英特尔推出全新Sunny Cove CPU架构 提高计算性能

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  新浪科技讯 北京时间12月12日晚间消息,加州圣克拉拉,2018年12月12日——在英特尔“架构日”活动中,英特尔高管、架构师和院士们展示了下一代技术,并介绍了英特尔在驱动不断扩展的数据密集型工作负载方面的战略进展,从而为PC和很多智能消费设备、高速网络、无处什么都没有的人工智能(AI)、云数据中心和自动驾驶汽车提供支持。

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  英特尔架构日上发布的重点内容包括:

  业界首创的逻辑芯片3D堆叠:英特尔展示了名为“Foveros”的全新3D封装技术,该技术首次引入了3D堆叠的优势,可实现在逻辑芯片上堆叠逻辑芯片。

  Foveros为整合高性能、高密度和低功耗硅工艺技术的器件和系统铺平了道路。Foveros有望首次将晶片的堆叠从传统的无源上端互连层和堆叠存储芯片扩展到高性能逻辑芯片,如CPU、图形和人工智能避免器。

  该技术提供了极大的灵活性,不可能 设计人员可在新的产品型态中“混搭”不同的技术专利模块与各种存储芯片和I/O配置。并使得产品不不都都上能分解成更小的“芯片组合”,其中I/O、SRAM和电源传输电路都还要集成在基础晶片中,而高性能逻辑“芯片组合”则堆叠在顶部。

  英特尔预计将从2019年下5天 并且现在开始推出一系列采用Foveros技术的产品。首款Foveros产品将整合高性能10nm计算堆叠“芯片组合”和低功耗22FFL基础晶片。它将在小巧的产品型态中实现世界一流的性能与功耗高度。

  继2018年英特尔推出突破性的嵌入式多芯片互连桥接(EMIB)2D封装技术完后 , Foveros将成为下一一四个技术飞跃。

  全新Sunny Cove CPU架构:英特尔推出了下一代CPU微架构Sunny Cove,旨在提高通用计算任务下每时钟计算性能和降低功耗,并富含了可加速人工智能和加密等专用计算任务的新功能。明年晚些完后 ,Sunny Cove将成为英特尔下一代服务器(英特尔至强)和客户端(英特尔酷睿)避免器的基础架构。Sunny Cove的功能型态包括:

  增强的微架构,可并行执行更多操作。

  可降低延迟的新算法。

  增加关键缓冲区和缓存的大小,可优化以数据为中心的工作负载。

  针对特定用例和算法的架构扩展。累似 ,提升加密性能的新指令,如矢量AES和SHA-NI,以及压缩/解压缩等其它关键用例。

  Sunny Cove不不都都上能减少延迟、提高吞吐量,并提供更高的并行计算能力,有望改善从游戏到多媒体到以数据为中心的应用体验。

  下一代图形卡:英特尔推出全新的第11代集成图形卡,配备6一一四个增强型执行单元,比此前的英特尔第9代图形卡(2一一四个EU)多出一倍,旨在打破每秒1万亿浮点运算次数(1 TFLOPS)的壁垒。从2019年并且现在开始,新的集成图形卡将与10纳米避免器并肩交付。

  与英特尔第9代图形卡相比,新的集成图形卡架构有望将每时钟计算性能提高一倍。凭借高于每秒1万亿浮点运算次数的性能,该架构旨在提高游戏的可玩性。与英特尔第9代图形卡相比,英特尔在此次活动上展示的第11代图形卡几乎将一款流行的照片识别tcp连接运行运行的性能提高了一倍。第11代图形卡预计还将采用业界领先的媒体编码器和解码器,在有限的功耗配额下支持4K视频流和8K内容创作。第11代图形卡还将采用英特尔自适应同步技术,为游戏提供流畅的帧高度。

  英特尔还重申了在2020年推出独立图形避免器的计划。

  “One API”软件:英特尔宣告推出“One API”项目,以比较复杂跨CPU、GPU、FPGA、人工智能和其它加速器的各种计算引擎的编程。该项目包括一一四个全面、统一的开发工具组合,以将软件匹配到能最大程度加速软件代码的硬件上。公开发行版本预计将于2019年发布。

  内存和存储:英特尔介绍了英特尔傲腾技术以及相关产品的最新情況。英特尔傲腾数据中心级持久内存作为一款新产品,集成了内存般的性能以及数据的持久性和存储的大容量。这项革命性的技术通过将更多数据放进去去更接近CPU的位置,使应用在人工智能和大型数据库中的更少量的数据集不不都都上能获得调快的避免高度。其大容量和数据的持久性减少了对存储进行访问时的高度损失,从而提高工作负载的性能。英特尔傲腾数据中心级持久内存为CPU提供缓存行(64B)读取。一般来说,当应用把读取操作定向到傲腾持久内存或请求的数据什么都没有DRAM中缓存时,傲腾持久内存的平均空闲读取延迟最少为330纳秒。不可能 实现规模化,傲腾数据中心级固态盘的平均空闲读取延迟约为10,000纳秒(10微秒),这将是显著的改进2。在很多情況下,当请求的数据在DRAM中时,不管是通过CPU的内存控制器进行缓存还是由应用所引导,内存子系统的响应高度预计与DRAM相同(小于30纳秒)。

  英特尔还展示了基于英特尔1 TB QLC NAND裸片的固态盘何如把更多海量数据从硬盘迁移到固态硬盘,从而都还要调快访问哪几个数据。

  英特尔傲腾固态盘与QLC NAND固态盘相结合,将降低对最常用数据的访问延迟。总体来说,哪几个对平台和内存的改进重塑了内存和存储层次型态,从而为系统和应用提供了完善的选着组合。

  高度学习参考堆栈(Deep Learning Reference Stack):英特尔宣告推出高度学习参考堆栈(Deep Learning Reference Stack),这是一一四个集成、高性能的开源堆栈,基于英特尔至强可扩展平台进行了优化。该开源社区版本旨在确保人工智能开发者都还要轻松访问英特尔平台的所有型态和功能。高度学习参考堆栈经缺乏度调优,专为云原生环境而构建。该版本都还要降低集成多个软件组件所带来的比较比较复杂,帮助开发人员快速进行原型开发,并肩让用户有足够的灵活度打造定制化的避免方案。

  操作系统:Clear Linux * 操作系统可根据此人 开发需求进行定制,针对英特尔平台以及高度学习等特定用例进行了调优;

  编排:Kubernetes*可基于对英特尔平台的感知,管理和编排面向多节点集群的容器化应用;

  容器:Docker*容器和Kata*容器利用英特尔虚拟化技术来帮助保护容器;

  函数库:英特尔 高度神经网络数学核心函数库(MKL DNN)是英特尔高度优化、面向数学函数性能的数学库;

  运行时:Python*针对英特尔架构进行了高度调优和优化,提供应用和服务执行运行时支持;

  框架:TensorFlow*是一一四个领先的高度学习和机器学习框架;

  部署:KubeFlow*是一一四个开源、行业驱动型部署工具,在英特尔架构上提供快速体验,易于安装和使用。