现代图形处理单元(GPU)一开始作为Windows游戏加速器,但在过去20年已经演变成一个企业服务器处理器的高性能计算和人工智能的应用。
现在gpu在性能矛的尖端应用于超级计算机、人工智能训练和推理,药物研究、金融建模、和医学成像。他们也被应用于更多的主流任务情况下当cpu就不够快,如增强关系数据库。
随着gpu的需求增长,所以供应商之间的竞争会使服务器,gpu,只有三个:Nvidia, AMD和英特尔(很快)。英特尔一直和两次失败想出替代别人的gpu,但另一个运行在它。
gpu在数据中心的重要性2020欧洲杯预赛
这三个供应商认识到数据中心对gpu的需求增长的机会。2020欧洲杯预赛这是因为gpu比cpu更适合于处理的许多计算所需的人工智能和机器学习在企业数据中心和超大型网络。2020欧洲杯预赛cpu可以处理工作;他们需要更长的时间。
因为gpu并行设计来解决复杂的数学问题,将它们分为单独的任务,他们工作在同一时间,更快地解决他们。为了实现这一点,他们有多个核心,许多比通用CPU。例如,英特尔至强服务器cpu有28核心,而AMD的Epyc服务器cpu已经高达64。相比之下Nvidia的当前GPU生成、安培、有6912个核心,并行操作要做的一件事:数学处理,特别是浮点数学。
gpu的性能是衡量有多少个浮点数学操作每秒可以执行或失败。这个数字有时指定标准浮点格式在使用测量,如FP64。
今年保持服务器gpu什么?很多事实证明。英伟达、AMD和英特尔已经把他们摊牌的即时计划,看起来这将是一个激烈的竞争。这是看看英伟达,AMD和英特尔在商店。
英伟达
提出该Nvidia GPU路线图今年3月宣布料斗GPU架构,声称,这取决于使用,它可以提供三至六次先前架构的性能,安培,重达9.7 TFLOPS FP64。英伟达说,料斗H100高达60 tflops FP64将性能。
像以前的GPU,料斗H100 GPU可以作为一个独立的处理器上运行的服务器的插件PCI Express董事会。但Nvidia也将同时使用一个CPU一个定制的Arm处理器称为恩典它开发,预计在2023年可用。
料斗,Nvidia不仅仅扩大了GPU处理器。它还修改低功耗双数据率(LPDDR) 5 memory-normally用于智能手机创建LPDDR5X。它支持纠错码(ECC)和传统DDR5内存,内存带宽的两倍1真沸点的吞吐量。
随着料斗,Nvidia NVLink 4日宣布其最新GPU-to-GPU互连。NVLink 4 c2c料斗gpu可以直接跟对方最大总带宽为900 gbs-seven倍如果他们作为PCIe Gen5通过总线连接。
“如果你考虑数据中心产品,你有三个组件,他们有相同的速度前进。的内存、处理器和通信,”Jon Peddie说乔恩Peddie研究。”,Nvidia已经与料斗。这三个技术不同步,但Nvidia已经设法做到。”
Nvidia船斗GPU的计划在2022年第三季度开始。OEM合作伙伴包括阿托斯,BOXX技术,思科,戴尔技术,富士通,g, H3C,惠普企业,浪潮集团、联想、Nettrix、超微型计算机。
由于持续的供应压力芯片制造商台积电,英伟达开了门可能与英特尔合作铸造业务,但警告说,这样的协议将需要几年的时间。
AMD
AMD的风。销售增加季度季度,其x86处理器市场份额增长,2月完成收购Xilinx及其现场可编程门阵列(FPGA),自适应系统芯片(SoC),人工智能引擎,和软件知识。预计AMD将推出它的禅宗4 CPU到2022年底。
AMD的新游戏gpu基于RDNA 3架构也将于今年。AMD一直守口如瓶的RDNA 3规格,但玩家博客传播未经证实的谣言,在RDNA 2 50%到60%的性能改进。
与此同时,AMD已经开始运输本能MI250GPU加速器企业计算,大大快于先前MI100系列。内存总线翻了一倍,从4096位到8192位,内存带宽已增长逾一倍至3.2从1.23真沸点,真沸点和性能已超过四倍TFLOPS TFLOPS FP64性能的11.5到47.9。低于60 tflops AMD的斗,但它仍然具有竞争力。
Futurum Research首席分析师丹尼尔·纽曼表示,AMD的攫取市场份额的机会会随着人工智能市场的增长。他说他相信,AMD的GPU与CPU市场可以帮助其成功销售。“AMD已经创造了过去五,七年是一个非常强大的忠诚度可能携带结束,”他说。“问题是,他们能成长AI / HPC的市场份额明显吗?”
他答案可能会说,“是的”,因为公司一直很善于发现市场机会和管理其供应链,以实现其目标。苏和CEO丽莎掌舵,”我很难排除AMD在任何领域,他们决定竞争在这一点上,“他说。
首席分析师乔纳森•卡塞尔先进的计算、人工智能、和物联网在Omdia表示,他认为AMD的成功与其Epyc服务器cpu将提供一个开放的本能的处理器。
“我认为随着时间的推移,我们可以看到AMD利用其成功在微处理器和数据中心中使用这是一个让公司看一看(本能)。我想我们会看到AMD试图利用其与客户的关系来拓展业务,”他说。
2022年第一季度以来本能已经航运。到目前为止,其最引人注目的用例已经和一个超级计算机在橡树岭国家实验室,很多性能挤在一个很小的空间。但实验室也建立一个all-AMD exascale计算机前沿,由于今年晚些时候进行部署。带有本能的发货产品OEM合作伙伴包括华硕、阿托斯、戴尔技术,g,惠普企业(HPE)、联想(Lenovo)企鹅计算和超微型计算机。
英特尔
英特尔一直在努力使它的桌面除了基本的集成gpu cpu。台式电脑它新的英特尔Xe线而服务器等效称为英特尔服务器GPU。
现在该公司表示,它今年将进入数据中心GPU字段与处理器代号为旧桥,据报道,提供45 tflops FP64-almost一样AMD的Nvidia的料斗MI250和25%。
“这是真的会破坏环境,”Peddie说。”从他们告诉降临的时候,我们听到的谣言和其他泄露了,它很可伸缩。“旧桥,定于今年晚些时候推出。
纽曼还听到旧桥,积极的事情,但他说英特尔是其真正的机会oneAPI软件策略。
oneAPI是一个统一的软件开发平台的公司正在设计选择最合适的类型的硅英特尔makes-x86, GPU, FPGA,人工智能处理器,可是编译应用程序而不是强迫开发人员选择一个类型的硅和代码。它还提供了一个API库视频处理等功能,通讯、分析和神经网络。
这种抽象消除了需要确定目标,最好的处理器以及需要使用不同的工具,库和编程语言。因此而不是编码到一个特定的处理器在一个特定的语言,开发人员能够专注于业务逻辑,而写在数据并行c++ (DPC + +),一个开源的变体c++专门为数据并行性和异构编程。
分离从Nvidia英特尔和AMD的一个因素是,它使它的芯片。而其他人则使用台湾芯片制造商台积电,英特尔在美国制造许多自己的芯片,与其他工厂在爱尔兰,马来西亚,和以色列。在大计划建造更多的在美国。赋予它一定的优势,卡塞尔说。“控制它自己的生产提供控制自己的命运,以某种方式,”他说。“我看到这些东西作为资产的公司。”
最后,纽曼说,英伟达之间的竞争,AMD和英特尔可以归结为一个软件竞赛。“如果你问Nvidia的高级工程师,他们会说我们不是一家芯片公司。我们是一个软件公司。我真的相信英特尔并未真正想关于人工智能软件公司,但如果他们能[oneAPI)吧,我看到一些真正的机会,”他说。