在雄心勃勃的將 CPU 和 GPU 集成到芯片中的計劃突然逆轉后，英特爾終于提供了有關其超級計算芯片路線圖的大規(guī)模更改的具體細節(jié)。

該芯片制造商分享了即將推出的名為 Falcon Shores 的芯片的更多細節(jié)，該芯片最初被定為 XPU（統(tǒng)一的 CPU 和 GPU）。Falcon Shores 現(xiàn)在是一款純 GPU 產(chǎn)品，并針對科學和 AI 計算進行了重新配置。

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“我之前推動并強調(diào)將 CPU 和 GPU 集成到 XPU 中還為時過早。原因是，我們覺得我們所處的市場比我們一年前想象的要活躍得多，”英特爾公司副總裁兼超級計算事業(yè)部總經(jīng)理 Jeff McVeigh 在新聞發(fā)布會上說。

新的 Falcon Shores 芯片是面向高性能計算和 AI 的下一代獨立 GPU。它包括來自 Gaudi 系列的 AI 處理器（在 Falcon Shores 發(fā)布時將是第 3 版），還包括標準以太網(wǎng)交換、HBM3 內(nèi)存和大規(guī)模 IO。

“這提供了跨供應商的靈活性，可以將 Falcon Shores GPU 與其他 CPU 以及 CPU 與 GPU 的結合起來，同時仍然提供非常通用的基于 GPU 的編程接口，并在 CPU 和 GPU 之間共享 CXL，以提高生產(chǎn)力和性能對于這些代碼，”McVeigh 說。

Falcon Shores GPU 是代號為 Ponte Vecchio 的 Max 系列 GPU 的繼任者，現(xiàn)在將于 2025 年推出。英特爾在 3 月份廢棄了代號為 Rialto Bridge 的超級計算機 GPU，該 GPU 是 Ponte Vecchio 的指定后續(xù)產(chǎn)品。

McVeigh 說，計算環(huán)境還不成熟，無法實施 XPU 戰(zhàn)略，并補充說，圍繞生成式人工智能和大型語言模型的創(chuàng)新——其中大部分來自商業(yè)領域——引發(fā)了英特爾關于如何構建下一代超級計算芯片的思維轉變。

與此同時，英特爾還發(fā)布了新的 HPC 和 AI 路線圖，其中沒有顯示 Gaudi3 處理器的繼任者——相反，Gaudi 和 GPU 與 Falcon Shores GPU 合并，因為它繼承了英特爾首屈一指的 HPC 和 AI 芯片。英特爾告訴我們，它“計劃整合 Habana 和 AXG 產(chǎn)品 [GPU] 路線圖”，但整合的細節(jié)很少。

Gaudi 計算架構與標準 GPU 有很大不同，因此其計算架構似乎無法完全集成到 GPU 中。因此，英特爾可以將Gaudi設計的較小部分（例如其網(wǎng)絡接口或其他 IP 塊）整合到其 GPU 中。回顧一下，英特爾為 Habana Labs 支付了 20 億美元，并取消了其 3.5 億美元收購 Nervana 的產(chǎn)品，以專注于 Gaudi 芯片。

然而，如上所示，F(xiàn)alcon Shores 的原始計劃確實包括通過將不同數(shù)量的 CPU 或 GPU 塊放入四塊設計中來調(diào)整 CPU/GPU 的能力，從而允許它配置最佳混合各種工作量。此外，從設計上講，處于前沿的超級計算機是針對手頭任務的高度專業(yè)化設計，針對架構的軟件調(diào)整只是運行超級計算機業(yè)務的常規(guī)部分。這些因素意味著 CPU/GPU 比率并不是英特爾從設計中移除 CPU 內(nèi)核的唯一原因。

生成式 AI 和 LLM 將在科學計算中得到廣泛采用，CPU 和 GPU 的解耦將為具有不同工作負載的客戶提供更多選擇。

“當您身處工作負載瞬息萬變的動態(tài)市場時，您真的不想強迫自己走固定 CPU 與 GPU 的道路。你不想修復供應商甚至所使用的架構……x86，Arm?！?McVeigh說。

CPU 和 GPU 的集成可以降低成本并節(jié)省電力，但它會將客戶鎖定在供應商和配置上。但這將隨著新的 Falcon Shores 的出現(xiàn)而改變，McVeigh表示，他補充說：“我們只是覺得要對今天的市場進行清算，現(xiàn)在還不是整合的時候。”

雖然在不久的將來不會將 CPU 和 GPU 合并用于超級計算，但英特爾并沒有放棄這個想法。

“我們會在合適的時間，”McVeigh說，并補充道，“當天氣合適的時候，我們會這樣做。我們只是覺得這不適合下一代?！?/p>

獨立的 GPU 還將為供應商提供更大的靈活性，讓他們可以使用具有 x86 以外的不同 CPU 的 GPU 構建系統(tǒng)。英特爾已達成協(xié)議，可能會在其工廠生產(chǎn)基于 Arm 的芯片。

服務器設計也有望隨著 CXL（Compute Express Link）互連而改變，這鼓勵組件解耦，因此 GPU、AI 芯片和其他加速器可以輕松訪問大型存儲和內(nèi)存池。

“問題是，這通常落在我們的 OEM 合作伙伴的肩上，他們希望如何將我們的 GPU 與其他供應商的 CPU 集成，但我們?yōu)閷崿F(xiàn)這一目標敞開大門，并利用 PCI Express 等標準接口，和 CXL 等等，使我們能夠非常有效地做到這一點，”McVeigh說。

但英特爾面臨來自 AMD 的 Instinct MI300 的挑戰(zhàn)，該產(chǎn)品預計將于今年晚些時候發(fā)貨，并將為勞倫斯利弗莫爾國家實驗室的 2 exaflops（峰值）超級計算機 El Capitan 提供動力。Nvidia 目前在商業(yè)生成人工智能市場占據(jù)主導地位，該公司的 H100 GPU 在谷歌、Facebook 和微軟運營的數(shù)據(jù)中心運行。

英特爾將利用 Falcon Shores 的 GPU 編程模型，類似于 Nvidia 采用的 CUDA 編程框架。英特爾的 OneAPI 工具包有一系列編譯器、庫和編程工具，可以在 Falcon Shores GPU、Gaudi AI 處理器和英特爾將放入超級計算芯片的其他加速器上執(zhí)行。

OneAPI 中名為 SYCL 的工具可以編譯超級計算和 AI 應用程序，以在 Intel、Nvidia 和 AMD 的一系列硬件上運行。它還可以通過剝離特定于 CUDA 的代碼來重新編譯為 Nvidia GPU 編寫的應用程序。例如，LRZ 從 Fortran 移植了 DPEcho 天體物理學代碼，并且能夠在 Intel 和 Nvidia GPU 上有效運行（下面的基準測試幻燈片）。

英特爾分享了除 GPU 課程修正之外的其他披露信息。

該芯片制造商為其 Aurora 超級計算機交付了超過 10,624 個采用 HBM 的 Xeon Max 系列芯片計算節(jié)點，其中包括 21,248 個 CPU 節(jié)點、63,744 個 GPU、10.9PB 的 DDR 內(nèi)存和 230PB 的存儲空間。

“在全面優(yōu)化、交付代碼和驗收方面，我們還有很多工作要做。但這是一個至關重要的里程碑，我們……非常高興能夠?qū)崿F(xiàn)，”McVeigh說。

這個里程碑對英特爾來說很重要，因為 Aurora 的部署已經(jīng)被推遲。這臺有望突破 2 exaflops（峰值）門檻的超級計算機將無法躋身今年 5 月全球最快超級計算機 Top500 榜單。

“我們真正專注于推出整個系統(tǒng)……穩(wěn)定并運行……獲得真正的工作負載，而不僅僅是運行和運行的基準。我們預計到 11 月，我們將在 Top500 系統(tǒng)中提供強大的產(chǎn)品，”McVeigh 說。

最近在戴爾主辦的網(wǎng)絡研討會上，Rick Stevens（阿貢實驗室）分享說，F(xiàn)rontier 每年將為關鍵的科學工作負載貢獻大約 7800 萬個四 GPU 小時。

包括英特爾、HPE 和阿貢國家實驗室在內(nèi)的主要 HPC 參與者正在聯(lián)手開發(fā)一種名為 AuroraGPT 的科學計算大型語言模型，該模型建立在 1 萬億個參數(shù)的基礎模型之上，比 ChatGPT 大得多，后者是建立在 GPT-3 基礎模型之上。

生成式人工智能技術將基于可用的科學數(shù)據(jù)和文本以及代碼庫，并像商業(yè)大型語言模型一樣發(fā)揮作用。目前尚不清楚該技術是否會是多模態(tài)，并生成圖像和視頻。如果它是多模態(tài)的，一個例子可能是研究人員提出問題，人工智能提供響應，或者使用人工智能生成科學圖像。

LLM將用于“推動科學發(fā)展并利用 Aurora 進行訓練，其推論將成為系統(tǒng)部署方式的關鍵部分，”McVeigh 說。

AuroraGPT 可用于材料、癌癥和氣候科學的研究?；A模型包括 Megatron 和 DeepSpeed 變壓器。

英特爾還宣布將推出一款通用基板 (UBB) 系統(tǒng)，該系統(tǒng)最初采用基于 Supermicro 和 Inspur 的設計，配備八個 Ponte Vecchio Max 系列 GPU（如標題圖片所示）。這些服務器針對 AI 部署，McVeigh 表示支持 8-GPU 配置。該產(chǎn)品于今年早些時候推出，預計將在第三季度推出。

編輯：黃飛