Architetture diverse per un'innovazione ineguagliabile

Possibilità di scelta inedite nel campo dell'architettura, per risolvere qualsiasi esigenza di computing.

Leadership attraverso tutta la gamma del computing

Attualmente, la varietà di applicazioni di computing è incredibilmente eterogenea e continua a espandersi, soprattutto con la proliferazione di dati, edge computing e intelligenza artificiale. Tuttavia, carichi di lavoro diversi richiedono tipi di elaborazione differenti.

Intel vanta la possibilità unica di offrire un insieme eclettico di architetture scalari, vettoriali, spaziali e di matrici, distribuite in CPU, GPU, acceleratori, e socket FPGA. Ciò permette ai clienti di utilizzare l'elaborazione più adatta dove è più necessario. Combinate con l'interconnessione scalabile e un'astrazione software singola, le molteplici architetture di Intel consentono di dominare lo spettro computazionale per promuovere un mondo incentrato sui dati.

  • Con il termine architettura scalare in genere ci si riferisce al tipo di carichi di lavoro ottimali su una CPU, in cui un flusso di istruzioni funziona a una data frequenza, stabilita di solito dai cicli di clock della CPU. Dalle applicazioni di avvio di sistema e produttività ai carichi di lavoro avanzati come per crittografia e IA, le CPU basate su architetture scalari funzionano su una vasta gamma di topografie con prestazioni coerenti e prevedibili.
  • L'architettura vettoriale è ottimale per quei carichi di lavoro che possono essere scomposti in vettori di istruzioni o vettori di elementi di dati. Le GPU e le VPU offrono un'elaborazione parallela basata su vettori che accelera il rendering grafico per il gaming, i contenuti multimediali particolarmente ricchi di dati, l'analisi e la formazione e l'inferenza per il deep learning. Ridimensionando le architetture vettoriali da client, data center ed edge, possiamo portare le prestazioni dell'elaborazione parallela dai gigaFLOPS ai teraFLOPS, ai petaFLOPS e agli exaFLOPS.
  • L'architettura di matrice deriva il suo nome da un'operazione comune in genere eseguita per i carichi di lavoro di IA (la moltiplicazione tra matrici). Sebbene anche altre architetture siano in grado di eseguire il codice della moltiplicazione tra matrici, le ASIC hanno dimostrato di poter raggiungere le prestazioni più elevate nell'implementazione di quelle operazioni solitamente necessarie all'inferenza e al training dell'IA, incluse la moltiplicazione tra matrici.
  • L'architettura spaziale è un'architettura speciale di solito associata a un FPGA. Qui, i dati passano attraverso il chip e l'operazione di computing eseguita sull'elemento dati si basa sulla posizione fisica dei dati nel dispositivo. Lo specifico algoritmo di trasformazione dei dati che è stato programmato nell'FPGA.

Il modello scalare: versatile e per scopi generali

Dall'avvio del sistema alle applicazioni di produttività fino ai carichi di lavoro avanzati, come la crittografia e l'intelligenza artificiale, la maggior parte delle esigenze di computing può essere soddisfatta da unità di elaborazione centrale, o CPU, basate su un'architettura scalare. Le CPU funzionano attraverso una vasta gamma di topografie con prestazioni coerenti e prevedibili.

Intel offre due micro-architetture di livello mondiale per CPU: una micro-architettura basata sull'efficienza e una micro-architettura basata sulle prestazioni. Queste micro-architetture sono alla base delle varie famiglie di CPU per Intel dai dispositivi portatili a bassa TDP ai potenti data center basati su Xeon®. La gamma scalabile di CPU Intel offre ai clienti diverse opzioni per bilanciare al meglio prestazioni, efficienza energetica e costo.

Il modello vettoriale: elaborazione altamente parallela

Le unità di elaborazione grafica, o GPU, offrono un'elaborazione parallela basata su vettori per accelerare i carichi di lavoro come il rendering della grafica in tempo reale per il gaming. Poiché eccellono nel computing parallelo, le GPU sono anche una buona opzione per accelerare l'apprendimento profondo e altri carichi di lavoro intensivi.

Il modello a matrici: acceleratori e CPU con nuove istruzioni

Dal data center ai dispositivi periferici, l'intelligenza artificiale continua a permeare tutti gli aspetti della gamma del computing. A tal fine, Intel ha sviluppato acceleratori appositi e aggiunto miglioramenti microarchitetturali alle CPU con nuove istruzioni mirate ad accelerare i carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale.

Un circuito integrato specifico per applicazione (ASIC) è un tipo di processore progettato da zero per un utilizzo specifico. Nella maggior parte dei casi, gli ASIC offrono le prestazioni migliori per i carichi di lavoro di computing a matrici per i quali sono stati appositamente progettati.

Intel sta ampliando le piattaforme con ASIC specifici che offrono una notevole differenza in termini di prestazioni per applicazioni a matrice. Queste includono processori per IA Habana e le GPU ad alte prestazioni di computing Ponte Vecchio con la nuova tecnologia XMX (Estensioni di matrice Xe) Ogni motore XMX è progettato con profondi array sistolici che consentono alle GPU Ponte Vecchio di avere una quantità significativa di funzionalità vettoriali e di matrice in un singolo dispositivo.

Inoltre, la tecnologia Intel® Deep Learning Boost (Intel® DL Boost), disponibile sui processori scalabili Intel® Xeon® di seconda generazione e sui processori Intel® Core™ di decima generazione, aggiungono le estensioni architetturali necessarie per accelerare le istruzioni di tipo Vector Neural Network Instructions (VNNI). Per aumentare notevolmente le istruzioni per clock (IPC) per applicazioni nell'IA, abbiamo introdotto una nuova tecnologia chiamata Intel® AMX (Estensioni a matrice avanzata). Questa tecnologia sarà prima disponibile come parte della nostra architettura di nuova generazione Sapphire Rapids che aumenta notevolmente le operazioni di tipo a matrice.

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Il modello spaziale: FPGA riprogrammabili

Gli FPGA, Field Programmable Gate Array, sono circuiti integrati in grado di manipolare fisicamente le modalità di apertura e chiusura dei propri gate logici. All'interno di un chip FPGA, i circuiti non sono incisi in maniera definitiva, al contrario possono essere riprogrammati come necessario.

Gli FPGA di Intel® offrono un'accelerazione hardware completamente personalizzabile pur mantenendo la flessibilità richiesta per adattarsi al rapido mutamento delle esigenze di computing. Proprio come tele bianche e modificabili, è possibile trasformarne continuamente e con facilità scopo e potenza.

Architetture di nuova generazione

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I sei pilastri dell'innovazione tecnologica per la prossima era del computing

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Avvisi ed esoneri da responsabilità2 3 4

Informazioni su prodotti e prestazioni

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In base a stime interne Intel.

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