让数据顺畅流动起来!
英特尔正着力在x86芯片之外建立起更为多样的GPU架构体系,而这或许正是芯片巨头由传统制造商转为代工优先厂商的重要第一步。
英特尔即将推出的这款GPU名为Ponte Vecchio,将被搭载在采用SiPearl公司基于ARM架构芯片的超级计算机之上。
根据SiPearl公司CEO Philippe Notton的介绍,这些计算机将于2023年投入生产。除了基于ARM架构的SiPearl Rhea CPU之外,其中还将搭载RISC-V控制器。
Notton还强调,目前欧洲的高性能客户对这类系统抱有浓厚兴趣。
就在几天前,英特尔刚刚宣布将其Ponte Vecchio GPU纳入配备有SiPearl Rhea CPU的高性能计算机当中,但当时并没有提到这款CPU是以ARM Neoverse V1为设计基础。
英特尔方面没有就其GPU将在PC和服务器端与ARM处理器相兼容一事,回应我们的评论请求。
Ponte Vecchio还将与确定登陆Aurora超级计算机的至强Scalable芯片相适配,据称这套超级计算系统可实现二百亿亿次恐怖算力。
英特尔的这款超级GPU能够提供45万亿次FP32性能,其中包含近1000亿个晶体管、采用堆叠式设计,将多达128个Xe图形处理核心紧密连接在同一套网格之内。感兴趣的朋友请点击此处查阅这款芯片的具体规格信息。
SiPearl公司还在开发自己的CPU,努力达成欧盟提出的到2023年实现本土芯片制造、并利用本土原研芯片建设百亿亿级超级计算机的目标。
Notton表示,英特尔与SiPearl双方还对CPU及GPU间的低延迟通信管道做出优化。这套Compute Express Link互连规范能够有效促进CPU、GPU及其他加速器芯片之间的通信效率。
目前,英特尔正努力在GPU领域超越英伟达,而ARM则希望在高性能计算系统中与x86一较高下。当前号称全球最快的超级计算机Fugaku就运行在带有矢量扩展的ARM CPU之上。而在全球超算五百强榜单前十位中的其他系统之间,有七台搭载的是x86芯片或IBM Power处理器,同时辅以英伟达GPU。
在GPU与ARM架构兼容以及同SiPearl开展合作方面表达出的友善态度,相信会给英特尔带来不菲的回报。以此为基础,英特尔能够从欧盟手中获取更多补贴和资金,用以建造先进的晶圆代工基础设施。如此一来,芯片巨头就能更快、更顺畅地将自家GPU乃至ARM CPU交付给欧洲区域内的客户。
各国政府都在向芯片制造商投入巨资,希望以数十亿美元量级的筹码为所在地区建立起晶圆代工厂,其中就包括英特尔的800亿欧元欧洲建厂计划。英特尔也表示将开放其制造设施,生产包括ARM及RISC-V在内的多种芯片产品。
Notton还提到,英特尔的欧洲工厂将加强欧洲的芯片供应能力,并强调这也能让SiPearl公司以更为合理的成本完成芯片采购。
Notton表示,“否则我们别无选择,目前芯片只能由台湾负责制造。”
SiPearl与英特尔也在着力弥合ARM处理器与英特尔GPU在软件层面的巨大鸿沟。好消息是,英特尔的OneAPI希望为开发人员提供一站式服务,帮助他们为任意类型或架构的芯片编写应用程序。
Notton指出,“我们在OneAPI中的下一个目标,就是让开发者用户在OneAPI与ARM架构之间实现匹配。”
Notton还强调,ARM架构已经是SiPearl公司构建超级计算芯片的唯一可行选项;毕竟x86许可选项并不适用,而RISC-V还不够成熟。他指出,ARM在欧洲超级计算领域已经拥有强大的影响力,其中就包括于2015年面世、被认定为全球首批ARM超级计算机之一的巴塞罗那超级计算中心Mont Blanc-1系统。
但Notton也提到,随着ARM的欧洲血统逐渐褪色,SiPearl公司也在加快开源RISC-V的参与工作。最初的ARM是一家英国公司,之后被软银收购;而随着英国脱欧,如今的ARM正在评估英伟达的收购申请。毫无疑问,欧洲希望牢牢抓住一条自己能够掌控的计算架构血脉。
好文章,需要你的鼓励
CIO们正面临众多复杂挑战,其多样性值得关注。除了企业安全和成本控制等传统问题,人工智能快速发展和地缘政治环境正在颠覆常规业务模式。主要挑战包括:AI技术快速演进、IT部门AI应用、AI网络攻击威胁、AIOps智能运维、快速实现价值、地缘政治影响、成本控制、人才短缺、安全风险管理以及未来准备等十个方面。
北航团队发布AnimaX技术,能够根据文字描述让静态3D模型自动生成动画。该系统支持人形角色、动物、家具等各类模型,仅需6分钟即可完成高质量动画生成,效率远超传统方法。通过多视角视频-姿态联合扩散模型,AnimaX有效结合了视频AI的运动理解能力与骨骼动画的精确控制,在16万动画序列数据集上训练后展现出卓越性能。
过去两年间,许多组织启动了大量AI概念验证项目,但失败率高且投资回报率令人失望。如今出现新趋势,组织开始重新评估AI实验的撒网策略。IT观察者发现,许多组织正在减少AI概念验证项目数量,IT领导转向商业AI工具,专注于有限的战略性目标用例。专家表示,组织正从大规模实验转向更专注、结果导向的AI部署,优先考虑能深度融入运营工作流程并产生可衡量结果的少数用例。
这项研究解决了AI图片描述中的两大难题:描述不平衡和内容虚构。通过创新的"侦探式追问"方法,让AI能生成更详细准确的图片描述,显著提升了多个AI系统的性能表现,为无障碍技术、教育、电商等领域带来实用价值。