Intel anuncia procesador Xeon de 144 núcleos

hace 11 meses

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El Xeon Sierra Forest será el primer procesador de servidor de Intel que utilizará exclusivamente núcleos de bajo consumo para reducir la huella energética del servidor.

Al ponerse al nivel de su rival AMD, Intel ha anunciado un procesador Xeon de 144 núcleos diseñado para ejecutar cargas de trabajo básicas del centro de datos mientras muestra una mayor eficiencia energética que los chips de servidor anteriores de la compañía. Basado en la plataforma Sierra Forest, este procesador Xeon forma parte de la gama Intel E-Core (Efficiency Core) que renuncia a funciones avanzadas como el AVX-512, que requieren núcleos más potentes. Recordemos que AVX-512 (Advanced Vector Extensions 512) es “un conjunto de instrucciones que pueden acelerar el rendimiento para cargas de trabajo y usos como simulaciones científicas, análisis financiero, inteligencia artificial (IA)/aprendizaje profundo, modelado y análisis 3D, imagen y audio /procesamiento de video, criptografía y compresión de datos".

Sierra Forest marca un cambio para Intel, ya que divide su línea de productos para centros de datos en dos ramas, el E-Core y el P-Core (Performance Core), un diseño Xeon de centro de datos tradicional que utiliza núcleos de alto rendimiento. Esta no es la primera vez que Intel intenta introducir chips de bajo consumo en un servidor; el fundador ya había intentado convencer a las empresas con chips Atom -desarrollados originalmente para dispositivos móviles- instalados en servidores como la serie Moonshot de HPE

Índice
  1. Más núcleos, menos sockets
  2. Sierra Forest lanzado a principios de 2024
  3. Se esperan Xeon Emerald Rapids y Granite Rapids
  4. Intel viene contra CUDA

Más núcleos, menos sockets

Los 144 núcleos de Sierra Forest cumplen con la creencia del fundador de Santa Clara de que los ingresos de CPU x86 seguirán las tendencias centrales más de cerca que las tendencias de sockets en los próximos años, dijo Sandra Rivera, vicepresidenta ejecutiva y directora general del centro de datos y grupo de IA de Intel, durante una briefing para inversores especializados en centros de datos e IA. Ella dijo que Intel ve una oportunidad de mercado de más de $ 110 mil millones para su negocio de silicio para centros de datos e IA para 2027.

En cierto modo, Sierra Forest recuerda las estrategias de Ampere con sus procesadores Altra y AMD con su línea Bergamo, con muchos núcleos pequeños y eficientes para cargas de trabajo más simples. Al igual que Ampere, Intel apunta a la nube, donde muchas máquinas virtuales realizan tareas no intensivas, como ejecutar contenedores.

Sierra Forest lanzado a principios de 2024

Intel también anunció el sucesor de Sierra Forest, Clearwater Forest. La compañía no dio más detalles que la fecha de lanzamiento de 2025 y el uso del proceso 18A para construir el chip. Será el primer chip Xeon así grabado en 1,8 nanómetros. Esto indica que Intel está en camino de cumplir con la hoja de ruta establecida por el CEO Pat Gelsinger en 2021.

Se esperan Xeon Emerald Rapids y Granite Rapids

El último Xeon de Intel, Sapphire Rapids, se lanzó en enero, y su sucesor, Emerald Rapids, se anuncia para el cuarto trimestre de 2023. Ofrecerá un rendimiento mejorado, una mayor eficiencia energética y más núcleos que el Sapphire Rapids, con el que será compatible para la parte del enchufe. Esto significa una validación más rápida por parte de los socios OEM que fabrican servidores, ya que pueden usar placas base actuales. Después de eso, Intel pondrá a disposición Granite Rapids en 2024. Durante la actualización financiera, la Sra. Rivera hizo una demostración de un servidor de dos sockets que utiliza una versión preliminar de Granite Rapids, con un ancho de banda de memoria increíble (1,5 TB/s con DDR5). A modo de comparación, el superchip Grace de Nvidia tiene un rendimiento de 960 GB/s y la generación Genoa del procesador AMD Epyc alcanza un máximo de 920 GB/s.

La demostración mostró por primera vez un tipo de memoria desarrollada por Intel con SK Hynix, DDR5-8800 Multiplexer Combined Rank (MCR) DRAM. Corte por ancho de banda, este último es mucho más rápido que la DRAM tradicional. MCR comienza en 8000 megatransferencias (MT) por segundo, muy por encima de los 6400 MT/s de DDR5 y los 3200 MT/s de DDR4. Intel también habló sobre sus aceleradores que no son x86, como FPGA, GPU, IPU y otros circuitos específicos: se esperan 15 Agilex/Stratix FPGA en 2023, la mayor cantidad en un solo año. La firma, sin embargo, no dio detalles sobre cómo se posicionarían los FPGA en el mercado.

Intel viene contra CUDA

Una de las principales ventajas de Nvidia es su lenguaje de programación GPU para supercomputación (IA y simulación) llamado CUDA, que permite a los desarrolladores programar directamente en la GPU en lugar de pasar por bibliotecas. Aparte del uso de GPUFort para AMD y OpenCL para Intel, los dos principales competidores de Nvidia no han presentado una alternativa creíble a Cuda hasta el momento, pero parece que la fundición de Santa Clara está trabajando en un enfoque similar.

Durante la sesión informativa, Greg Lavender, Director de Tecnología y Gerente General del Grupo de Software y Tecnología Avanzada de Intel, describió su visión de software para la empresa. "Una de mis prioridades es impulsar un enfoque holístico de extremo a extremo para el software de inteligencia artificial en Intel. Hoy tenemos hardware heterogéneo acelerado para satisfacer las necesidades de los clientes. La clave para desbloquear este valor en hardware es escalar a través del software", dijo. dicho.

Para lograr la "democratización de la IA", Intel está desarrollando un ecosistema de software de IA abierto, dijo, lo que permite optimizaciones de software aguas arriba de marcos de IA como PyTorch y TensorFlow y marcos de aprendizaje automático para promover la programabilidad, la portabilidad y la adopción del ecosistema. En mayo de 2022, la fundición lanzó un conjunto de herramientas de código abierto llamado Cyclomatic para ayudar a los desarrolladores a migrar más fácilmente su código de CUDA a su Data Parallel C++ para plataformas Intel. Según Lavender, la herramienta normalmente puede migrar automáticamente el 90 % del código fuente de CUDA al código fuente de C++, lo que deja muy poco para que los programadores ajusten manualmente.

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