英特尔积极推动HPC与AI融合

英特尔(Intel)副总裁暨超级运算事业部总经理Jeff McVeigh日前接受访问，分享了英特尔未来一年的计划，以及对高效运算(HPC)与人工智能(AI)融合、英特尔AI产品差异以及量子运算等看法。

据HPCWire报导，McVeigh认为，AI和HPC工作负载基本上都需要所有的运算密度和存储器带宽，尽管不同工作负载对核心数、频率或带宽有不同的需求和配置，但都需要一个符合工作负载特性的平衡系统。

AI模型日益复杂并逐渐融入传统的HPC程序码中，最初是用来增强运算模型，加快迭代速度，未来可望完全合并。因此英特尔已将AI整合至HPC产品，并将传统的HPC要求整合至AI产品中。

举例来说，Xeon处理器是唯一内建AI加速优化的x86 CPU，可分析HPC工作负载中的大量数据集。代号Sapphire Rapids的新一代Xeon可扩展处理器，可将端对端AI工作负载的效能提升近2倍。

英特尔旗舰级数据中心Ponte Vecchio GPU，除拥有大量L2快取、高带宽存储器、密集矢量/矩阵运算、Glueless纵向/横向扩展外，还能提供持续的峰值双精度运算效能。并且可以藉由oneAPI的开放软件堆叠，实现高效能HPC和AI应用程序。

英特尔目前正在开发代号Falcon Shores的全新架构，将x86 CPU和Xe GPU架构整合至单一插槽中。预计可带来5倍的每瓦效能、运算密度、存储器容量和带宽提升，加速 HPC和AI的融合。

而AI是成长最快的运算工作负载，需要可解决不同使用案例、工作负载、功率要求的全面性方案。oneAPI产业倡议为统一与简化跨架构程序设计模型提供基础，让开发者能够针对特定问题选择最佳的架构，不需为了下一时代架构与平台而重新编写软件。

量子运算具有解决传统运算无法在合理运算时间或可行能耗水平上解决问题的潜力。但是在将量子运算整合至扩展的HPC部署之前，需要解决一些基本的技术障碍，如量子位元的物理特性、实现高保真多量子位元操作、量子位元之间的高效互连或布线、快速和低功耗的量子位元控制电子产品，以及用来减少量子位元脆弱性影响的高效能节能纠错机制。

责任编辑：朱原弘