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Intel公布Xeon未来规划,全新指令集加持,AI性能暴增11倍-亚博提款速度快


本文摘要:另一方面,CooperLake和IceLake用于新的硬件平台,CooperLake-SP和IceLake-SP平台用于新的LGA4189CPU插槽,各路处理器反对8地下通道的内存,但CooperLake仍用于14nm技术生产,IceLake不使用10nm技术。

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另一方面,CooperLake和IceLake用于新的硬件平台,CooperLake-SP和IceLake-SP平台用于新的LGA4189CPU插槽,各路处理器反对8地下通道的内存,但CooperLake仍用于14nm技术生产,IceLake不使用10nm技术。另外,CascadeLake处理器反对AVX512_VNNI深度自学命令集(该命令集最初计划为Ice命令Lake-SP处理器的一部分,但现在提前到达Cascadelake)。

CooperLake不会减少被命名为BFLOAT16的新命令集。Icelake很可能没有新的命令,但还没有提到。

VNNI是可逆长度神经网络命令集,其本质是AVX-512单元反对8位INT数据的运算。VNNI还有一个名为VNNI4的变种指令集。它经常出现在XeonPhi家庭中应用于机器学习和开发的KnightsMill处理器上。Intel被称为VNNI指令集,CascadeLake处理器的机械学习性能比Skylake-SP提高了11倍。

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BFLOAT16最近被谷歌使用的数据形式类似于16位浮点数,字母b代表大脑,应对是深度自学所需的数据形式。与标准的16位浮点数的区别在于数字的定义方式。

标准浮点数分为符号、指数和分数,在IEEETale754标准中,16位浮点数由1位符号、5位指数和10位小数构成,可以获得较好的混合精度小数,也可以获得足够大的数值范围。BFLOAT16以1位为符号,以8位为指数,以7位为分数,这种定义方式可以获得与32位浮点数完全相同的数值范围,但其精度减少。

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机器学习需要适应环境的低精度数据,BFLOAT16可以代替标准的32位浮点数。在安全性方面,随着Spectre和Meltdown以及其他外部地下通道反击的频繁出现,Intel和微软公司通过各种补丁解决问题,这些漏洞补丁不会导致处理器性能的上升——Skylake-SPatexpontw平台,修理Spectre和Meltdown漏洞因此,业内人士Intel在新产品上用硬件修理这些漏洞,防止修补带来的副作用。

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新Xeon还反对通过分区增加外部地下通道反击,确保硬件安全。但是,关于新的处理器是否已经在硬件上堵塞了漏洞,是否对性能有影响,是否需要新的芯片组的反对等问题,这次Intel展示的信息还不清楚,还是相当大的问号。原始文章允许禁止发布。

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