Intel punta sul deep learning con Knights Mill, la nuova scheda Xeon Phi

Intel punta sul deep learning con Knights Mill, la nuova scheda Xeon Phi

In arrivo nel corso del 2017 la nuova scheda Intel della famiglia Xeon Phi, destinata nelle intezioni dell'azienda ad accelerare le elaborazioni legate alle applicazioni di deep learning

di Paolo Corsini pubblicata il , alle 16:29 nel canale Server e Workstation
IntelXeon Phi
 

Intel ha annunciato una espansione della gamma di soluzioni della famiglia Xeon Phi, acceleratori su scheda PCI Express che puntano a velocizzare una serie di elaborazioni tipiche dei datacenter. Knights Mill, questo il nome della nuova scheda, sarà disponibile sul mercato a partire dal 2017 e punterà a venir utilizzata nel settore del deep learning.

Della nuova soluzione mancano specifiche tecniche dettagliate; Intel ha segnalato migliorie a livello di efficienza e di scalabilità, oltre all'abbinamento di elevati quantitativi di memoria con configurazioni flessibili ma nessun altro dettaglio è emerso. Una scheda di questo tipo, nelle intenzioni di Intel, troverà ambito di utilizzo negli scenari di deep learning ai quali guarda da tempo NVIDIA con le proprie soluzioni di calcolo parallelo della famiglia Tesla.

La famiglia di soluzioni Intel Xeon Phi vede al momento in commercio le schede indicate con il nome di Knights Landing: queste integrano un chip con un massimo di 72 core della famiglia Atom abbinati a memoria dedicata che può essere pari a 16 Gbytes quale massimo se di tipo stacked oppure sino a 384 Gbytes se tradizionale DDR4. Knights Mill dovrebbe riproporre una struttura simile per il versante memoria, caratteristica che è decisamente apprezzata nell'ambito del deep learning.

La roadmap Intel per le soluzioni Xeon Phi prevede anche proposte Knights Hill, nome che identifica le proposte di terza generazione originariamente attese al debutto nel corso del 2017 e costruite con tecnologia produttiva a 10 nanometri. Difficile ipotizzare che queste tempistiche vengano rispettate, soprattutto in virtù della scelta di utilizzare tecnologia a 10 nanometri che pare ancora lontana dal diventare accessibile per la produzione in volumi.

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