horloge ne pouvaient pas évoluer indéfiniment en raison des contraintes de matériel (processus) et de puissance. Larrabee a mis des années à se préparer, nous alimentant d’un flot de titres à la fois prometteurs et embarrassants au cours de son développement.
Les jalons de la chronologie d’Intel ont tous été accueillis avec beaucoup d’intérêt alors que la société a évangélisé un concept de nombreux cœurs intégrés qui était différent de ce que faisaient ses concurrents. Bien sûr, lorsqu’il a été su que Larrabee sous-performerait les processeurs graphiques existants d’AMD et de Nvidia, Intel a annulé son projet d’introduire sa propre carte graphique et s’est plutôt concentré sur les capacités de calcul hautes performances de l’architecture. Comme nous le verrons, des exemples de pré-production du matériel font déjà partie du projet Top500.
Dans le cadre de son lancement Xeon Phi, Intel a envoyé des membres de la presse au Texas Advanced Computing Center pour voir le supercalculateur Stampede, qui utilise Xeon Phi. Bien sûr, nous avons pu glisser quelques photos de l’un des systèmes informatiques les plus rapides au monde pendant le voyage. Mais avant de pouvoir comprendre l’approche d’Intel en matière de HPC, nous devons comprendre Larrabee. Remontons donc brièvement dans le temps.
