विश्लेषकों के अनुसार, आने वाले वर्षों में डेटा केंद्रों का बाजार प्रति वर्ष 38% बढ़ेगा और पांच वर्षों में बढ़कर $ 35 बिलियन हो जाएगा, और सबसे संसाधन-गहन आला (कंप्यूटिंग तीव्रता के संदर्भ में) गहन शिक्षा, तंत्रिका नेटवर्क और एआई कार्य हैं।

बेशक, इंटेल यह देखने के लिए उदासीन नहीं है कि एनवीडिया (और एएमडी कुछ हद तक) इस जीपीयू के साथ इस बाजार पर कब्जा कैसे कर सकता है, जिसमें सबसे तेजी से बढ़ते क्षेत्र भी शामिल हैं। पिछले हफ्ते, माइक्रोइलेक्ट्रॉनिक उद्योग की दिग्गज कंपनी ने एक साथ कई हाई-प्रोफाइल घोषणाएं की:

• Nervana NNP-T1000 और NNP-I1000 तंत्रिका नेटवर्क (NNP: तंत्रिका नेटवर्क प्रोसेसर), साथ ही Movidius VPU चिप के लिए प्रोसेसर;
  
• 10nm Xeon स्केलेबल प्रोसेसर (कोडीन नीलम रैपिड्स);
  
• एकीकृत प्रोग्रामिंग इंटरफेस (CPU, GPU, FPGA के लिए) - Nvidia CUDA के लिए एक प्रतियोगी;
  
• नए एक्स ^ई आर्किटेक्चर पर डेटा केंद्रों के लिए 7nm जीपीयू, कोड-नाम पोंटे वेकोचियो ।

अरोरा कम्प्यूटिंग मॉड्यूल

इन सीपीयू, जीपीयू और वनएपीआई पर वे एपॉरो सुपरकंप्यूटर के लिए 1 एक्साफ्लॉप्स (10 ^ 18 ऑपरेशन प्रति सेकंड) के प्रदर्शन स्तर के साथ ऑरोरा कंप्यूटिंग मॉड्यूल की रचना करेंगे। यह माना जाता है कि यह मशीन अमेरिकी ऊर्जा विभाग के आर्गन राष्ट्रीय प्रयोगशाला में स्थापित की जाएगी।



प्रत्येक कम्प्यूट मॉड्यूल में दो नीलमणि रैपिड्स प्रोसेसर और छह जीपीयू सीएक्सएल बस के माध्यम से जुड़े होते हैं।



आनंदटेक के अनुमान के अनुसार , 200 रैक की प्रणाली में, जैसा कि कहा गया है, यदि आप नेटवर्क और ड्राइव के लिए रिजर्व घटाते हैं, तो लगभग 2400 दो-इकाई अरोड़ा नोड्स फिट होंगे। यह कुल 5,000 नीलमणि रैपिड्स प्रोसेसर और 15,000 पोंटे वीचियो के बारे में है। यदि हम GPU के संख्या से 1 एक्सफोलॉप्स के घोषित प्रदर्शन को विभाजित करते हैं, तो प्रति GPU लगभग 66.6 टेराफ्लॉप निकलता है। इसके अलावा, 14 teraflops के CPU प्रदर्शन को देखते हुए, हम अभी भी लगभग 50 teraflops प्राप्त करते हैं, अर्थात, यह 2021 तक डेटा केंद्रों में GPU के प्रदर्शन में पांच गुना वृद्धि है।

बेशक, योजनाएं ऊर्जा विभाग के लिए एक सुपर कंप्यूटर तक सीमित नहीं हैं। इंटेल ने घोषणा की कि लेनोवो और एटोस पहले से ही एक्सोन सीपीयू, एक्स ^ई जीपीयू और वनएपीआई पर आधारित सर्वर प्लेटफॉर्म जारी करने की तैयारी कर रहे हैं। इस प्रकार, किसी न किसी रूप में ऑरोरा कंप्यूटिंग मॉड्यूल अन्य डेटा केंद्रों में आवेदन पाएंगे।

सुपरकंप्यूटर को 2021 में लॉन्च किया जाना चाहिए। उसी समय, 7-नैनोमीटर एक्स ^ई जीपीयू को बाजार पर दिखाई देना चाहिए।

इंटेल के अनुसार, अब पारंपरिक उच्च-प्रदर्शन समाधान (एचपीसी) एआई के साथ अभिसरण करते हैं, जो गहरी सीखने का उपयोग करने वाले वर्कलोड पर चलते हैं। एचपीसी, एआई और एनालिटिक्स तीन मुख्य वर्कलोड हैं जो कंप्यूटिंग संसाधनों की मांग को बढ़ाते हैं: “इस तरह की कंप्यूटिंग की जरूरतों को व्यापक कंप्यूटिंग को प्रोत्साहित करता है। राजीव हाज़रा, उपाध्यक्ष और इंटेल एंटरप्राइज एंड गवर्नमेंट के महाप्रबंधक ने कहा । - सार्वभौमिक समाधान अब यहां उपयुक्त नहीं हैं। अभिसरण के इस युग में, आपको उन आर्किटेक्चर को देखना चाहिए जो विभिन्न प्रकार के वर्कलोड की विभिन्न आवश्यकताओं के लिए तैयार हैं। ”

डेटा केंद्रों के लिए जी.पी.यू.

Ponte Vecchio नए X ^e आर्किटेक्चर पर पहला GPU है। वास्तुकला स्वयं विभिन्न खंडों में GPU के लिए आधार बन जाएगा:

• उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग;
  
• गहरी सीख;
  
• क्लाउड कंप्यूटिंग
  
• ग्राफिक्स;
  
• मीडिया ट्रांसकोडिंग;
  
• वर्कस्टेशन
  
• गेमिंग कंप्यूटर;
  
• नियमित डेस्कटॉप पीसी;
  
• मोबाइल और अल्ट्रामोबाइल डिवाइस।

अरी राउच, इंटेल के आर्किटेक्चर, ग्राफिक्स और सॉफ्टवेयर के उपाध्यक्ष, कहते हैं कि एक जीपीयू आर्किटेक्चर डेवलपर्स को एक "सामान्य ढांचा" देगा, लेकिन इस वास्तुकला के हिस्से के रूप में, कंपनी "बहुत सारे माइक्रोआर्किटेक्चर विकसित कर रही है जो उनमें से प्रत्येक के लिए सबसे कुशल प्रदर्शन प्रदान करते हैं।" ये कार्यभार

पोंटे वेकोइओ जीपीयू एक्स ^ई माइक्रोआर्किटेक्चर पर विशेष रूप से एचपीसी और एआई के लिए आधारित है, और माइक्रोआर्किटेक्चर विशेषताओं में वेक्टर मेट्रिक्स के साथ एक लचीली समानांतर मैट्रिक्स इंजन शामिल है, उच्च परिशुद्धता फ्लोटिंग पॉइंट कैलकुलेशन (FP64) और कैश और मेमोरी के अल्ट्रा-हाई थ्रूपुट। INT8, Bfloat16 और FP32 स्वरूपों के लिए मैट्रिसेस के समानांतर प्रसंस्करण (संभवतः TensorCore का एक एनालॉग) के लिए एक अलग मैट्रिक्स इंजन होगा, और FP64 के लिए त्वरण प्रत्येक कंप्यूटिंग इकाई के लिए 40 गुना तक होगा।

"इस कार्यभार के लिए उच्च कम्प्यूटेशनल प्रदर्शन की आवश्यकता होती है, इसलिए हमने बड़ी संख्या में वेक्टर और मैट्रिक्स मॉड्यूल और समानांतर कंप्यूटिंग को जोड़ने पर ध्यान केंद्रित किया जो इस कार्यभार के लिए अनुकूलित और अनुकूलित हैं।"

पोंटे वेकोचियो नई पीढ़ी का पहला जीपीयू होगा। यह कई नई तकनीकों को लागू करता है जिसे इंटेल हाल के वर्षों में विकसित कर रहा है:

• उत्पादन प्रक्रिया 7 एनएम;
  
• Foveros 3 डी एकीकृत सर्किट के स्तरित लेआउट;
  
• एक सब्सट्रेट पर कई क्रिस्टल को जोड़ने के लिए EMIB (एंबेडेड मल्टी-डाई इंटरकनेक्ट ब्रिज);
  
• नए ईएक्सएल इंटरकनेक्ट मानक (पीसीआई एक्सप्रेस 5.0 पर आधारित) पर एक्स ^ई लिंक - एकल मेमोरी स्पेस के माध्यम से जीपीयू तक पहुंच।

इंटेल के दिसंबर 2018 प्रस्तुति से स्तरित फेवरोस 3 डी इंटीग्रेटेड सर्किट

चिप के तकनीकी विनिर्देश अभी तक घोषित नहीं किए गए हैं। उनका कहना है कि इन GPU में मेमोरी और कैशे के साथ XEMF (XE मेमोरी फैब्रिक) के माध्यम से जुड़ी हजारों कार्यकारी इकाइयाँ होंगी।



XEMF बस मेमोरी एक्सेस की अड़चन को खत्म करने के लिए विशेष अल्ट्रा-फास्ट रेम्बो कैश कैश के साथ काम करती है। यह कैश Foveros के माध्यम से कंप्यूटिंग इकाइयों से जुड़ता है, और EMIB का उपयोग HBM मेमोरी को जोड़ने के लिए किया जाएगा।



SIMT और SIMD का संयोजन क्रमशः GPU और CPU के लिए विशिष्ट है, और चर-लंबाई वेक्टर निर्देश कार्यों के कुछ वर्गों में एक महत्वपूर्ण प्रदर्शन को बढ़ावा देगा।



कई लोगों को उम्मीद है कि इंटेल एनवीडिया और एएमडी के साथ डेटा सेंटर और एआई के लिए बाजार में प्रतिस्पर्धा करेगा। यह केवल मूल्य प्रतियोगिता के बारे में नहीं है, बल्कि वैकल्पिक तकनीकी प्लेटफार्मों के उद्भव के लिए भी है, जो समग्र तकनीकी प्रगति को प्रेरित करेगा।

वनएपीआई: विषम लोहे के लिए अमूर्त का शिखर

नए उपकरणों की घोषणा के अलावा, इंटेल ने एकीकृत सॉफ्टवेयर इंटरफेस वनएपीआई का बीटा संस्करण जारी किया है। वे डेवलपर्स के काम को सुविधाजनक बनाने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जो अपने कार्यक्रमों को अधिकतम करने के लिए पारंपरिक रूप से मिडलवेयर और फ्रेमवर्क का उपयोग करके विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं और पुस्तकालयों के बीच स्विच करना पड़ा है।

डिफ़ॉल्ट रूप से, यह उद्योग में स्वीकार किया जाता है कि निम्न स्तर पर, प्रत्येक वास्तुकला के लिए अलग कोड तैयार करने की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, TensorFlow शुरू में पूरी तरह से एक विक्रेता के GPU (Nvidia CUDA) के लिए रिलीज़ के समय अनुकूलित किया गया था।

इंटेल के आर्किटेक्चर, ग्राफिक्स और सॉफ्टवेयर डिवीजन के उपाध्यक्ष बिल सैवेज ने कहा, "वनएपीआई विषम प्रदर्शन के साथ विषम हार्डवेयर के लिए एक सामान्य निम्न-स्तरीय इंटरफ़ेस की पेशकश करके इन समस्याओं को हल करने की कोशिश कर रहा है।" "ताकि डेवलपर्स सीधे हार्डवेयर पर भाषाओं और पुस्तकालयों के माध्यम से विभिन्न आर्किटेक्चर और विक्रेताओं के लिए सामान्य रूप से प्रोग्राम लिख सकें, साथ ही सुनिश्चित करें कि मिडलवेयर और फ्रेमवर्क वनएपीआई पर काम करते हैं और उन डेवलपर्स के लिए पूरी तरह से अनुकूलित हैं जो इस अमूर्तता के शीर्ष पर हैं।"

इंटेल वनएपीआई को "समुदाय और उद्योग समर्थन के लिए खुले मानक" के रूप में बताता है, जो "विभिन्न निर्माताओं के आर्किटेक्चर और हार्डवेयर के पुन: उपयोग कोड" की अनुमति देगा।

वनएपीआई विनिर्देश में C ++ और SYCL पर आधारित मानक क्रॉस-आर्किटेक्चर DPC ++ प्रोग्रामिंग भाषा शामिल होगी, साथ ही "प्रमुख डोमेन-विशिष्ट कार्यों को तेज करने के लिए शक्तिशाली API"।

डीपीसी ++ कंपाइलर और एपीआई लाइब्रेरी के अलावा, विशेष उपकरण जारी किए जाएंगे, जिसमें वीटीईएन इंस्पेक्टर एडवाइजर, एक डीबगर, और डीपीसी ++ को कोडा (एनवीडिया) पोर्ट करने के लिए एक "संगतता उपकरण" शामिल है।

वनएपीआई के लिए संक्रमण को प्रोत्साहित करने के लिए, इंटेल ने कई सीपीयू, जीपीयू और एफपीजीए पर कार्यक्रमों को विकसित करने और परीक्षण करने के लिए देवक्लाउड में एक सैंडबॉक्स लॉन्च किया। सैंडबॉक्स के साथ काम करने के लिए किसी भी हार्डवेयर या सॉफ्टवेयर की स्थापना की आवश्यकता नहीं होती है।

इस बीच, तिमाही के लिए एनवीडिया का राजस्व $ 3 बिलियन हो गया , जबकि डेटा सेंटर के बाजार में, तीन महीनों में विकास 11% ($ 726 मिलियन) था। V100 और T4 प्रोसेसर की बिक्री सभी रिकॉर्ड तोड़ रही है। इंटेल अभी भी इसे बाहर से देख रहा है, लेकिन हम पहले से ही जानते हैं कि इसका जवाब क्या होगा। सबसे दिलचस्प सिर्फ शुरुआत है।