英特爾透露了代號為Ponte Vecchio的7納米Xe GPU的首個細(xì)節(jié)，該GPU可用于數(shù)據(jù)中心中的高性能計(jì)算和人工智能工作負(fù)載。

對于這家總部位于加利福尼亞州圣克拉拉的公司而言，這是一個舉足輕重的時(shí)刻，該公司周日在丹佛舉行的超級計(jì)算會議上分享了其GPU計(jì)劃的更多詳細(xì)信息，這是自半導(dǎo)體巨頭宣布計(jì)劃再次涉足GPU市場以來的首次在2017年。

新的GPU將為英特爾提供更多的彈藥來與Nvidia競爭，并在較小程度上與AMD競爭數(shù)據(jù)中心加速市場。根據(jù)研究公司Market Study的數(shù)據(jù)，到2025年底，該市場每年將增長38%，達(dá)到350億美元報(bào)告。上周，英特爾宣布推出其Nervana神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器，用于深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)和推理。

在Supercomputing上，這家芯片制造商還共享了代號為Sapphire Rapids的下一代10nm Xeon可擴(kuò)展處理器的初始詳細(xì)信息，并宣布推出oneAPI統(tǒng)一編程計(jì)劃，旨在使開發(fā)人員更輕松地將軟件映射到特定硬件，例如CPU，GPU或FPGA。

根據(jù)英特爾的一項(xiàng)最新披露，至強(qiáng)藍(lán)寶石Rapids CPU，Xe Ponte Vecchio GPU和oneAPI將在先前宣布的美國能源部阿貢國家實(shí)驗(yàn)室的Aurora超級計(jì)算機(jī)中使用。每個節(jié)點(diǎn)將配備兩個Sapphire Rapids CPU和六個Ponte Vecchio GPU，同時(shí)將oneAPI用于編程層。

英特爾表示，除了能源部的Aurora超級計(jì)算機(jī)外，聯(lián)想和Atos還計(jì)劃使用英特爾的至強(qiáng)處理器，Xe GPU和oneAPI統(tǒng)一編程層來構(gòu)建HPC平臺。

英特爾表示，藍(lán)寶石急流將在2021年推出-在2020年上半年推出14納米Cooper Lake和2020年下半年推出10納米Ice Lake之后-盡管該公司未提供Ponte Vecchio的發(fā)布窗口，但英特爾表示Aurora超級計(jì)算機(jī)仍將在2021年完成。該公司此前曾在5月表示，它將在2021年推出7nm數(shù)據(jù)中心GPU。

英特爾企業(yè)與政府部門公司副總裁兼總經(jīng)理Rajeeb Hazra表示，隨著傳統(tǒng)HPC與AI融合，芯片制造商的新創(chuàng)新是必不可少的，從建模和仿真轉(zhuǎn)向利用深度學(xué)習(xí)的工作負(fù)載。他補(bǔ)充說，高性能計(jì)算，人工智能和分析是驅(qū)動計(jì)算需求增長的主要工作負(fù)載，每年以60%的速度增長。

他說：“這種多樣化的計(jì)算需求為異構(gòu)計(jì)算帶來了新的順風(fēng)。它不再是“一刀切”，而且我們必須研究在這個融合時(shí)代適應(yīng)各種工作負(fù)載的各種需求的架構(gòu)。”與記者通話。

新的Intel Xe GPU詳細(xì)信息

Ponte Vecchio是Intel使用其新的Xe架構(gòu)開發(fā)的GPU之一，該架構(gòu)將成為廣泛市場領(lǐng)域產(chǎn)品的基礎(chǔ)：HPC，深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)，云圖形，媒體轉(zhuǎn)碼分析，工作站，游戲，PC移動和超移動。

副總裁Ari Rauch表示：“數(shù)年前，在英特爾，我們發(fā)現(xiàn)需要開發(fā)一種架構(gòu)，一種圖形架構(gòu)，這將使我們能夠從傳統(tǒng)的工作負(fù)載一直擴(kuò)展到新的百億級性能，以進(jìn)行HPC和深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)。”英特爾架構(gòu)，圖形和軟件總裁，視覺技術(shù)團(tuán)隊(duì)和圖形業(yè)務(wù)總經(jīng)理。

Rauch說，為英特爾的GPU工作構(gòu)建一種架構(gòu)的目的是為開發(fā)人員提供一個通用框架。但是該公司從該Xe架構(gòu)開始開發(fā)“許多微架構(gòu)，這些架構(gòu)可在其中的每個工作負(fù)載上實(shí)現(xiàn)最高的高效性能”。

Ponte Vecchio基于適用于HPC和AI的Xe微體系結(jié)構(gòu)，該微體系結(jié)構(gòu)功能將包括靈活的數(shù)據(jù)并行矢量矩陣引擎，高雙精度浮點(diǎn)吞吐量以及超高緩存和內(nèi)存帶寬。

他說：“我們需要為目標(biāo)工作負(fù)載增加高強(qiáng)度的計(jì)算性能，因此我們專注于添加大量針對這些工作負(fù)載量身定制和優(yōu)化的矢量和矩陣以及并行計(jì)算引擎。”