Red de conocimiento informático - Conocimiento informático - Para el campo de HPC, ¿puede Intel Xeon Phi realmente derrotar a las GPU?

Para el campo de HPC, ¿puede Intel Xeon Phi realmente derrotar a las GPU?

1. Xeon Phi no tiene tantas unidades informáticas como GPU, pero su rendimiento es muy sólido:

Xeon Phi debería tener actualmente 60 núcleos, cada núcleo tiene una VPU muy potente. , vector Puede soportar cálculos vectoriales de 512 bits en términos de longitud, pero no tengo datos sobre velocidad y también puede tener múltiples subprocesos en cada núcleo (se afirma que puede llegar a 4, pero dependiendo de la naturaleza del; operación, a veces 2 son las mejores); desde este punto de vista, Xeon Phi es bastante adecuado para aplicaciones que requieren una gran cantidad de operaciones SIMD. Y la mayoría de los programas informáticos científicos de alto rendimiento utilizan básicamente una gran cantidad de operaciones SIMD. Por tanto, el futuro de Xeon Phi en el campo de la informática científica sigue siendo bastante brillante.

2. El umbral de programación en Xeon Phi es mucho más bajo que el de la GPU:

No hablemos de optimización aquí si no depende de bibliotecas externas, de GPU y de. Xeon Phi La complejidad de optimizar un fragmento de código no es baja solo en términos de dificultad de transferencia, la GPU básicamente requiere reescribir la mayor parte del código, pero si desea implementar un programa escrito en C o Fortran para ejecutarlo en Xeon Phi, debe Solo es necesario agregar -mmic al compilar con icc. La vectorización se puede realizar automáticamente durante el proceso de compilación y se generará un informe bastante detallado de los resultados de la vectorización. Si desea utilizar subprocesos múltiples, puede hacerlo directamente a través de OpenMP.

Si me preguntas, Xeon Phi es en realidad el producto de la compensación entre GPU y CPU. Solo se puede decir que, en comparación con la GPU, ambas tienen sus propias fortalezas: Xeon Phi es más adecuado para la ciencia. requiere muchas operaciones vectoriales y el umbral es más bajo; la GPU también tiene sus propias características únicas. Por lo tanto, creo que Xeon Phi y GPU deberían estar igualados en el futuro, pero ninguno puede derrotar completamente al otro.