Nel corso del Data-Centric Innovation Summit presso il suo quartier generale di Santa Clara, Intel ha parlato dei progetti server in cantiere per il futuro. Il ritardo fino al 2019 della produzione in volumi a 10 nanometri ha un impatto sulla roadmap. Vediamo quale.
Quest'anno, come già anticipato più volte, toccherà al progetto Cascade Lake farsi carico di soddisfare le necessità dei clienti enterprise di Intel. Si tratterà di processori a 14 nanometri, con supporto a Intel Optane Persistent Memory grazie a un nuovo controller di memoria.
Sarà anche della prima generazione di CPU Xeon con mitigazioni in hardware per le vulnerabilità di classe Spectre/Meltdown. In virtù di questa caratteristica è ipotizzabile che questi chip diano il via a un ciclo di aggiornamento nel mondo dei datacenter.
Intel ha spiegato che Cascade Lake avrà una gerarchia della cache ottimizzata, ma non ha elaborato ulteriormente. Gli attuali Xeon Scalable figurano già una gerarchia della cache "ribilanciata", quindi sarà interessante vedere i cambiamenti che l'azienda ha fatto per ottimizzare ulteriormente la gerarchia.
Un'altra novità è l'aggiunta del supporto a DLBoost, che è una nuova ottimizzazione del set di istruzioni AVX-512 per applicazioni di machine learning. Tutto questo, insieme a frequenze maggiori, dovrebbe permettere di aumentare di 11 volte le prestazioni rispetto alle soluzioni basate su architettura Skylake.
Nel 2019 toccherà a un nuovo progetto, Cooper Lake-SP. Si tratterà nuovamente di un processore a 14 nanometri, e la novità più interessante riguarderà l'adozione di Bfloat 16, che è un nuovo formato a virgola mobile di Google, anch'esso legato al mondo del machine learning.
Navin Shenoy, vicepresidente esecutivo e general manager del Data Center Group, ha affermato che la piattaforma Cooper Lake-SP sarà compatibile con i successivi processori a 10 nanometri Ice Lake-SP che arriveranno nel 2020.
Il Data-Centric Innovation Summit ha però visto la presenza di altri esponenti di spicco di Intel ed è stato il palcoscenico per altri annunci e considerazioni. Navin Shenoy ha affermato che il business dei processori custom di Intel sta crescendo rapidamente e ora il 50% di CPU che l'azienda consegna ai provider cloud è basata su un progetto personalizzato.
Intel ha 200 ingegneri che lavorano su 130 progetti custom differenti. Un esempio è il lavoro con la cinese Tencent per ottimizzare le sue prestazioni con carichi AI per la piattaforma WeChat, che conta 1 miliardo di utenti. La collaborazione ha portato a un incremento prestazionale di 16 volte. Un altro esempio è il lavoro con Amazon Web Services (AWS), che ha portato a un aumento delle prestazioni di allenamento dell'AI di 7,4 volte.
L'azienda ha consegnato un totale di 220 milioni di CPU Xeon nel corso degli ultimi 20 anni e ha riscontrato un grande successo per gli ultimi Xeon Scalable, con un tasso di adozione record, anche grazie all'attenzione dedicata al mondo dell'intelligenza artificiale.
Intel ha aumentato in un anno le prestazioni AI degli Xeon di 277 volte con l'inferenza e di 240 volte per quanto riguarda l'allenamento di reti neurali. Gran parte di questi risultati sono riconducibili all'adozione di AVX-512. Il totale degli Xeon acquistati per compiti di intelligenza artificiale ha raggiunto un valore pari a 1 miliardo di dollari, secondo Intel.
Una delle grandi novità in ambito server è legata a Optane Persistent Memory, le DIMM di recente presentazione basate sull'innovativa memoria 3D XPoint. Bart Sano, VP per le piattaforme di Google, si è unito a Shenoy sul palco dell'evento per spiegare come implementerà Optane Persistent Memory nell'infrastruttura della casa di Mountain View.
Google, insieme a SAP e Intel, sta lavorando per far girare carichi SAP HANA sulle DIMM Optane Persistent Memory DIMM in parallelo agli Xeon Cascade Lake. Sano ha affermato che la nuova tecnologia offre molti vantaggi rispetto alla normale DRAM. Intel ha consegnato le prime DIMM Optane Persistent Memory ieri.
Naveen Rao, VP e GM per la divisione che si occupa di intelligenza artificiale di Intel, ha spiegato che al momento sono necessarie più architetture per occuparsi dell'interezza dei carichi legati all'AI e per questo Intel ha un portfolio di soluzioni uniche. Il messaggio in sottofondo è "le GPU non sono migliori per l'AI", almeno fino a quando anche Intel non avrà le proprie GPU (dal 2020).
Hardware a parte, quando si parla di AI c'è da considerare anche la non meno importante parte software e per questo Intel ha fatto sapere che vi dedica il 50% della propria divisione.