In einer Nische dürfte sich Grace aber auch künftig wohlfühlen: KI-Beschleunigung.
Mehrere Hyperscaler haben jedenfalls KI maßgeblich deren Wachstum verantwortlich gemacht, nämlich Alphabet/GCP und IBM. Und praktisch alle HPC-Systeme seit spätestens 2020 (Fugaku, zuvor Summit) betonen die KI-Leistung, wie auch das neu erschaffene HPL-AI-Benchmark. Also so „Nische“ scheint das höchstens in Heises feuchte Privatnutzer-Träumen zu sein.
Ein einzelner 72-Kerner soll dort um den Faktor 10 schneller sein als heutige Prozessoren von AMD und Intel – vermutlich ist die Verarbeitung von BFloat16- oder INT8-Daten gemeint
Bislang ist ja wohl IBM mit POWER9 die Hauptkonkurrenz, wenn es um NVLink angebundene CPU ginge. Alle Nvidia-Systeme mit AMD und Intel sind PCIe-Systeme, wenn es um CPU-nach-GPU-Kommunikation ginge.
Intel unterstützt übrigens INT8 und BFloat16 bereits auf Server-Prozessoren, d. h. AVX512-VNNI ab Cascade Lake für INT8, bzw. AVX512-BF16 ab Cooper Lake für BFloat16. Gerüchte zufolge sollte AMDs künftige Zen 4 auch BFloat16 in irgendeiner Form unterstützen. Wesentlich interessanter wäre hier daher, ob Grace FP8 vom NVidias künftigen Hopper unterstützt, denn INT8. Das wäre Alleinstellung unter allen bisherigen CPU-Architekturen. Hochperformantes FP8 wäre über ein LUT auch ziemlich trivial realisierbar in Silizium.
Das Posting wurde vom Benutzer editiert (23.03.2022 13:15).