pegasus3390
Well-Known Member
Intel hiện đang chiếm lĩnh thị trường vi xử lý, nhưng họ vẫn có những khuyết điểm. Một trong số đó chính là thiếu những vi xử lý đồ họa cao cấp, thành phần rất quan trọng cho việc chơi game, thực tế ảo và machine learning.
Tuy nhiên công ty này cũng có hai giải pháp thay thế mạnh mẽ: hai con chip mạnh mẽ đó sẽ là vũ khí đối đầu được với những GPU và con chip đối thủ trong lĩnh vực machine learning lẫn siêu máy tính, đây sẽ là những lĩnh vực quan trọng của công ty trong tương lai.
Vào năm 2018, Intel có vẻ như sẽ tung ra vi xử lý nhanh hơn cũng như hiệu năng cao là Xeon Phi, một con chip dành cho siêu máy tính được sử dụng trên những chiếc máy tính nhanh nhất thế giới. Cái mà Intel đang nhắm tới còn hơn cả CPU, nó là FPGA (con chip được lập trình) có khả năng thực hiện các tác vụ nhất định nhanh hơn.
Thế hệ Xeon Phi mới sẽ còn nhanh hơn và linh hoạt hơn phiên bản hiện tại, có tên mã là Knights Landings, tích hợp đến 72 nhân. Vi xử lý Xeon Phi về cơ bản sẽ hoạt động như một vi xử lý trung tâm hoặc vi xử lý bổ trợ trong các server và siêu máy tính. Điiều này tạo cho nó lợi thế hơn các GPU, vốn chỉ có thể là vi xử lý bổ trợ bên cạnh CPU từ các hãng như IBM, ARM, AMD hoặc Intel.
4 mẫu Knights Landing chip vừa được giới thiệu tại hội nghị siêu máy tính toàn cầu. Những con chip Knights Landing sẽ được sử dụng trên các siêu máy tính như cỗ máy Stampede 2 sức mạnh 18 petaflop được đặt tại Texas Advanced Computing Center, cỗ máy sắp được đưa vào hoạt động vào năm sau.
Những con chip có thể lập trình FPGA và chip dành cho siêu máy tính rất quan trọng đối với Intel để giảm sự phụ thuộc của mình vào các máy tính cá nhân để tập trung vào các trung tâm dữ liệu và nền tảng Internet of Things mới. Intel đã cố tạo ra bộ GPU mạnh mẽ của riêng mình với tên gọi là Larrabee, được tung ra vào năm 2009 và tích hợp vào trong những con chip Xeon Phi mới.
Knights Landing hiện đang được thử nghiệm khả năng xử lý machine learning và phía Intel nói rằng nó mang lại hiệu năng tốt hơn so với các GPU. Những con chip sẽ cho khả năng xử lý machine learning tốt hơn. Những con chip Xeon E cho server, được tích hợp đến 24 lõi, hiện đang được sử dụng cho tác vụ machine learning, nhưng những con chip tiếp theo sẽ cho sức mạnh vượt trội. Hiện nay, GPU của Nvidia đang được sử dụng cho machine learning, và Google gần đây cũng công bố rằng hãng đã tạo ra con chip riêng có tên gọi là TPU được dùng riêng cho machine learning. Hơn nữa Intel cũng nói rằng con chip Xeon Phi có thể kết hợp với bộ nhớ tiên tiến như 3D Xpoint, công nghệ được Intel hứa hẹn sẽ chứa nhiều dữ liệu hơn DRAM đến 10 lần nhưng cũng nhanh hơn và bền hơn hàng nghìn lần so với bộ nhớ flash hiện nay. Giao tiếp mới có tên gọi là OmniPath có thể cho băng thông tốt hơn để tăng khả năng giao tiếp giữa các CPU, bộ nhớ, bộ nhớ lưu trữ cũng như các vi xử lý khác. Intel có vẻ như đã vạch ra một lộ trình rõ ràng cho cả hệ thống với nhiều tính năng dễ dàng được triển khai.
Intel hiện cũng đang sở hữu FPGA (bộ nhớ có khả năng lập trình), công nghệ cho phép tạo ra những vi xử lý thay thế mạnh mẽ hơn cả CPU. Công nghệ này có được sau khi Intel mua lại Altera với giá 16,7 tỷ USD hồi năm ngoái. Những con chip FPGA đã được sử dụng bởi Microsoft để mang lại kết quả tìm kiếm tốt hơn trên Bing cũng như tăng tốc khả năng tìm kiếm hình ảnh trên Baidu. FPGA có khả năng được lập trình lại nên nó có thể được sử dụng để thực hiện các thao tác machine learning cụ thể như nhận diện đối tượng. FPGA cũng có thể đảm đương luôn cả chức năng đồ họa nhưng không thể thay thế cho GPU. Điểm hạn chế của FPGA là việc nó bị hạn chế bởi chỉ có thể thực hiện được các tác vụ chuyên biệt và tiêu thụ khá nhiều năng lượng. Mặc dù vậy Intel có thể đưa FPGA vào trong những con chip Xeon Phi bởi hiện nay hãng đang bán kèm chip FPGA bên cạnh chip Xeon cho server theo gói và trong tương lai có thể sẽ là tích hợp sâu hơn nữa.
