Giới thiệu Intel Xeon Phi
Intel đã để mắt đến các siêu máy tính có khả năng đạt hiệu suất cấp độ exaFLOP vào năm 2020. Để thực hiện điều đó, chúng tôi đã xem xét các hệ thống có khả năng teraFLOPS vào giữa những năm 1990. Và siêu máy tính nhanh nhất hiện nay là hàng chục petaFLOPS. Để đạt được một exaFLOPS yêu cầu tốc độ tăng gấp 1000 lần so với máy một petaFLOPS. Đó là một con số lớn đến kinh ngạc.
Để đạt được điều đó, chắc chắn sẽ yêu cầu các bộ tăng tốc, như cách gọi của Intel. AMD và Nvidia hài lòng ghi nhận GPU của họ vì sự gia tăng đột biến về hiệu suất dấu phẩy động được sử dụng bởi các siêu máy tính nhanh nhất hiện nay. Nhưng tất cả các bên sẽ đồng ý rằng tương lai của không gian này không chỉ thuộc về Xeons hay Opterons. Thay vào đó, hầu hết các nhà phân tích đều mong đợi sự kết hợp của các tài nguyên tính toán từ những CPU lớn đó sang các lõi nhỏ hơn, chuyên biệt hơn.
Hôm nay, trong nỗ lực đối mặt với sự khởi đầu thuận lợi mà cả hai nhà cung cấp GPU đã có trong lĩnh vực này và để giải quyết nhu cầu tăng cao về hiệu suất máy tính, Intel sẽ giới thiệu Bộ xử lý Xeon Phi 5110P và công bố Bộ xử lý Xeon Phi 3100-series, sẽ là phát hành vào năm 2013.
Về bản chất, Xeon Phi sử dụng 60 lõi x86 (ít nhất là trong 5110P SKU đã công bố) với các đơn vị vectơ 512-bit lớn, chạy chúng vượt quá 1 GHz và mang lại hơn 1 teraFLOPS hiệu suất chính xác kép trên một khe cắm kép Thẻ PCI Express với bản phân phối Linux tùy chỉnh. Tương tự Xeon Phi 5110P đó bao gồm 8 GB bộ nhớ GDDR5, mặc dù Intel có kế hoạch trang bị các thẻ dòng 3100 với 6 GB. Để chắc chắn, các lõi không được thiết kế để giải quyết khối lượng công việc có mục đích chung mà bạn phải giải quyết bằng bộ xử lý Core thế hệ thứ ba hoặc thậm chí là Atom. Thay vào đó, chúng xuất sắc trong các tác vụ song song có thể tận dụng nhiều lõi đó để đạt được hiệu quả cao hơn.
Tại sao bạn có thể cần một thẻ tăng tốc như Phi? Mô hình thời tiết, hình ảnh y tế, thăm dò năng lượng, mô phỏng, phân tích tài chính, tạo nội dung và sản xuất là tất cả các lĩnh vực hiện đang tận dụng phần cứng từ AMD và Nvidia cho sức mạnh máy tính của họ. Intel chỉ đơn giản là đang cố gắng làm điều tương tự với một sản phẩm không yêu cầu mã hóa trong CUDA hoặc OpenCL. Thay vào đó, ISV có thể tối ưu hóa cho Phi bằng cách sử dụng C, C ++ và Fortran, với các bổ sung cụ thể cho mã phù hợp và sử dụng trình tăng tốc.
Tất nhiên, đến được đây không phải là một nhiệm vụ dễ dàng, và nhiều người đam mê sẽ nhận ra tên đơn vị kinh doanh Larrabee, đã có từ năm 2005. Vào năm ’04, Intel bắt tay vào một dự án kéo dài nhiều năm sau khi thấy rằng tốc độ xung nhịp không thể quy mô vô thời hạn do hạn chế về vật liệu (quy trình) và quyền lực. Larrabee đã mất nhiều năm trong việc tạo ra, cung cấp cho chúng ta một dòng tiêu đề vừa hứa hẹn vừa đáng xấu hổ trong quá trình phát triển của nó.
Các mốc quan trọng trong dòng thời gian của Intel đều nhận được sự quan tâm lớn khi công ty truyền bá khái niệm về nhiều lõi tích hợp khác với những gì đối thủ của nó đang làm. Tất nhiên, khi biết rằng Larrabee sẽ hoạt động kém hơn các bộ xử lý đồ họa hiện có của AMD và Nvidia, Intel đã hủy bỏ kế hoạch giới thiệu một card đồ họa của riêng mình và thay vào đó tập trung vào khả năng tính toán hiệu năng cao của kiến trúc. Như chúng ta sẽ thấy, các ví dụ tiền sản xuất của phần cứng đã là một phần của dự án Top500.
Là một phần của buổi ra mắt Xeon Phi, Intel đã đưa các thành viên của báo chí đến Trung tâm Máy tính Nâng cao Texas để xem siêu máy tính Stampede, sử dụng Xeon Phi. Tất nhiên, chúng tôi đã có thể chụp lén một vài bức ảnh về một trong những hệ thống máy tính nhanh nhất thế giới trong chuyến đi. Nhưng trước khi có thể hiểu cách tiếp cận của Intel đối với HPC, chúng ta cần hiểu Larrabee. Vì vậy, hãy lùi lại một chút thời gian.
