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可以访问英特尔的资源

时间:2018-06-20来源:秒速飞艇浏览次数:

  秒速飞艇是先前的设计,是更稳定的处理器。我们在创业时就开始使用它。进入更现代化的制程节点,我们集成了更多的

  我们认为Lake Crest作为软件开发工具(softwaredevelopment vehicle)更好,部分原因是因为我们去支持了bfloat。客户对于能在直接获得成果更兴奋,而不是还需要在中间做一些工作。

  关于Spring Crest的制程节点,我们尚未公布关于哪些产品使用制程节点的任何信息。因为需要一定的时间去制造硅片,也需要时间把硅片变成新的神经网络处理器,这是延迟到2019年上市的原因。

  性能方面,Lake Crest作为我们第一代处理器,现在被用作软件开发工具的时候,我们实现了在GEMM和卷积神经上都实现了非常好的计算利用率。并且这不仅仅是96%吞吐量的利用率,而是在没有充分定制化的情况下,我们也取得了大多数情况下实现GEMM高于80%的计算利用率,这也是很了不起的。

  当我们开发Spring Crest这个下一代芯片时,我们保持高计算利用率,新的产品在性能上有3到4倍的性能提升。

  问:此前Lake Crest的计算利用率达到了96%, 但Spring Crest的计算利用率稍微低了,这是为什么?

  Carey:实际上这个是我的想法,把利用率适当下降,有些情况上确实可以实现98%。在没有资源冲突,每个硅芯片都能完全运行的情况下,可以99%甚至100%计算利用率。

  每个架构都会有些情况能够充分利用,无论它们现实与否。我想在Spring Crest幻灯片上展示的是,大多数情况下都能实现的利用率。我们当然可以展示在基准测试中获得100%计算利用率的例子,但是我想表示的是很多用例都会有很高的利用率。

  Carey:我认为我们逐步转向bfloat是一个重要的考虑因素, 因为如果这就是市场需要的,那么我认为我们对它的反应很快, 我不知道我们的竞争对手的路线图是什么,但我认为我们的反应速度相对较快,所以我认为我们不会在神经网络处理上处于劣势。

  bfloat最近变得更受欢迎,我所知道的是,在过去四个月中,有多个客户来到我们这里并特别要求bfloat。

  因此,它有同样的客户,例如超大规模中心,超大规模CSP,已经拥有相当强大的数据科学工作的大型企业客户,例如政府和其他企业。

  我想从另一种角度来回答这个问题,哪些客户对此不感兴趣。数据科学或人工智能还是比较新的,这是一个非常热门,非常激动人心的领域,而且正在迅速改变。传统的企业客户可能拥有数据,但他们可能无法在其数据中心部署高端设备。我们作为英特尔提供的服务,以及我们的路线图和我们的总体策略是提供整个产品组合。你可以基于nGraph和Xeon开始工作。你的数据中心已经部署了英特尔至强处理器,那你没有理由再去购买神经网络处理器或者其他类似产品。你有了至强并且围绕至强做一些工作,你可以得到你的数据状态。

  但如果你发现神经网络可以帮助你,并且尝试找到如何能够让它赚钱,这时候你可以说你更加严肃认真对待它,当然英特尔可以提供神经网络处理器产品,能够让你更严谨地去进行训练。现在你可以购买很多NNP产品,并可以运用相同的软件栈,你可以获得相同的优化和优化路径,你可以为不同的硬件进行优化。甚至你可以用不同的Crest或者Xeon,这取决你想要干什么。或者,你已经开始了训练阶段,你的数据科学家开始尝试去训练不同的模型,现在你的需求是大规模部署推理阶段。

  重中之重是,不是一种解决方案满足所有需求,如果你需求的是低延且小模型,至强就能帮助到你,它可以把数据从云到端手机起来。如果是一些大型模型,而不是只处理一种类型的数据,你需要一些更具体能够进行推理的部署。这就是和我们今天早上宣布有关,这里潜在蕴含着,我们正计划给数据中心提供推理加速,当然更多细节不能透露。

  Carey:我们先来谈一下Lake Crest,我们创业初期就开始研发LakeCrest,我们整个团队大概45人,当时正在构建一个最大的Die(硅芯片),我们开发了Neon,我们还构建了云栈,这些都是40-45人团队所完成的。

  这就是挑战,公司成立在2014年,直到去年芯片才线年的时间不短,现在一切都是新的,我们现在属于英特尔,可以访问英特尔的资源,流程也变得简。

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