Процессоры Intel Lake Crest и Knights Crest ускорят машинное обучение

27.03.2017

Машины учатся. Нейронные сети рисуют картины, распознают лица и придумывают шифры. В облачных сервисах машины являются тем, что наделяет голосовых помощников интеллектом. Intel видит здесь пустующую рыночную нишу и серьезно берется за молодую отрасль: с процессорами Lake Crest и Knights Crest производитель хочет значительно увеличить производительность машинного обучения.

До сих пор для того, чтобы сделать машинное обучение возможным, компания Intel использовала профессиональные процессоры Xeon и Xeon Phi. FPGA (чипы со свободно программируемой логикой) ускорят этот процесс еще заметнее. Следующий шаг называется Lake Crest. С новыми сопроцессорами компания Intel познакомила публику поближе на первом AI-Day в Мюнхене.

Блок-схема: в качестве формата данных Intel использует Flexpoint — точность чисел с плавающей запятой и эффективность целых чисел. (фото: Nico Ernst)

Нетипичные процессоры

Относительно Intel Lake Crest речь идет о процессоре, оптимизированном для работы с матрицами и векторными операциями, который подсоединяется к основному процессору по шине PCIe 3.0. В ядре находятся 12 вычислительных узлов (кластеров). На данный момент компания Intel еще не опубликовала детальной информации о том, каким образом созданы кластеры.

Вероятно, они будут построены не так, как типичные ядра процессоров для рынка настольных систем. Вместо этого каждый кластер должен быть плотно заполненным арифметико-логическими устройствами (ALU), по аналогии с устройством графических чипов. В будущем могут стать возможными параллельные операции больших масштабов — и тогда GPU, являющиеся «королями терафлопсов», уйдут на покой.

Фокус при этом состоит в том, что Intel Lake Crest с течением времени адаптируется к исполняемому коду и становится все быстрее и быстрее.

Nervana: так называется платформа для задач машинного обучения, которая включает в себя и новые процессоры Lake Crest и Knights Crest. (иллюстрация: Nico Ernst)

HBM2-память с высокой пропускной способностью

Манипуляция большими объемами данных при расчетах скорее всего не станет «узким местом» новых CPU. Intel устанавливает 32 Гбайт оперативной памяти стандарта HBM2, распределенные по 8-гигабайтным стекам. Скорость передачи данных при этом должна составить 1 Тбайт в секунду.

В потребительском сегменте только в видеокарты на базе GPU Fiji от AMD установлена первая версия данного типа памяти. В R9 Fury X встроены 4 Гбайт. Архитектура HBM2 делает возможным увеличение объема памяти при более высокой пропускной способности и аналогичном расходовании пространства на кремнии.

Первые Intel Lake Crest должны появиться на рынке во второй половине 2017 года. Целью Intel является объединение процессоров Xeon с сопроцессорами Lake Crest на одном чипе до 2020 года. Результат будет называться Knights Crest и должен обеспечить стократное ускорение машинного обучения.

Лучшие процессоры для настольных систем

Мы пока еще не зашли так далеко, чтобы специальные процессоры для машинного обучения были необходимы нашим домашним компьютерам. Актуальные CPU и без того предлагают высокую производительность и могут значительно ускорить работу прежде всего ресурсоемких приложений. Лучшие из протестированных нами процессоров вы найдете в соответствующем рейтинге.

Процессоры. Все результаты тестов

1. AMD Ryzen 7 1700



Общая оценка: 77.3
Соотношение цена/качество: 79

2. Intel Core i7-7700K



Общая оценка: 66
Соотношение цена/качество: 68

3. Intel Core i7-7700



Общая оценка: 61.2
Соотношение цена/качество: 65

4. Intel Core i7-4790K



Общая оценка: 58.8
Соотношение цена/качество: 61

5. Intel Core i7-6700K



Общая оценка: 57.9
Соотношение цена/качество: 60
Процессоры. Все результаты тестов