你能想到的TA都有 Intel推全平臺AI戰略
X86處理器問(wèn)世42年了,已經(jīng)進(jìn)入了不惑之年,回頭看看它的發(fā)展過(guò)程,到底都在哪些方面有了質(zhì)變呢?
本文引用地址:http://dyxdggzs.com/article/202001/409299.htm大家都看得到是性能,這些年來(lái)X86性能不斷進(jìn)步,最初頻率不過(guò)5MHz,現在已經(jīng)增長(cháng)1000倍到5GHz,也從最初的單核一路擴展到了雙核、四核、八核等,這可以說(shuō)是X86的第一種算力。
第二點(diǎn)就是功能,X86處理器最初就是單純的CPU,后續不斷擴展,20多年前開(kāi)始整合浮點(diǎn)單元,10年前開(kāi)始整合GPU單元,它可以看作X86的第二次算力革命。
如今已經(jīng)進(jìn)入到了21世紀第三個(gè)十年,這幾年來(lái)人們對算力的要求也不一樣了,AI人工智能崛起,各種AI芯片方興未艾,這些廠(chǎng)商動(dòng)不動(dòng)就是吊打CPU處理器,這也讓X86處理器有些落寞。
既然這個(gè)趨勢不可避免,那就擁抱它吧——X86老大Intel這兩年來(lái)就是這么做的,從10nm Ice Lake處理器開(kāi)始給X86處理器加入AI加速功能,促成了X86處理器史上第三次算力崛起。
Tiger Lake處理器:三位一體加速AI、6倍AI性能
Intel是最早一家賦予X86 CPU處理器AI加速功能的公司,早在去年的Ice Lake處理器上就首次集成了AI加速,當時(shí)是通過(guò)DL Boost指令集實(shí)現的。
所謂DL Boost,指的是DeepLearning Boost(深度學(xué)習加速),深度學(xué)習是目前最火熱的AI技術(shù)之一,但它與CPU、GPU常規的運算指令又有所不同,按照常規方法跑效率很低,而DLBoost是專(zhuān)門(mén)用于加速AI運算的指令,因此運算效率非常高,速度要快很多。
DLBoost指令集中主要包括AVX512VNNI以及Bfloat 16,它全面支持Windows ML、Intel OpenVINO、蘋(píng)果CoreML等框架,兼容目前主流的AI平臺,便于開(kāi)發(fā)者在十代酷睿上推進(jìn)各種AI應用。
根據之前的測試,Ice Lake支持DL Boost之后,在INT8運算相關(guān)的AIXPRT測試中,Ice Lake處理器的性能可達前代處理器的 2倍到2.5倍之多。
在Ice Lake小試牛刀之后,Intel在第二代10nm處理器Tiger Lake上進(jìn)一步加強了AI性能,除了原有的DL Boost及低功耗加速器之外,Tiger Lake上這次的Xe圖形架構GPU進(jìn)一步提升GPU對AI的加速性能,將Ice Lake上的CPU+GPU+GNA的AI加速性能提升到新的高度。
在Tiger Lake處理器上,基于Xe圖形架構的內置顯卡是其亮點(diǎn)之一,該圖形架構是Intel時(shí)隔22年之后重返高性能GPU市場(chǎng)的基礎,通過(guò)Xe圖形架構就能同時(shí)覆蓋筆記本、臺式機、工作站、HPC超算等低功耗到高性能圖形計算平臺。
除了高性能計算之外,AI加速也是Intel的Xe架構不同于其他GPU的地方,Intel用于極光”(Aurora)百億億次級超級計算機的GPU也是Xe架構的,代號Ponte Vecchio,它跟Tiger Lake中的Xe GPU只是規模大小不同。
那實(shí)際性能如何呢?先不說(shuō)更強大的Tiger Lake,只需要目前的Ice Lake處理器出馬,其AI加速性能就已經(jīng)達到了競品的數倍,最高可達6倍性能。
不光是理論性能占優(yōu),實(shí)際上AI加速在PC上已經(jīng)有了大量應用,涉及圖像、音頻、視頻、語(yǔ)音等各個(gè)領(lǐng)域,很多時(shí)候大家可能并沒(méi)有感覺(jué)到而已。
在CES現場(chǎng),Intel邀請了Adobe公司的開(kāi)發(fā)人員上臺,演示了Photoshop軟件的AI加速,上圖中原圖是一張分辨率較低、噪點(diǎn)較多的照片,通過(guò)AI加速可以在幾秒鐘內變成一張個(gè)高分辨率、高畫(huà)質(zhì)的大圖片,細節分明、效果銳利。
基于A(yíng)I加速,Photoshop軟件還可以自動(dòng)摳圖,省心省力,這樣下去設計師都要失業(yè)了。
除了圖片,AI技術(shù)在視頻處理中也一樣可以大顯身手,PR軟件已經(jīng)可以靠AI實(shí)現橫屏與豎屏的自動(dòng)處理,同樣可以提升設計師的效率,簡(jiǎn)化工作量。
消費級CPU補齊缺失的一環(huán) Intel全平臺AI起航
對于A(yíng)I人工智能的前景,目前沒(méi)人懷疑它會(huì )在未來(lái)改變人類(lèi)的科技樹(shù),不同的是之前大部分公司都是通過(guò)專(zhuān)用AI芯片來(lái)跑AI加速,不認為CPU這樣的通用處理器適合加速AI,但是Intel做的有點(diǎn)不一樣,在兩代10nm處理器上都不斷加強AI算力,補齊了消費級CPU沒(méi)有AI加速的這一環(huán)。
去年12月中旬,Intel公司宣布斥資20億美元收購了以色列初創(chuàng )公司Habana,后者是由David Dahan和Ran Halutz于2016年創(chuàng )立的,總部在以色列,致力于提高AI芯片的處理性能并降低其成本和功耗,其AI芯片主要針對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )訓練的特定需求,更適合云端AI訓練。
收購Habana公司之后,Intel又獲得了一種AI加速芯片——AI推理及AI訓練專(zhuān)用芯片。如果再把之前Intel已有的AI相關(guān)芯片聯(lián)系起來(lái),那么大家就可以看到Intel已經(jīng)在全平臺芯片上推進(jìn)了AI戰略。
CPU處理器中,新一代酷睿及至強處理器都開(kāi)始支持DL Boost為基礎的AI加速指令,FPGA中有Agilex系列AI芯片,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )芯片有Moviduis以及Nervana系列,GPU加速的AI芯片有Xe圖形架構,可以說(shuō)Intel已經(jīng)集齊了各種各樣的AI芯片,不論哪種AI芯片都有自己的全套解決方案。
這種大面積撒網(wǎng)的布局使得Intel在未來(lái)的AI市場(chǎng)競爭中有更強的底氣,也更容易發(fā)揮協(xié)同效應,CPU可以跟GPU、FPGA芯片搭配,靈活應對高性能或者低功耗等AI解決方案,反正從PC到工作站再到數據中心、超算,從本地到云端,從訓練到推理,業(yè)界需要什么樣的AI方案,Intel這邊就是“全都有”。
Intel的AI之道:全AI芯片打地基 OneAPI開(kāi)路
Intel擁有的多種AI芯片中,除了CPU、GPU是自己研發(fā)之外,FPGA、Moviduis、Nervana及Habana都是收購來(lái)的,不過(guò)這也沒(méi)關(guān)系,Intel擁有地球上最先進(jìn)的制程工藝,這些芯片升級改進(jìn)之后很快都會(huì )使用自家的先進(jìn)工藝生產(chǎn),FPGA、Moviduis、Nervana等芯片已經(jīng)這樣做了,陸續使用Intel自己的14nm、10nm及未來(lái)的7nm工藝生產(chǎn)。
在解決AI芯片之后,Intel還在推OneAPI軟件戰略,簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是通過(guò)一套開(kāi)發(fā)工具滿(mǎn)足不同平臺、不同芯片的軟件開(kāi)發(fā),這是Intel“軟件先行”戰略的重要體現,Intel相信這一戰略將定義和引領(lǐng)一個(gè)人工智能日益融合、異構及多架構的編程時(shí)代。
隨著(zhù)Intel硬件及軟件戰略的推進(jìn),毫無(wú)疑問(wèn)未來(lái)AI會(huì )成為各種芯片算力的關(guān)鍵。就酷睿處理器來(lái)說(shuō),AI也成為CPU、GPU標配算力,而且它的性能增長(cháng)潛力要比傳統計算更大,未來(lái)幾年里動(dòng)輒數倍的性能提升會(huì )是常態(tài)。
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