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CPU、GPU这样协作更配,IBM和NVIDIA新款人工智能服务器又把英特尔秒了

时期:2021-07-11 00:28 点击数:
本文摘要:这个标准CPU数不胜数,Power8就是其中之一(英特尔看不到)。这意味着Power8 CPU需要与Tesla P100 GPU更快地完成通信。 此功能意味着ibmpowersystems 822 lcforhighperformancecomputing中的CPU和GPU之间的连接速度比在普通PCIe总线上的相互交换要快得多。

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这个标准CPU数不胜数,Power8就是其中之一(英特尔看不到)。这意味着Power8 CPU需要与Tesla P100 GPU更快地完成通信。

此功能意味着ibmpowersystems 822 lcforhighperformancecomputing中的CPU和GPU之间的连接速度比在普通PCIe总线上的相互交换要快得多。IBM说:“该功能与GPU位于PCI-E接口上的x86系统不同,在数据库应用程序、高性能分析应用程序、高性能计算应用程序的运行中,以非常小的数据集运行应用程序。另外,Tesla P100的半精度浮点运算性能超过每秒21兆次的——,与放入现代PCI-E插槽的GPU相比,约高14%的处理能力,在训练深神经网络方面当然是重要的。

IBM还比旧式Power S822LC服务器的Tesla K80 GPU加速器提高了一倍多的新服务器加速能力。预计明年问世的IBM Power9不会沿袭CPU GPU组的优化。为什么是“CPU GPU”? 众所周知,在人工智能人工智能和深度自学等计算的任务中,CPU早就起了重要的作用。

因此,许多公司推出人工智能专用芯片的概念,如Google的TPU(Tensor Processing Unit )。此外,业界人士致力于在更合适的深度自学FPGA的算法,这也是英特尔以高价收购Altera的主要原因。

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但是,这两个CPU备选方案还不成熟,现在很多企业也被称为“CPU GPU”的集团或异构服务器。通常,在这种异构模式下,应用程序的串行部分在CPU上运行,但GPU作为协处理器,管理计算出的任务的困难部分。

与CPU相比,GPU的好处很明显。1.CPU主要针对串行命令进行了优化,GPU针对大规模分段运算进行了优化。因此,后者大规模阶段性运算的速度更慢。

2 .在同等面积的GPU上享受更好的运算单元(整数、浮点乘法单元、类似运算单元等)。3 .一般来说,由于GPU享受更大比特率的存储器,所以在大吞吐量的应用中也没有好的性能。4.GPU比能源的市场需求高。

当然,这并不意味着人工智能服务器对CPU没有市场需求,CPU是计算任务不可或缺的一部分,在深度自控算法处理任务中一边继续命令和GPU展开数据传输,一边CPU的通用性和GPU的简单任务NVIDIA和Intel等芯片制造商对GPU和CPU哪个弱陷入口水战,但实质上这些企业已经开始在异种计算中提高研究开发能力,至少最近CPU和GPU的融合是人工智能领域最有效的方案原创文章,发布许可禁令刊登。以下,听取刊登的心得。


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