Skip to content

Xeon Phi: Kartu Turunan Larrabee Intel di Superkomputer TACC

    1651711743

    Memperkenalkan Intel Xeon Phi

    Intel mengincar superkomputer yang mampu menghasilkan kinerja kelas exaFLOP pada tahun 2020. Sebagai gambaran, kami melihat sistem berkemampuan teraFLOPS pada pertengahan 1990-an. Dan superkomputer tercepat saat ini memiliki puluhan petaFLOPS. Mencapai satu exaFLOPS membutuhkan percepatan 1000x dibandingkan dengan mesin satu petaFLOPS. Itu jumlah yang sangat besar.

    Untuk mencapainya tidak diragukan lagi akan membutuhkan akselerator, demikian Intel menyebutnya. AMD dan Nvidia puas dengan GPU mereka untuk lonjakan tiba-tiba dalam kinerja floating-point yang digunakan oleh superkomputer tercepat saat ini. Tetapi semua pihak akan setuju bahwa masa depan ruang ini tidak hanya milik Xeon atau Opteron. Sebagian besar analis malah mengharapkan campuran sumber daya komputasi dari CPU besar itu ke inti yang lebih kecil dan lebih terspesialisasi.

    Hari ini, dalam upaya untuk menghadapi awal yang sudah dimiliki kedua vendor GPU di ruang ini, dan untuk mengatasi permintaan yang meningkat akan kinerja komputasi, Intel memperkenalkan Xeon Phi Coprocessor 5110P dan mengumumkan Xeon Phi Coprocessor 3100-series, yang akan menjadi dirilis pada tahun 2013.

    Intinya, Xeon Phi membutuhkan 60 (setidaknya dalam SKU 5110P yang diumumkan) x86 core dengan unit vektor 512-bit yang besar, menjalankannya lebih dari 1 GHz, dan menghasilkan lebih dari 1 teraFLOPS kinerja presisi ganda pada slot ganda Kartu PCI Express dengan distribusi Linux khusus. Xeon Phi 5110P yang sama itu menyertakan memori GDDR5 8 GB, meskipun Intel berencana untuk mempersenjatai kartu seri 3100 dengan 6 GB. Yang pasti, inti tidak dirancang untuk mengatasi beban kerja tujuan umum yang akan Anda tangani dengan Core generasi ketiga atau bahkan prosesor Atom. Sebaliknya, mereka unggul dalam tugas paralel yang mampu memanfaatkan banyak inti tersebut untuk efek yang lebih besar. 

    Mengapa Anda memerlukan kartu akselerator seperti Phi? Pemodelan cuaca, pencitraan medis, eksplorasi energi, simulasi, analisis keuangan, pembuatan konten, dan manufaktur adalah semua bidang yang saat ini memanfaatkan perangkat keras dari AMD dan Nvidia untuk daya komputasinya. Intel hanya mencoba melakukan hal yang sama dengan produk yang tidak memerlukan pengkodean di CUDA atau OpenCL. Sebaliknya, ISV dapat mengoptimalkan Phi menggunakan C, C++, dan Fortran, dengan tambahan khusus pada kode yang mengakomodasi dan memanfaatkan akselerator.

    Tentu saja, untuk sampai ke sini bukanlah tugas yang mudah, dan banyak penggemar akan mengenali nama unit bisnis Larrabee, yang muncul sejak tahun 2005. Pada tahun ’04, Intel memulai proyek multi-tahun setelah melihat bahwa kecepatan jam tidak dapat skala tanpa batas karena bahan (proses) dan kendala daya. Larrabee bertahun-tahun dalam pembuatannya, memberi kami aliran berita utama yang menjanjikan dan memalukan selama perkembangannya.

    Tonggak sejarah pada linimasa Intel semuanya disambut dengan minat besar saat perusahaan menginjili konsep banyak inti terintegrasi yang berbeda dari apa yang dilakukan pesaingnya. Tentu saja, ketika diketahui bahwa Larrabee akan berkinerja buruk pada prosesor grafis yang ada dari AMD dan Nvidia, Intel membatalkan rencananya untuk memperkenalkan kartu grafisnya sendiri dan sebaliknya berfokus pada kemampuan komputasi kinerja tinggi arsitektur. Seperti yang akan kita lihat, contoh pra-produksi perangkat keras sudah menjadi bagian dari proyek Top500. 

    Sebagai bagian dari peluncuran Xeon Phi, Intel menerbangkan anggota pers ke Texas Advanced Computing Center untuk melihat superkomputer Stampede, yang menggunakan Xeon Phi. Tentu saja, kami dapat menyelinap di beberapa foto salah satu sistem komputasi tercepat di dunia selama perjalanan. Namun sebelum kita dapat memahami pendekatan Intel terhadap HPC, kita perlu memahami Larrabee. Jadi, mari kita mundur sejenak ke masa lalu.

    0 0 votes
    Rating post
    Subscribe
    Notify of
    guest
    0 comments
    Inline Feedbacks
    View all comments
    0
    Would love your thoughts, please comment.x
    ()
    x