- 2016/9/7 9:41:45
- 类型:原创
- 来源:电脑报
- 报纸编辑:电脑报
- 作者:
@王毅
前不久,一幅被硬件玩家津津乐道的照片在网上疯传:NVIDIA CEO黄仁勋像个DIY玩家般地捣腾着一台电脑主机,而现场的唯一观众竟是特斯拉掌门人马斯克。两位大佬颇具生活化的一幕,实则蕴藏着NVIDIA对未来的野望。黄仁勋向马斯克交付的产品是名为DGX-1的深度学习超级计算机,将被用于后者去年底新创办的人工智能项目OpenAI。黄仁勋曾表示,3000人花费三年时间才研发出这样一款DGX-1,深度学习超级计算机的研发难度之大可见一斑。然而,就是因为DGX-1这个导火索,引发了NVIDIA和英特尔之间一场久违的口水战,其所涉及的GPU与CPU运算能力孰优孰劣这个话题,最早可以追溯到八年之前的2008春季IDF大会。尽管打造出了一个又一个怪兽级产品,可是NVIDIA要想赢得应有的地位仍然是难上加难。
随着GPU在通用计算领域得到广泛应用,NVIDIA的优势正逐渐显现出来。8月12日,NVIDIA公布了最新一季财报,总收入14.28亿美元,同比增长24%,利润达到了2.53亿美元,同比增长873%。这样的数据,给基数大却增长乏力的英特尔造成了相当大的压力。在8月中旬的秋季IDF上,英特尔宣布将于2017年推出专门为人工智能深度学习而设计的最新一代Xeon Phi处理器,代号Knights Mill,声称其运算能力比对手的产品快两倍以上,矛头显然是直指NVIDIA的。面对英特尔的“发难”,NVIDIA很快就予以强硬回击,指出英特尔使用的是一年半之前的老数据,居然以开普勒架构的GPU为比较对象,如果换成麦克斯韦GPU,Xeon Phi至少要落后两成以上,帕斯卡就更不用说了。
站在理智的角度看问题,在这一轮交锋中,NVIDIA显然是更占理的一方,产品性能更强是不争的事实,再说英特尔在深度学习领域耕耘的时间并不长,跟NVIDIA比起来确实是个新兵。但是,接下来英特尔数据中心集团副总裁杰森·卫克斯曼在博客中提出了另一种观点:“人工智能是新生事物。作为一个拓宽人工智能领域的创新催化剂,英特尔的领导力将至关重要。虽然现在很多人都在谈论GPU对于机器深度学习的价值所在,但事实上去年为深度学习而研发的处理器中,使用到GPU的比例还不到3%。”这个3%究竟有多少水分并不重要,关键在于这番话充满了“大欺小”的凌辱架势,也让NVIDIA不得不面对这样一个事实——CPU才是必需品,而GPU只是可选配件。
在宣传DGX-1时,NVIDIA的官方资料只强调其半精度(FP16)峰值性能最高可达170Teraflops;包含8个Tesla P100 GPU加速器,每颗GPU搭载16GB显存;7TB固态硬盘和双万兆以太网……就是闭口不提CPU的事,让人不由得遐想这台超级计算机是不是已经摆脱X86 CPU了呢?不过事实并非如此,DGX-1还是需要两颗16核心的Xeon E5-2698v3以及512GB的DDR4内存,无法摆脱传统计算机的标准架构。黄仁勋八年前就提出了GPU核心论,GPU的晶体管数量、复杂程度和运算能力也真的大幅超过CPU了,只可惜GPU始终不是计算机的必需品。
不过,这场口水战其实更多地反映出英特尔在转型阶段底气不足,先是用不客观的对比来宣传自家产品,继而又凭借垄断地位打压对手。没错,英特尔CPU是必需品,但英特尔总不至于激进得去阻止用户添加NVIDIA设备吧。虽然未来超级计算机依旧用的是英特尔芯,可NVIDIA加速卡却卖得更多也赚得更多,要想扭转这一点,英特尔还有很长的路要走。对于NVIDIA来说,发展X86暂时还无路可走,而ARM的怀抱永远是敞开的,要是接下来ARM在服务器和超级计算机领域能发挥更大的作用,那么GPU核心论的大日子也就不再遥远了。
栏目:硬派动态
DDR4刚入佳境,DDR5就渐露雏形
英特尔平台已经全面过渡到DDR4内存,不出意外的话AMD平台也会在2017年完成这一变革。从2012年至今,DDR4花了四年时间才成为主流,但这肯定不是内存发展的终点。在刚刚结束的秋季IDF大会上,英特尔首次谈到了DDR5内存,预计最快将在2020年进驻服务器平台,之后再用12~18个月的时间逐渐普及到桌面PC和笔记本。其实,去年9月三星就展示过“Post-DDR4”路线规划,基本就能代表DDR5的形态了,而前几天另一家内存大厂美光也公布了DDR5的详细规格,传输带宽再度翻番,单条容量最高可达32GB。目前DDR5内存的行业标准正在制定中,一切顺利的话JEDEC(固态技术协会)会在今年底正式公布。
北极星立功了,A卡市场份额止跌回升
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