Intel Knight Landing tải công việc so với NVIDIA GeForce

Có rất nhiều bài báo được viết về cách Intel Xeon Phi mới ra mắt sẽ đánh cắp thị phần HPC \ Super Computer từ các đối thủ. Intel Knight được trang bị 72 lõi và 4 ổ cắm làm cho hệ thống 288 lõi. Trong khi đó, một Gtx980 có 2048 nhân CUDA. Làm thế nào hai điều này có thể cạnh tranh về sức mạnh tính toán (Có vẻ như GTX đang đi trước)? Hoặc họ đang nhắm mục tiêu tải công việc hoàn toàn khác nhau, trong trường hợp một số ví dụ là gì?

Cảm ơn.

Giống như Brian đã nói, lõi Xeon Phi hoàn toàn không thể so sánh với các lõi CUDA. Vấn đề với Phi là ở đâu đó giữa hai con ngựa.

Nếu bạn đang thực hiện các phép tính dấu phẩy động song song cao, NVIDIA sẽ cung cấp cho bạn hiệu năng gấp 3 lần giá chỉ bằng 1/4. Đối với độ chính xác gấp đôi, khoảng cách nhỏ hơn, nhưng NVIDIA vẫn rẻ hơn 20% cho cùng hiệu năng.

Nếu vấn đề của bạn rất khó song song, Phi sẽ không giúp bạn chút nào và thay vào đó, một thứ như Intel Xeon sẽ mang lại cho bạn hiệu suất tốt nhất.

Điểm ngọt ngào đối với Phi sau đó là một thứ gì đó rất song song, nhưng khác nhau, tức là mỗi luồng phải làm một cái gì đó khác nhau. Một ví dụ về điều này sẽ là mô phỏng Monte Carlo. Ví dụ, chúng được sử dụng trong các mô phỏng phương pháp điều trị xạ trị, trong đó GPU chỉ tăng tốc độ nhỏ (~ 2x) so với CPU tiêu chuẩn.

Intel cũng đang cố gắng bán Xeon Phi với thực tế là bạn chỉ cần viết lại mã của mình một cách tối thiểu. Tuy nhiên, đối với bất cứ điều gì không tầm thường để song song, công việc sẽ trở nên giống như đối với GPU.

Các lõi CUDA hoàn toàn không thể so sánh với các lõi xử lý riêng biệt trong bộ đồng xử lý Xeon Phi. Các lõi của bộ đồng xử lý Phi là các bộ xử lý hoàn chỉnh có thể có các vòng lặp riêng, phân nhánh, v.v. trong khi các lõi CUDA đều thực hiện các hoạt động giống nhau trên các lát dữ liệu khác nhau của bạn.