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「クライアントおよびデータセンターの両方で使える」って別にGPGPUなら基本両方で使えるんじゃない？単なるエンコード支援とかでもサーバーで使えたりすることもあるし。トランスコードとかはデータセンターよか自宅サーバーのイメージだけど。
なんだかそんな画期的な話じゃなくて、Intelが単独GPU出しますよ～って話に見える。まぁやろうと思えば出せるでしょ。価格破壊してくれればいいなぁ。本格的なレイトレチップを出荷しますとかも面白いけど、データセンター言うなら割と普通のGPUを作るつもりなんでしょ多分。
GPGPU用途だとLarrabeeベースのXeon Phiとラインナップ上競合しますから、この記事の本質はXeon Phiはやめるという話だと思います。Xeon Phiは次の製品の計画が中止になったというニュースの後、表立った動きありませんし。構造が全然違うから競合しないと言う方もいますが、ほとんどの客からすれば同じHPC用途という枠ですから。
Xeon Phiの後継はXXX Lake-APみたいな強化XeonになるようですXeonとPhiは出発点は違ったけど着地点は同じだったんでしょう以下想像nVIDIAにはかなり気合いの入ったNVLinkやNVSwitchがあって、こいつはPOWER9と直に接続できるのだが、TOP500の上位2サイトでPOWERが採用されたり、自社でもDGXみたいなスパコンを作ったりしているNVLinkはx86とは直接接続できずPCIE経由になってしまうインテルはこの状況に危機感を覚えているが、かといってNVLinkをXeonに採用する気はさらさらなく、むしろGPUを自社開発することにした
この想像が正しければインテルはGPUと同時にQPIを置き換える超高速リンク(とスイッチ)を発表するはずQPIを置き換える(たぶん上位互換…ただし頼光とバサスロくらい違う)ということはXeonやCore iも含めたたぶんNehalem以来の大刷新になるんじゃないかなひょっとすると半導体のプロセスの改良に大きな目処がついたのかもしれないAMDがピンチですわ
AMDはRyzenから採用したInfinity Fabricを持っており今度のRadeonから複数のGPU間はそれで繋ぐ仕様になりますが、CPU-GPUをそれでつなぐのはドライバの構造が大幅に変わるから無理だそうです。http://ascii.jp/elem/000/001/773/1773672/index-5.html [ascii.jp]
大規模向けならInfinity Fabricにノード間通信を担うモジュールつなげれば良いんじゃないの?という気はします。
> CPU-GPUをそれでつなぐのはドライバの構造が大幅に変わるから無理だそうです。
ここの無理ってのは、ドライバの大幅な書き換えが必要だから「すぐに実行に移す」のは無理って話でしょう。長期的には実行すると思います。CPU-CPU間、GPU-GPU間でInfinity Fabricを使ってるのに、CPU-GPU間では使わないってのは考えづらいです。
infinity fabricはノード内接続限定で(AMDはノード間はやらないと言ってる)、プロプラだから外部ベンダーのNVRAMやFPGAもつながらないインテルはノード間はOmniPathがあるし、デバイスは両方とも自前で持ってるんで、全部つなげにくるかもしれないと想像HPCでインテルに足りないピースはGPUだけなんでやらないほうがリスキーだし、やるんなら新しいノード内インターコネクトは必要になるよだからノード間をどうするかが見物なのだわ
> プロプラだから外部ベンダーのNVRAMやFPGAもつながらない
こっちについては AMD や NVIDIA や IBM は OpenCAPI で行くつもりなんじゃないでしょうか。Intel が OpenCAPI 連合に入ってないのが不安要素ですが。
> やるんなら新しいノード内インターコネクトは必要になるよ
Intel は QPI の改良版でやるんでしょうね。
> だからノード間をどうするかが見物なのだわ
ノード間はまた別ってのはその通りですが、このスレッドは POWER と NVIDIA の NVLink 接続で始まっているから、ノード内の CPU-GPU 接続の話かと。AMD の場合、オンボードでの接続なら Infinit
10万ノードでキャッシュコヒーレントはまだ難しいでしょうが、16ノード(4000コアくらい?)なら十分可能だしぜひ欲しいところそれにコヒーレントでなくてもノード間キャッシュtoキャッシュ通信は必要ですよポストKにもありますし
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日本発のオープンソースソフトウェアは42件 -- ある官僚
そんなに新しいかな？ (スコア:0)
「クライアントおよびデータセンターの両方で使える」って別にGPGPUなら基本両方で使えるんじゃない？
単なるエンコード支援とかでもサーバーで使えたりすることもあるし。トランスコードとかはデータセンターよか自宅サーバーのイメージだけど。
なんだかそんな画期的な話じゃなくて、Intelが単独GPU出しますよ～って話に見える。
まぁやろうと思えば出せるでしょ。
価格破壊してくれればいいなぁ。
本格的なレイトレチップを出荷しますとかも面白いけど、データセンター言うなら割と普通のGPUを作るつもりなんでしょ多分。
Re: (スコア:1)
GPGPU用途だとLarrabeeベースのXeon Phiとラインナップ上競合しますから、この記事の本質はXeon Phiはやめるという話だと思います。
Xeon Phiは次の製品の計画が中止になったというニュースの後、表立った動きありませんし。
構造が全然違うから競合しないと言う方もいますが、ほとんどの客からすれば同じHPC用途という枠ですから。
Re: (スコア:0)
Xeon Phiの後継はXXX Lake-APみたいな強化Xeonになるようです
XeonとPhiは出発点は違ったけど着地点は同じだったんでしょう
以下想像
nVIDIAにはかなり気合いの入ったNVLinkやNVSwitchがあって、こいつはPOWER9と直に接続できるのだが、TOP500の上位2サイトでPOWERが採用されたり、自社でもDGXみたいなスパコンを作ったりしている
NVLinkはx86とは直接接続できずPCIE経由になってしまう
インテルはこの状況に危機感を覚えているが、かといってNVLinkをXeonに採用する気はさらさらなく、むしろGPUを自社開発することにした
Re: (スコア:0)
この想像が正しければインテルはGPUと同時にQPIを置き換える超高速リンク(とスイッチ)を発表するはず
QPIを置き換える(たぶん上位互換…ただし頼光とバサスロくらい違う)ということはXeonやCore iも含めたたぶんNehalem以来の大刷新になるんじゃないかな
ひょっとすると半導体のプロセスの改良に大きな目処がついたのかもしれない
AMDがピンチですわ
Re: (スコア:0)
AMDはRyzenから採用したInfinity Fabricを持っており今度のRadeonから複数のGPU間はそれで繋ぐ仕様になりますが、CPU-GPUをそれでつなぐのはドライバの構造が大幅に変わるから無理だそうです。
http://ascii.jp/elem/000/001/773/1773672/index-5.html [ascii.jp]
大規模向けならInfinity Fabricにノード間通信を担うモジュールつなげれば良いんじゃないの?という気はします。
Re:そんなに新しいかな？ (スコア:0)
> CPU-GPUをそれでつなぐのはドライバの構造が大幅に変わるから無理だそうです。
ここの無理ってのは、ドライバの大幅な書き換えが必要だから「すぐに実行に移す」のは無理って話でしょう。
長期的には実行すると思います。
CPU-CPU間、GPU-GPU間でInfinity Fabricを使ってるのに、CPU-GPU間では使わないってのは考えづらいです。
Re: (スコア:0)
infinity fabricはノード内接続限定で(AMDはノード間はやらないと言ってる)、プロプラだから外部ベンダーのNVRAMやFPGAもつながらない
インテルはノード間はOmniPathがあるし、デバイスは両方とも自前で持ってるんで、全部つなげにくるかもしれないと想像
HPCでインテルに足りないピースはGPUだけなんでやらないほうがリスキーだし、やるんなら新しいノード内インターコネクトは必要になるよ
だからノード間をどうするかが見物なのだわ
Re: (スコア:0)
> プロプラだから外部ベンダーのNVRAMやFPGAもつながらない
こっちについては AMD や NVIDIA や IBM は OpenCAPI で行くつもりなんじゃないでしょうか。
Intel が OpenCAPI 連合に入ってないのが不安要素ですが。
> やるんなら新しいノード内インターコネクトは必要になるよ
Intel は QPI の改良版でやるんでしょうね。
> だからノード間をどうするかが見物なのだわ
ノード間はまた別ってのはその通りですが、このスレッドは POWER と NVIDIA の NVLink 接続で始まっているから、
ノード内の CPU-GPU 接続の話かと。
AMD の場合、オンボードでの接続なら Infinit
Re: (スコア:0)
10万ノードでキャッシュコヒーレントはまだ難しいでしょうが、16ノード(4000コアくらい?)なら十分可能だしぜひ欲しいところ
それにコヒーレントでなくてもノード間キャッシュtoキャッシュ通信は必要ですよ
ポストKにもありますし