AMD也可能在EPYC系列處理器加入更多AI運算與異構加速設計 強化特定領域應用

2019.08.09 01:30AM
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AMD認為Intel在處理器產品加入針對人工智慧學習運算加速的DL Boost技術,是針對特定領域應用發展為優先,但本身會更著重CPU核心設計本質,並且滿足市場生態鏈使用需求,因此在指令集支援部分會優先最佳化,但未來AMD在人工智慧運算應用也不排除導入合適應用設計。

首圖

針對此次推出代號「Rome」的第二代EPYC系列處理器,AMD全球副總裁暨資料中心產品部門總經理Scott Aylor在後續訪談中表示,未來會持續針對市場需求打造更加合適的運算使用模式,同時也不排除加入諸如Intel針對人工智慧學習推論加速的DL Boost技術應用設計,但更重要的是能與市場生態緊密結合。

對於與競爭對手Intel推出的Xeon Scalable系列處理器比較,Scott Aylor認為EPYC系列處理器的優勢在於以核心數量產生運算效能,同時在電力損耗表現也有較大優勢,對於虛擬化應用或人工智慧運算,以及針對多工運算需求較大的雲端服務能有更好應用表現,甚至在市場生態體系有更多合作夥伴一同加入發展,而在整體建置成本也相對具有吸引力。

而對於Intel在處理器產品加入針對人工智慧學習運算加速的DL Boost技術,Scott Aylor的看法則強調Intel的作法傾向針對特定領域應用發展為優先,但本身會更著重CPU核心設計本質,並且滿足市場生態鏈使用需求,因此在指令集支援部分會優先最佳化。

但未來AMD在人工智慧運算應用也不排除導入合適應用設計,目前主要還是以多核架構搭配更高記憶體容量,以及更高數據傳輸頻寬提昇人工智慧學習、推論等應用。在此次活動期間,AMD實際展示以2組「Rome」EPYC系列處理器搭配8張Radeon Instinct MI60加速卡,並且透過PCIe 4.0通道加快數據傳輸的參考設計,藉此實現更高人工智慧學習、推論應用,未來也會開放讓OEM廠商套用在旗下產品設計。

AMD全球副總裁暨資料中心產品部門總經理Scott Aylor

Scott Aylor表示,此次推出的「Rome」EPYC系列處理器,相比競爭對手能以更多核心、更低耗電,以及更低建置成本應用在各類運算需求,現階段也與眾多市場生態體系結合。而如同先前AMD執行長蘇姿豐透露EPYC系列處理器導入技術不會僅侷限當前需求設計,因此未來也會持續加入更多新技術作為突破。

不過,以目前AMD發展策略來看,除了持續在CPU核心架構設計更新,現階段更多比重似乎聚焦在採用更小製程,藉此讓電晶體密度提昇,進而發揮更高運算效能。尤其在接下來準備推行的Zen 3架構預期採用7nm+製程,而預期用在代號「Genoa」的第四代EPYC系列處理器有可能會進入更小製程,藉此讓處理器內部核心數量進一步增加。

而就Scott Aylor的說法,確實在核心持續增加情況下,處理器內的CPU核心溝通也會成為未來設計挑戰項目,但也不會一昧使CPU核心數量提昇,而是會在設計過程針對合作夥伴需求打造產品,同時配合軟體技術發揮更高整合運算效能。

至於目前藉由Infinity Fabric混合式封裝設計,讓處理器內部的CPU Die可以共用單一I/O控制與記憶體配置,藉此加快CPU核心之間溝通效率,未來是否也會考慮以此設計套用在CPU與GPU之間的異構運算溝通。就Scott Aylor的回應,AMD目前主要還是會透過PCIe 4.0通道方式建立CPU與GPU之間溝通,但未來確實也會朝向以共用記憶體模組形式,加快CPU與GPU之間溝通,讓運算效率能進一步提昇。

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