至强Phi二代欲开拓AI市场，靠的是啥优势？

近日，英特尔公司数据中心事业部副总裁拉吉·哈兹拉（Rajeeb Hazra）在高性能计算机（HPC）相关技术国际会议"ISC High Performance 2016"上登台，发表了主题演讲。他认为，在今后的HPC用途中，深度学习等人工智能技术非常重要（图1）。他还强调，该公司的众核处理器"至强Phi"也适用于AI处理。英特尔当日宣布，使用至强Phi第二代产品（开发代码为Knights Landing）的系统已开始供货（英文发布资料，图2），表明了凭借这些产品开拓AI市场的意向。

图1 英特尔宣传称"AI也可使用英特尔产品"

英特尔数据中心事业部副总裁、企业和政府事业部总经理拉吉·哈兹拉以"AI AND MORE ON IA"为题发表演讲。 （点击放大）

图2 第二代至强Phi的产品构成

哈兹拉认为，在需要进行"Exascale计算"（百亿亿次级别的计算，性能约为日本的超级计算机"京"的100倍）的用途方面，除了科学技术计算等之外，自然语言处理及图像识别等AI技术也十分重要（图3）。他以自动驾驶车为例介绍称，除了行驶移动之外，自动驾驶车还开始配备多种功能，比如进行可延长制动器和发动机寿命的驾驶、学习驾驶员的喜好等，这种学习等用途需要ExaFLOPS级别的处理能力。

图3 以Exascale为目标的用途

在要求实现HPC的开发目标--"Exascale"的用途方面，除了科学技术计算（用最上面的卡车来表示）之外，哈兹拉还列举了自然语言处理及图像识别等。

关于第二代至强Phi适合用于这种用途的原因，哈兹拉列举了该处理器在业界首次具备的三个特点（图4）。首先，该处理器能够作为可进行引导（Boot）的主CPU使用，因此不必以请求加速器来处理的Offload方式进行编程（参阅本站报道）。其次，封装中内置了三维层叠DRAM，可以实现较高的存储带宽（参阅本站报道2）。第三，还可以把英特尔自主开发的高速互连技术"Omni-Path"的通信功能整合到封装内。

图4 强调三个"业界首次"

列举了第二代至强Phi的三个优点，即可用作主CPU、封装内整合了高速存储器、可整合高速互联功能。

哈兹拉还表示，第二代至强Phi的性能高于英伟达（NVIDIA）的GPU。在金融、生命科学、可视化等用途中，可以实现其2.7?5.2倍的速度（图3）。著名的图像识别用深度神经网络"AlexNet"的学习速度也是GPU的2.3倍（图5）。不过，这些都不是与使用英伟达最新架构"Pascal"的GPU进行对比的数据，而是与"Kepler"或"Maxwell"架构产品对比的结果。哈兹拉还强调，性能会随着至强Phi的数量的增加而提高。比如，如果使用128个至强Phi，Alexnet的学习速度最高可以达到使用1个时的50倍。

图5 可高速执行深度学习

宣称"AlexNet"的学习速度是英伟达GPU的2.3倍。

此次新发布了HPC用软件产品"HPC Orchestrator"（图6）。这是按照协作项目OpenHPC（该项目2015年11月启动，英特尔也是参与者）的标准开发的系统软件，首先将于2016年第四季度推出可以定制的产品。之后，英特尔还计划提供可以直接使用的"Turnkey"产品以及可以进行高级定制的产品等。

图6 提供HPC用系统软件

计划2016年第四季度开始提供基于"OpenHPC"标准的"HPC Orchestrator"。

英特尔6月21日邀请先行使用第二代至强Phi的用户召开了媒体见面会（图7）。美国多家国立研究所的负责人齐聚一堂，介绍了该处理器可执行很多应用软件、可轻松进行软件移植等优点。来自日本的参加者是京都大学的种石庆。种石指出，在基于深度学习的药物开发研究中，使用第二代至强Phi可缩短处理时间。他使用的是深度学习用框架"Theano"。此外，还可以在至强Phi上使用Caffe及Torch，"TensoFlow"及"Chainer"的使用环境也在完善之中。

图7 先行用户均表示支持

左起依次为英特尔数据中心事业部副总裁兼HPC平台事业部总经理Charles Wuischpard、美国匹兹堡超级计算中心创始人兼科研主管Michael Levine、澳大利亚DownUnder GeoSolutions公司创始合伙人兼董事总经理Matthew Lamont、美国劳伦斯伯克利国家实验室NERSC执行部负责人Jack Deslippe、美国洛斯阿拉莫斯国家实验室HPC项目经理Jim Lujan。此外，美国阿贡国家实验室计算环境与生命科学实验室副主任Rick Stevens、德克萨斯高级计算中心主任Dan Stanzione、京都大学的种石庆也出席了媒体见面会。