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米乐体育:Intel公布Xeon未来规划,全新指令集加持,AI性能暴增11倍

发布日期:2021-12-09浏览次数:
本文摘要:方面将有一些根本性改良),而Cooper Lake和Ice Lake将用于全新的硬件平台,Cooper Lake-SP和Ice Lake-SP平台将用于全新的LGA4189 CPU插槽,并且每路处理器将反对8地下通道内存,但Cooper Lake仍将用于14nm工艺生产,Ice Lake才不会用上10nm工艺。

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方面将有一些根本性改良),而Cooper Lake和Ice Lake将用于全新的硬件平台,Cooper Lake-SP和Ice Lake-SP平台将用于全新的LGA4189 CPU插槽,并且每路处理器将反对8地下通道内存,但Cooper Lake仍将用于14nm工艺生产,Ice Lake才不会用上10nm工艺。此外Cascade Lake处理器还将反对AVX512_VNNI深度自学指令集(该指令集最初计划为Ice Lake-SP处理器的一部分,但现在提早到了Cascade Lake)。

而Cooper Lake则不会减少取名为BFLOAT16的新指令集。Ice Lake很有可能也不会有新的指令,但目前还没提及。VNNI,才可逆长度神经网络指令集,其本质是让AVX-512单元反对8位INT数据的运算。

VNNI还有一个取名为VNNI4的变种指令集,它曾在Xeon Phi家族中针对机器学习应用于而研发的Knights Mill处理器上经常出现。Intel称之为,VNNI指令集并能Cascade Lake处理器的机器学习性能比起Skylake-SP提高11倍。而BFLOAT16最近被谷歌用于的数据格式,其类似于16位浮点数,字母“B”代表大脑,回应它是深度自学所需的数据格式。

它与标准16位浮点数的不同之处在于对数字的定义方式。标准浮点数将位分成符号,指数和分数,在IEEE 754标准中,16位浮点数由1位符号、5位指数及10位小数构成,可以获取一个较好的混合精度小数,也获取了充足大的数值范围。而BFLOAT16则是用于1位作为符号,8位作为指数,7位作为分数,这样的定义方式可以获取与32位浮点数完全相同的数值范围,但其精度有所减少。

机器学习需要很好的适应环境这种较低精度的数据,因此BFLOAT16可以很好的代替标准32位浮点数。在安全性方面,随着Spectre和Meltdown以及其他外侧地下通道反击的经常出现,Intel和微软公司正在马不停蹄的通过各种补丁来解决问题这些问题,而这些漏洞补丁不会造成处理器性能的上升——在Skylake-SP Xeon W平台上,修缮Spectre和Meltdown漏洞不会导致3%~10%平均的性能损失。因此业内期望Intel可以在新产品上硬件修缮这些漏洞,并防止打补丁所带给的副作用。

新的Xeon还将反对通过分区增加外侧地下通道反击以确保硬件安全。不过关于新的处理器否早已在硬件上堵住了漏洞、对性能有何影响、否必须新的芯片组的反对等问题,此次Intel所展出的信息却没很好的讲清,依然是相当大的问号。原创文章,予以许可禁令刊登。

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