Es werden viele Artikel darüber geschrieben, wie der neu eingeführte Intel Xeon Phi den Wettbewerbern den Marktanteil von HPC \ Super Computer stehlen wird. Intel Knights ist mit 72 Kernen und 4 Sockeln ausgestattet, was es zu einem 288-Kernsystem macht. Während ein einzelner Gtx980 2048 CUDA-Kerne hat. Wie können diese beiden in Bezug auf die Rechenleistung konkurrieren (es sieht so aus, als ob GTX weit voraus ist)? Oder zielen sie auf völlig unterschiedliche Arbeitslasten ab. In welchem Fall sind dies einige Beispiele?
Vielen Dank.
parallel-computing
hpc
Chandan
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Antworten:
Wie Brian sagte, sind die Xeon Phi-Kerne überhaupt nicht mit den CUDA-Kernen vergleichbar. Das Problem mit dem Phi ist, dass es irgendwo zwischen zwei Pferden liegt.
Wenn Sie hochparallele Gleitkommaberechnungen durchführen, bietet Ihnen NVIDIA etwa die dreifache Leistung zu einem Viertel des Preises. Bei doppelter Präzision ist der Abstand kleiner, aber NVIDIA ist bei gleicher Leistung immer noch 20% billiger.
Wenn sich Ihr Problem nur schwer parallelisieren lässt, hilft Ihnen das Phi überhaupt nicht. Stattdessen bietet Ihnen so etwas wie ein Intel Xeon die beste Leistung.
Der Sweet Spot für das Phi ist dann etwas sehr Paralleles, aber Divergentes, dh jeder Thread muss etwas anderes tun. Ein Beispiel hierfür wären Monte-Carlo-Simulationen. Sie werden beispielsweise in Simulationen von Strahlentherapie-Behandlungen verwendet, bei denen GPUs nur eine geringe (~ 2x) Beschleunigung gegenüber einer Standard-CPU bieten.
Intel versucht auch, das Xeon Phi zu verkaufen, da Sie Ihren Code nur minimal umschreiben müssen. Für alles, was nicht trivial zu parallelisieren ist, wird die Arbeit dieselbe wie für eine GPU.
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CUDA-Kerne sind überhaupt nicht mit den separaten Prozessorkernen in den Xeon Phi-Coprozessoren vergleichbar. Die Phi-Coprozessorkerne sind vollwertige Prozessoren, die ihre eigenen Schleifen, Verzweigungen usw. haben können, während die CUDA-Kerne alle dieselben Operationen auf verschiedenen Segmenten Ihrer Daten ausführen.
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