AMD, NVIDIA ve Intel ile aşamalı yapay zeka bilgi işlem "Three Kingdoms" olan makine öğrenimi alanına giriyor
Son on yılda, GPGPU dalgası (Genel Amaçlı Hesaplama GPU'su, bilgi işlem görevlerini işlemek için GPU kullanarak) tamamen NVIDIA tarafından yönetildi ve GPU'larını yapay zeka ve sinir ağı geliştirme için tercih edilen bilgi işlem platformu olarak konumlandırdı. Nvidia, kendisini yalnızca PC kullanıcılarının gözünde bir oyun grafik kartı geliştiricisi değil, bir AI bilgi işlem şirketi olarak konumlandırarak dönüşmeye bile başladı.
Nvidianın yapay zeka hesaplamadaki gücü Inteli güçlü hissettirdi. Bir yandan büyük adımlar atıyor. Derin öğrenme çıkarım hızlandırıcılarını ve 72 çekirdekli Xeon Phi yongalarını 2017 yılında pazara sunarak " Eşsiz çifte gurur "(ayrıntılar için ilgili makaleye bakın). Öte yandan, GPU patentli teknoloji açısından, eski rakip AMD ile işbirliğine geçiş, biraz "Cao Cao'ya direnmek" gibi görünüyor - Nvidia, şirketin uzun vadeli gelişim için bir numaralı rakibi gibi görünüyor.
Öte yandan AMD, sadece yeni CPU mimarisi Zen'i ("Zen") elinde bulundurmakla ve gelecek yıl Intel'i PC ve sunucu pazarlarında utandıracağını iddia etmekle kalmıyor, aynı zamanda yoğun bir şekilde yeni GPU mimarisi Vega ("Vega") için hazırlanıyor ve önümüzdeki yıl Nvidia'yı kırmaya hazırlanıyor. Üst düzey grafik kartı pazarında tekel. Ancak, devirmek üzere olan "tarımsal işletmeler", eski rakipleriyle iki geleneksel CPU ve oyun grafikleri alanında rekabet etmekten memnun değil, yapay zeka hesaplama alanında topuklarını kovalamaktan memnun.
Geleneksel çip devleri kırmızı, mavi ve yeşil fabrikalar, Three Kingdoms'ı yeni savaş alanında öldürmeye başlayacak.
9 Aralık'ta Leifeng.com, AMD'nin Vega hakkında gizlice ürün brifingi yapmak için endüstri profesyonellerini bir araya getirdiği haberini aldı. Şimdi, toplantının bir kısmı nihayet ortaya çıktı AMD, yeni bir AI bilgi işlem alt markası "Radeon Instinct" ve marka altında iki ana ürün grubu yayınladı: donanım hızlandırıcı ürünleri ve ROCm yazılım platformu. AMD bunları, süper bilgisayar kullanan müşterilerine yazılım ve donanım çözümlerinin bir kombinasyonunu sağlamak için kullanacak.
Radeon Instinct'in iki ana ürünü: donanım hızlandırıcı ve yazılım ROCm
Üç donanım hızlandırıcı
Donanım açısından AMD, Polaris ("Polaris"), Fiji ("Fiji") ve Vega'nın derin öğrenme hızlandırıcısı MI6, MI8 ve MI25 tabanlı toplam üç ürün yayınladı. Bunların arasında en güçlü bilgi işlem gücüne sahip MI25, AI eğitim hızlandırıcısıdır ve ilk ikisi çıkarım hızlandırıcılarıdır.
-
MI6, hızı düşürülmüş bir Polaris 10 çekirdeği (RX 480'in çekirdeği) kullanır, ancak video belleği 16 GB'a yükseltilir ve fansız pasif soğutma kullanır (ancak sunucunun soğutma sistemini kullanır) ve kayan nokta hesaplama kapasitesi saniyede 5,7 trilyon kezdir.
-
MI8 biraz daha küçük, çünkü Fiji R9 Fury Nano grafik kartına dayanıyor. Nano ile aynı frekansı ve aynı 4 GB video belleğini kullanır, çünkü Nano'nun taşıdığı orijinal HBM video belleği yalnızca 4 GB'a kadar destekleyebilir. Leifeng.com, yabancı medyanın soruları gündeme getirdiğini öğrendi, ancak bunun derin öğrenme uygulamaları için bir hesaplama darboğazına neden olup olmayacağı hala belirsiz. Kayan nokta hesaplama gücü saniyede 8,2 trilyon kezdir.
-
Yeni nesil Vega mimarisine dayanan MI25, küresel medyanın ilgisini çekti. Ancak ne yazık ki AMD, Vega 10 çekirdeğini kullandığı konusunda çok fazla bilgi vermedi ve katılan medya, kayan noktalı hesaplama gücünün saniyede yaklaşık 12,5 trilyon işlem olduğu sonucuna vardı. Ancak bazı insanlar bunun Pro Duo gibi bir çift GPU çekirdek hızlandırıcı kartı olduğunu düşünüyor. Bu, neden MI25 olarak adlandırıldığını açıklayabilir: iki çekirdek 25 TFLOPS'a kadar ekler. Bu aynı zamanda 300W'a kadar termal güç tüketimini de açıklar. Leifeng.com okuyuculara bu söylentilere ihtiyatlı davranmalarını hatırlatır.
MI6 ve MI8'in önümüzdeki yılın ilk yarısında gönderilmesi bekleniyor, MI25 ise daha geç olabilir. Ayrıca, OEM üreticilerine (Sapphire, XFX, Asus, vb.) Oyun grafik kartı verme uygulamasının aksine, Radeon Instinct kapsamındaki derin öğrenme donanımı AMD'nin kendisi tarafından üretilecek ve korunacaktır. Bu, Nvidia'nın endüstri ile bağlarını güçlendirmek ve ürünler ve markalar üzerindeki kontrolü sağlamak amacıyla yaklaşımını takip ediyor.
AMDnin grafik ürün serisi hakkında fazla bir şey bilmeyen okuyucular için Fiji, önceki nesil GPU mimarisidir, Polaris mevcut RX 480/470/460 tarafından benimsenen mimaridir ve Vega'nın RX 490, yeni Fury veya RX 5'e uygulanması çok olasıdır. Yeni nesil mimarlık bölümü. Vega, Vega 10 ve Vega 11 olmak üzere iki özelliğe ayrılmıştır. Vega 10'un, HBM2 (ikinci nesil HBM video belleği) kullanan üst düzey çekirdek olduğu tespit edilmiştir. Efsanevi gelecek RX 490 veya yeni Fury'nin Vega 10'u kullanacağı bildirildi.
AMD'nin GPU yol haritası: 28nm işleminden Polaris'e ve Vega'ya
Yazılım platformu ROCm
Derin öğrenme bilgi işlem yazılımı açısından AMD, ROCm'yi piyasaya sürdü. Tam adı "Radeon Açık Hesaplama platformu" ("Radeon Açık Hesaplama platformu"), tıpkı adı gibi, AMD tarafından süper hesaplama ve süper büyük ölçekli bilgi işlem için geliştirilen açık kaynaklı bir GPU hesaplama platformudur ve programlama dilinden bağımsızdır. AMD şunları söyledi: ROCm, GPU hesaplamasına UNIX felsefesinde seçenekler, minimalizm ve modüler yazılım geliştirme getirmenin bir sonucudur. Yeni ROCm, geliştiricilerin araçları ve dil çalışma süresini (dil çalışma süresi) seçmelerine ve hatta geliştirmelerine olanak tanır.
Tüm makul makine öğrenimi pazar projeleri gibi, ROCm, aynı sistemdeki GPU'lar ve çoklu sunucu senaryoları dahil olmak üzere birden çok GPU'yu destekleyebilir. Çoklu GPU "çapraz ateşlemeyi" basitleştirmek için RDMA eş senkronizasyon teknolojisini kullanabilir. ROCm'nin tasarımı yalnızca büyük ölçekli sunucu genişletmeyi dikkate almakla kalmaz, aynı zamanda yerleşik derleyiciler, dil çalışma zamanları ve CUDA uygulamaları için destek içerir.
Buna ek olarak AMD, GCN mimarisinden tam olarak yararlanabilmek için derin öğrenmeye yönelik MIOpen kitaplığını da geliştirdi. MIOpen, C ++ STL ve NCCL ile aynı seviyededir.İşlevi, Caffe ve TensorFlow'a benzer ortak bir mimari haline gelmek için programlama dilini ve ROCm platformunu birbirine bağlamaktır.
MIOpen'in konumlandırması, en alt katman ROCm'dir. Ortada MIOpen, C ++, STL, NCCL vb. Ve en üst katman Caffe ve TensorFlow gibi çerçevelerdir.
AMD, MIOpen ile MI8 hızlandırıcının performansının NVIDIA Titan X'in (Titan X Pascal) performansına eşdeğer olduğunu ve MI25'in ikincisinden% 30 daha fazla olduğunu iddia ediyor.
Sol: MIOpen ve GEMM tabanlı evrişim kontrastı. Sağda: MIOpen altında iki nesil Titan ile MI8 ve MI25 arasındaki performans karşılaştırması.
Görünüşe göre AMD bu sefer makine öğrenimi bilgi işlem pazarına girme konusunda ciddi. Gelecekte AMDnin vizyonu, MI serisi donanım hızlandırıcılarının, ROCm yazılım platformunun ve Zen tabanlı 32 çekirdekli ve 64 çekirdekli sunucu işlemcilerinin süper bilgisayar müşterilerine eksiksiz bir AMD ürün serisi tabanlı çözüm seti sağlamak için birlikte çalışması olmalıdır. Bununla birlikte, AI alanında uzun süredir faaliyet gösteren mavi ve yeşil fabrikalarla karşılaştırıldığında, AMD'nin zayıf bir temeli, sınırlı kaynakları var ve kabul süresi büyük ölçüde geride kalıyor.
Leifeng.com, AMD'nin hedefinin derin öğrenme pazarında ne kadar başarılı olabileceğine değil, Nvidia ve Intel'den yiyecek almak ve pazardaki büyük karları elde etmek olabileceğine inanıyor. Sonuçta, AMD'nin CPU ve grafik iş kollarının geri bildirim yapması gerekiyor. "Başlangıç çizgisinde kaybeden" AMD, yeni alanlarda Nvidia ve Intel'e meydan okumaya devam edebilir mi? Leifeng.com dikkatini vermeye devam edecek.
bilgisayar perspektifi, extremetech, anandtech aracılığıyla
