Intel profite de l'ISC (International Supercomputing Conference) pour annoncer une nouvelle marque, Xeon Phi, qui accueillera les produits dérivés de son ...
Lire la suite ...

Miam !
 
Nvidia saura-t-il résister à l'arrivée d'Intel sur ce marché ?

Est-ce que la vente au détail est prévue?

Il supporte l'OpenCL ?

 
C'est probable mais rien n'a été annoncé pour le moment à ce sujet
 

 
Pour l'instant ça n'a pas été annoncé

Ok  

Pour le support d'OpenCL, leur plaquette commerciale montre un code OpenCL.

Question amusante. La véritable interrogation est plutôt : est ce que Intel saura rattraper son retard sur NVidia dans ce domaine, et proposer des outils pour soutenir son Xeon Phi ? Après les multiples hésitations d'Intel, je ne connais pas grand monde prêt a se risquer avec eux, les investissements se faisant sur le long terme et Intel n'ayant que déçu par le passé... Le décollage sera donc certainement assez lent. Le seul avantage c'est la facilité de programmation du coeur x86, mais quid des performances réelles, de la consommation, des échanges avec l'hôte et du prix ?

Letinono > Ok vu, p3 ici :
 
http://www.intel.com/content/dam/w [...] -brief.pdf
 

C'est intéressant mais pour le moment ils ne sont pas encore au rendez-vous de la perf/watt. Si on prend la liste du Top500 de juin 2012. Le ratio Rmax/Power de Sequoia le IBM BlueGene/Q du DOE est de 2.07. Le cluster interne à Intel (150 au Top500) a un ratio de 1.18. A comparer avec le supercalculateur de Barcelone (177 du Top500) qui utilise des Xeon d'ancienne génération et des Tesla M2090 (archi Fermi) qui a un ratio de 1.27. En l'état Intel a du mal à se comparer à l'ancienne génération de GPUs. Attendons les Tesla Kepler de Nvidia.

Les 8Go de DDR sert de cache niveau 3?
J'ai du mal a comprendre comment sont architecturés ces "super" processeurs ?

Un processeur en PCI ? o_O

deuxieme paragraphe: co processeur

Même si Intel ne le dit pas comme ça, leur truc est un GPU qui ne fait pas d'affichage. C'est comme un GPU de la gamme Tesla chez Nvidia. Les 8GB servent à stocker les données pour le GPU/MIC.

 
Bonjour,
 
Il me semblait que kepler n'était pas "optimisé" pour le calcul ( je dit ça en m'appuyant sur les mauvaises perf en double précision ) ? Je me trompe ?

 
La version de Kepler qui est sortie récement est bridée en DP, le vrai GPU Kepler qui arrivera à la fin de l'année sera bien plus performant.  
 
Pour cette carte, à voir. Si ça se programme comme Larabee, c'est vrai que c'est bien plus facile que CUDA, puisqu'on peut utiliser OpenMP/MPI pour paralléliser. Reste à voir ce que ça donne !

Ok, merci pour la réponse rapide est précise ulukai !

Désolé, mais je suis un novice, c'est quoi ce truc en fait, on dirait une carte graphique. Merci de pas me tuer x)

Comme il est dit dans le test, il s'agit d'un co-processeur performant monté sur un slot d'extension pci express ( oui,comme une carte graphique ). C'est un poil moins généraliste qu'un processeur x86 standard et donc plus orienté vers des calculs spécifiques ( prévisions météo, calculs scientifiques ...).
Ce n'est en rien une carte graphique, la ressemblance est purement visuelle ( et encore, c'est sans compter sur l'absence de ports pour affichages, ce type de carte est dans la même lignée que les cartes nvidia tesla ou AMD firestream) En espérant vous avoir aidé.

Mouais à voir, j'ai du mal à concevoir la performance d'un x86, la facilité oui par contre.

@neurotoxic: Il y a deux versions de l'architecture Kepler: Kepler I et Kepler II. La première, nom de code GK104, est utilisée dans la GTX 680, par exemple. La seconde, nom de code GK110, est la version dédiée au calcul. A GTC, Nvidia a annoncé une première Tesla (la K20) qui sera basée sur le GK110.  
 
Il est aussi à noter que Kepler I n'est pas forcément une mauvaise architecture pour le calcul. Elle est juste légère en double précision. C'est pour cela que Nvidia va sortir une Tesla à base de deux GK104, la K10, qui devrait être intéressante pour ceux qui font des simulations en simple précision, comme les pétroliers.

 
Ce qui est dommage c'est l'absence des technologies HyperQ et Dynamic Parallelism sur GK104 en dehors de la faible puissance de calcul en DP.

Une tel carte pour faire de l'encodage HD XD

-Ce co processeur va aider le cpu de notre CM uniquement pour le améliorer le calcul?
- Le sens du mot calcul veut dire quoi traitement video ,meilleur gestion sur un serveur?
- Si on le mets en parralléle de notre CG ,sa va améliorer les jeux?
-et enfin dois t on changer d'alimentaion pour ce genre de produit?

Une chose est sûr, ce n'est pas pour les particuliers
Il faut le voir comme un concurrent de la gamme Tesla ou FirePRO.

@v1nux: Ce n'est pas forcément lié aux jeux. Les calculs pour ce genre de co-processeur sont des tâches scientifiques qui présentent une forme de parallélisme. Par exemple, la simulation de millions de particules pour lesquelles il faut calculer un truc pour chaque particule. On peut aussi penser à la résolution de problèmes mathématiques qui modélisent des phénomènes physiques (équations différentielles, systèmes linéaires)... Il y a plein de problèmes à résoudre dans l'univers scientifique.

On peut se demander pourquoi ils appellent ca Xeon.

Car c'est un co proc en x86, pas un dérivé de gpu orienté calcul mass para.

C'est un bon début pour Intel, mais ils sont encore loin de Nvidia avec leur futur K20(Kepler) qui est estimé a générer 1.5Tflops en DOUBLE PRÉCISION. Intel estime pouvoir générer 1Tflops seulement en simple précision! L'avantage est que Nvidia va avoir de la compétition sur ce segment sur le long terme et faire descendre les prix pour ce type de co-processeur, ce qui va profiter a nous, ou plutôt l'industrie.

 
Heu FireStream plutôt, FirePro c'est plutôt c'équivalent des Quadro.

C'est en double il me semble ?

Il me semble aussi...

Oui vous avez raison, c'est bel et bien en Double, mais les test donne 800Gflops et non 1.5T! Le 1.5Tflops a été atteint en calculant également les 2 Xeon E5 CPU qui était également présent dans le benchmark, ce n'est pas seulement le Xeon Phi. Peu importe, c'est bien d'avoir de la concurance sur ce segment.

Où est-il question de 1.5 Tflops ?

Oui et Non, c'est une mémoire commune aux calculs.
Il n'y a pas de cache à proprement parlé sur ce genre d'architecture (P54) exception fait pour le L1 (Cache_Instruction & Cache_Data). C'est du travail massivement parallèle.

En gros, et ce depuis quelques années, les ingénieurs ce sont "rendu compte" qu'augmenter la force de travail d'un petit groupe d'unités, ne se révélait pas être productif et rentable (ratio P/W, P/$ & P/F) à termes.

La solution : augmenter le nombres de ces unités, dans une mesure que les moyens actuels, permettent sans trop détériorer ces fameux ratios. Il se trouve que les GPU, au passif d'unités spécialisés dans la géométrie et le positionnement 3D, ont gagné par le temps, eux aussi, de grandes capacités aux traitements mathématiques.

La voie est tracée : le besoin de puissance de calcul croit sans cesse et le moyen de conception le plus rentable fait que le nombre de ces unités aussi, croit. On divise alors le code récent, devenu compliqué et lourd, car complet, réaliste et embellissant, pour maximiser les performances.

C'est alors que des carte comme les Tesla, les Quadros, les FireGL et ces "nouveaux" Xeon Phi, font leur apparition. ces processeur à calculs massivement parallèles,  permettent de maximiser performance et temps de travail, avec les techniques modernes à notre disposition.