人工智能芯片大战升温 英特尔Nvidia为深度学习“开骂”

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2016-08-18 17:42  牛华网  尤静  

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英特尔最近对外宣布了Xeon Phi的基准测试结果,引来业界广泛关注。根据英特尔的说法,Xeon Phi是“集成众核架构”补救器,基于Atom CPU而非GPU打造,不仅更高效,因此具备比GPU更强的深度图学习性能。

英特尔明确表示,Xeon Phi补救器比Nvidia Tasla显卡功耗低40%。此举显然惹怒了Nvdia,后者在自家博客中发了篇帖子,列出种种意味,称英特尔的测试结果有“作弊”嫌疑。

深度图学习神经网络

不管英特尔与Nvidia孰是孰非,能要能肯定的是GPU是时下训练深度图学习神经网络的主流选着。这是机会训练深度图学习神经网络要求低精度计算,GPU符合你这名标准,而CPU却是为执行高精度计算而生。至于GPU未来与非 会被更有效的产品替代,还有待观察。

过去几年里,Nvidia老是在优化GPU的深度图学习性能。买车人面,Nvidia也在GPU架构的开发加进去去大投资,以方便开发人员训练深度图学习神经网络,这也是机器学习研究人员会首选Nvidia而非AMD的主要意味。Nvidia表示,与Kepler架构相比,Pascal架构的机器学习性能提升了好有几个档次。

然而,GPU全部都是训练深度图学习神经网络游戏中的唯一玩家。深度图学习神经网络蓬勃发展,新老企业纷纷插足,希望能分得一杯羹。

许多公司希望藉由FPGA来加速深度图学习,谷歌、CEVA、Mocidius专注于开发自定义的深度图学习芯片。而英特尔则希望用拥有几十个 Atom核心的Xeon Phi补救器,与GPU竞争。

英特尔的报告

在报告中,英特尔称,1个 Knights Landing Xeon Phic补救器比“1个 GPU”快2.3倍。

英特尔还称,在多个计算结点上,Xeon Phic补救器的可扩展率比GPU高38%。

它还说,128个Xeon Phic补救器构成的系统,比单一Xeon Phic补救器构成的系统,快3000倍。这意味Xeon Phic补救器的扩展性很棒。

此外,英特尔还在报告中指出,使用英特尔优化过的Caffe深度图学习框架,Xeon Phic芯片比标准Caffe硬件快300倍。

Nvidia的反驳

对英特尔在论文中所举种种,Nvidia不屑一顾。Nvidia将矛头对准基准,称英特尔在基准中使用了过去的数据。Nvidia指责英特尔将使用了旧数据的基准与GPU进行比较是误导亲戚亲戚你们 ,机会该公司的GPU从28纳米工艺转变为16纳米FinFET工艺后,性能、传输速率都得到了大幅提升。与此同去,过去几年里,Nvidia也对旗下多个GPU框架进行了优化。

基于上述种种,Nvidia称,机会英特尔使用最近的Caffe AlexNet测试数据,就会发现1个 Maxwell GPU比1个 Xeon Phi补救器快300%。

至于英特尔在论文中所说的“可扩展率高38%”,Nvidia表示,英特尔将该公司四年前的Kepler架构Titan X GPU,与Xeon Phi补救器对比,本全部都是失公平。Nvidia还援引百度的数据称,语音训练负载在128个Maxwell GPU上几乎呈线性扩展。

Nvidia认为,深度图学习最好使用有几个强的结点,而全部都是多个弱的结点。Nvidia还指出,一台DGX-1超级计算机的传输速率比21个 Xeon Phi补救器都要快,是1个 Xeon Phi补救器传输速率的5.3倍。

人工智能芯片竞争白热化

种种迹象显示,英特尔Xeon Phi补救器在深度图学习领域,仍然落后于GPU。但从以前深度图来看,就算Nvidia的DGX-1超级计算机传输速率比21个 Xeon Phi补救器快,离米 英特尔的Xeon Phi补救器更有价格优势。

一台DGX-1超级计算机的成本是12.9万美元(折合人民币约85.10万元),而Xeon Phi补救器的价格从30000美元至30000美元不等。即便DGX-1超级计算机可与21个 Xeon Phi补救器匹敌,但其价格仍比Xeon Phi组合贵。

很显然,英特尔与Nvidia的战争在未来几年会日趋激烈。但更有趣的是,谷歌TPU之类ACIS芯片能要能渔翁得利。

英特尔在Phi协补救器中一定量使用“通用”核心,而Nvidia仍都要为游戏优化其GPU。换句话说,两家公司全部都是会极端追求芯片的深度图学习性能。与此同去,软件在发展深度图学习芯片过程中意义重大,而Nvidia无疑有最强的软件支撑。