Przedstawiamy Intel Xeon Phi
Intel stawia sobie za cel superkomputery zdolne do osiągnięcia wydajności klasy exaFLOP do 2020 roku. Aby to zobrazować, przyjrzeliśmy się systemom obsługującym teraFLOPS w połowie lat dziewięćdziesiątych. A dzisiejsze najszybsze superkomputery to dziesiątki petaFLOPS. Osiągnięcie jednego exaFLOPS wymaga 1000-krotnego przyspieszenia w porównaniu do maszyny z jednym petaFLOPS. To oszałamiająco duża liczba.
Dotarcie tam bez wątpienia będzie wymagało akceleratorów, jak nazywa je Intel. AMD i Nvidia z zadowoleniem przypisują swoim procesorom graficznym nagły wzrost wydajności zmiennoprzecinkowej, jaki mają dzisiejsze najszybsze superkomputery. Ale wszystkie strony zgodzą się, że przyszłość tej przestrzeni nie należy wyłącznie do Xeonów czy Opteronów. Zamiast tego większość analityków oczekuje połączenia zasobów obliczeniowych od dużych procesorów po mniejsze, bardziej wyspecjalizowane rdzenie.
Dzisiaj, chcąc zmierzyć się z przewagą, jaką obaj dostawcy procesorów graficznych mają już w tej dziedzinie, i aby sprostać rosnącemu zapotrzebowaniu na wydajność obliczeniową, Intel wprowadza na rynek swój koprocesor Xeon Phi 5110P i zapowiada serię koprocesorów Xeon Phi 3100, która zostanie wydany w 2013 roku.
Zasadniczo Xeon Phi pobiera 60 (przynajmniej w ogłoszonej 5110P SKU) rdzeni x86 z dużymi 512-bitowymi jednostkami wektorowymi, obsługuje je z częstotliwością powyżej 1 GHz i zapewnia ponad 1 teraFLOPS wydajności o podwójnej precyzji na podwójnym gnieździe Karta PCI Express z niestandardową dystrybucją Linuksa. Ten sam Xeon Phi 5110P zawiera 8 GB pamięci GDDR5, chociaż Intel planuje uzbroić karty z serii 3100 w 6 GB. Aby mieć pewność, rdzenie nie są zaprojektowane do obsługi zadań ogólnego przeznaczenia, z którymi można by się uporać za pomocą procesora Core trzeciej generacji lub nawet procesora Atom. Raczej przodują w zadaniach równoległych, które są w stanie wykorzystać te wiele rdzeni do większego efektu.
Dlaczego możesz potrzebować karty akceleratora, takiej jak Phi? Modelowanie pogody, obrazowanie medyczne, eksploracja energii, symulacja, analiza finansowa, tworzenie treści i produkcja to dziedziny, które obecnie wykorzystują sprzęt AMD i Nvidia do ich mocy obliczeniowej. Intel po prostu próbuje zrobić to samo z produktem, który nie wymaga kodowania w CUDA lub OpenCL. Zamiast tego niezależni dostawcy oprogramowania mogą optymalizować pod kątem Phi za pomocą C, C++ i Fortran, z określonymi dodatkami do kodu, które uwzględniają i wykorzystują akcelerator.
Oczywiście dotarcie tutaj nie było łatwym zadaniem, a wielu entuzjastów rozpozna nazwę jednostki biznesowej Larrabee, która pojawiła się już w 2005 roku. skalowanie w nieskończoność ze względu na ograniczenia materiałowe (procesowe) i energetyczne. Larrabee tworzył przez lata, dostarczając nam zarówno obiecujących, jak i zawstydzających nagłówków w trakcie jego rozwoju.
Wszystkie kamienie milowe na osi czasu Intela spotkały się z dużym zainteresowaniem, ponieważ firma głosiła koncepcję wielu zintegrowanych rdzeni, która różniła się od tego, co robiła konkurencja. Oczywiście, gdy okazało się, że Larrabee będzie słabiej radzić sobie z istniejącymi procesorami graficznymi AMD i Nvidii, Intel anulował swój plan wprowadzenia własnej karty graficznej i zamiast tego skupił się na możliwościach obliczeniowych architektury o wysokiej wydajności. Jak zobaczymy, przedprodukcyjne przykłady sprzętu są już częścią projektu Top500.
W ramach swojej premiery Xeon Phi, Intel zabrał członków prasy do Texas Advanced Computing Center, aby zobaczyć superkomputer Stampede, który wykorzystuje Xeon Phi. Oczywiście podczas podróży udało nam się przemycić kilka zdjęć jednego z najszybszych systemów komputerowych na świecie. Ale zanim będziemy w stanie zrozumieć podejście Intela do HPC, musimy zrozumieć Larrabee. Cofnijmy się więc na chwilę w czasie.
