不再主打協同運算，Xeon Phi直接結合處理器、記憶體與網路，宣告新獨立時代來臨

最近幾年，繪圖處理器（GPU）在高效能運算領域（HPC）應用得越來越普遍，英特爾後來也推出了Xeon Phi的協同運算處理器來對應，提供的核心數量也有所提升，但聲勢仍然不如競爭對手，而在當前熱門的深度學習和人工智慧領域，對於這類運算技術的需求更為迫切，也使得該公司在此蒙受相當大的競爭壓力。

而在今年6月底於德國法蘭克福舉行的國際超級電腦大會（ISC）上，英特爾正式推出了研發代號為「Knights Landing」的新一代Xeon Phi，正式捨棄了先前所用的協同處理器（Coprocessor）名稱，而是挾帶著集合處理器、記憶體與網路於一體的新特色，以及該公司獨霸全球的伺服器廠商生態系，再加上去年成立的OpenHPC社群之力，這些策略若能奏效，英特爾扳回一成的新機會似乎有可能出現。

新Xeon Phi的正式發表場合也很特別，其實是在ISC大會第一天結束前的特殊主題演講上，由該公司資料中心事業群副總裁Rajeeb Hazra所宣布。原本，他的講題是「人工智慧：下一個會產生Exa超大規模的工作負載應用」，不過等到他真正開講時，所用的題目卻叫做「AI and more on IA」，這裡用了雙關語的巧喻，AI當然是指人工智慧，而IA則是英特爾運算架構（Intel Architecture），可見英特爾希望人工智慧系統的建置，都能越來越仰賴英特爾運算架構來幫忙。

該場演講另一個耐人尋味的部份是，Rajeeb Hazra以目前當紅的智慧車輛、自動駕駛車的技術發展，延伸至認知型應用系統基礎架構（Cognitive Infrastructure），進而推論至Exa超大規模應用需求出現的必然性，接著提到英特爾近期主推可延展式系統框架（Scalable System Framework，SFF），能夠因應這類應用所需的IT基礎架構，最後再以新的Xeon Phi推出作結。

從自動駕駛車對運算資源的需求，直到透過超多核心處理器的來幫忙，這些都和當前GPU廠商當前主要發展的應用，都是相同的方向。但Xeon Phi最大的差別在於能以一顆處理器的架構，同時整合伺服器系統端原本的處理器、記憶體、網路，而不是採取協同運算的模式、從旁扮演輔助加速運算的角色。

這樣的高度整合運算架構，無疑是為了針對當前不少人所採用的GPGPU（General-purpose computing on graphics processing units）的架構而來。Rajeeb Hazra強調，基於新的Xeon Phi平臺，用戶不用再煩惱程式運作的模式（programming model），只需統一標準、用Intel架構，即能以單一而非多重的程式碼來因應整體運算系統的執行，如此可因為程式碼能重複利用、便於共用，而增進系統開發效率。

因此，在這樣的運算架構下，英特爾認為可以執行任何的工作負載，而且提升可程式化的能力，而在整合處理器、記憶體與網路之後，Xeon Phi又可以獲得一些其他效益，例如提升用電效率、支援大型記憶體應用，以及免除了PCIe介面所可能造成的傳輸瓶頸。而在運作效能、能源效率與成本等指標上，相較於市面上的GPU加速器產品，該公司強調Xeon Phi具有相當領先的表現，最高可提供5倍的效能，8倍的每瓦效能，而效能單位成本（每一美元提供的效能）更可達到9倍。

在性能上，Rajeeb Hazra也特別公布了一項針對機器學習應用的效能比較數據，突顯Xeon Phi的優勢。他們主要是以訓練人工智慧系統學習的處理程序為例，以4個GPU加速器對上4個Xeon Phi，並架設在AlexNet的拓樸模式下運作，結果，Xeon Phi訓練速度是2.3倍；他們也將Xeon Phi的處理器數量擴增到128顆，最後得到的速度，相當於單顆Xeon Phi的50倍，藉此證明了這顆處理器的延展性。

發表會最後，Rajeeb Hazra也提到有許多伺服器廠商的產品，能支援Xeon Phi，包括Dell、HPE、Fujitsu、NEC、Supermicro、聯想、浪潮、中科曙光、雲達，我們在ISC大會展覽上，也看到永擎（ASRock）展出相關產品。

另外，對於英特爾參與由Linux基金會發起的OpenHPC計畫，Rajeeb Hazra也進一步闡述他們接下來要推動的Intel HPC Orchestrator，當中將會提供基於OpenHPC的系統軟體，而且是由英特爾所支援；同時，也將推出3套可立即使用的整合式產品，並提供組態調整彈性，而第一套產品預計今年第四季推出，由通路合作廠商提供，目前已有一些單位開始試用，包含OEM廠商、軟體供應商、系統整合商與HPC研究中心等。