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まなひがき
7 years ago
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1 インテル株式会社データセンタープロダクトマーケティング Xeon プラットフォームマーケティングマネージャー横川弘

2 Legal Disclaimers Intel technologies features and benefits depend on system configuration and may require enabled hardware, software or service activation. Performance varies depending on system configuration. No computer system can be absolutely secure. Check with your system manufacturer or retailer or learn more at [intel.com]. Software and workloads used in performance tests may have been optimized for performance only on Intel microprocessors. Performance tests, such as SYSmark and MobileMark, are measured using specific computer systems, components, software, operations and functions. Any change to any of those factors may cause the results to vary. You should consult other information and performance tests to assist you in fully evaluating your contemplated purchases, including the performance of that product when combined with other products. All information provided here is subject to change without notice. Contact your Intel representative to obtain the latest Intel product specifications and roadmaps. Results have been estimated or simulated using internal Intel analysis or architecture simulation or modeling, and provided to you for informational purposes. Any differences in your system hardware, software or configuration may affect your actual performance. Intel technologies features and benefits depend on system configuration and may require enabled hardware, software or service activation. Performance varies depending on system configuration. No computer system can be absolutely secure. Check with your system manufacturer or retailer or learn more at Tests document performance of components on a particular test, in specific systems. Differences in hardware, software, or configuration will affect actual performance. Consult other sources of information to evaluate performance as you consider your purchase. For more complete information about performance and benchmark results, visit 3D XPoint, Intel, the Intel logo, Intel. Experience What s Inside, the Intel. Experience What s Inside logo, Intel Xeon Phi, Optane, and Xeon are trademarks or registered trademarks of Intel Corporation or its subsidiaries in the United States or other countries. *Other names and brands may be claimed as the property of others Intel Corporation. All rights reserved. 2

3 インテルスケーラブルシステムフレームワークで新たなインサイトの探索へ小規模クラスターからスーパーコンピューターまで柔軟に対応演算ファブリック Intel Silicon Photonics メモリーストレージソフトウェアデータ処理中心のコンピューティング標準的な汎用プログラミングを支援オンプレミスとクラウド環境それぞれに対応 Intel Xeon Processors Intel Xeon Phi Processors Intel Xeon Phi Coprocessors Intel Server Boards and Platforms Intel Solutions for Lustre* Intel Optane Technology 3D XPoint Technology Intel SSDs Intel Omni-Path Architecture Intel True Scale Fabric Intel Ethernet Intel Silicon Photonics Intel HPC Orchestrator Intel Software Tools Intel Cluster Ready Program Intel Supported SDVis 3

インテルスケーラブルシステムフレームワークの基本要素インテル Xeon Phi プロセッサー高並列処理性能プログラマビリティーインテル Xeon プロセッサーとのバイナリー互換並列処理性能最大 72 コアコアあたり 2 つの VPU を搭載ソケットあたり >3 Teraflop/s 1 を実現統合型メモリー & ファブリック最大 16GB のオンパッケージ

4 インテルスケーラブルシステムフレームワークの基本要素インテル Xeon Phi プロセッサー高並列処理性能プログラマビリティーインテル Xeon プロセッサーとのバイナリー互換並列処理性能最大 72 コアコアあたり 2 つの VPU を搭載ソケットあたり >3 Teraflop/s 1 を実現統合型メモリー & ファブリック最大 16GB のオンパッケージメモリーを搭載 (DDR メモリーと比較して ) 最大 5 倍の帯域幅 2 を実現インテルスケーラブルシステムフレームワーク ( 構成オプションとして ) 2 本のインテル Omni-Path ファブリックポートをサポート DDR4 メモリーチャネルを 6 本搭載し最大 384 GB のメモリー搭載容量を実現 1 Source: Intel internal information. 2 Projected result based on internal Intel analysis of STREAM benchmark using a Knights Landing processor with 16GB of ultra high-bandwidth versus DDR4 memory only with all channels populated.

インテル Xeon Phi プロセッサー GPU アクセラレーターより卓越した高並列 CPU PCIe によるボトルネックを解消ブータブル CPU メモリーによるボトルネックを解消最大 16GB の統合型メモリー x86 CPU として動作インテル Xeon プロセッサーとのバイナリー互換ブータブル CPU 2 VPU HUB 2 VPU 統合型ファブリックプロセッサーパッケージコア 1

5 インテル Xeon Phi プロセッサー GPU アクセラレーターより卓越した高並列 CPU PCIe によるボトルネックを解消ブータブル CPU メモリーによるボトルネックを解消最大 16GB の統合型メモリー x86 CPU として動作インテル Xeon プロセッサーとのバイナリー互換ブータブル CPU 2 VPU HUB 2 VPU 統合型ファブリックプロセッサーパッケージコア 1 MB L2 コアシームレスな拡張性を実現インテル Xeon プロセッサーと同様効率的なスケーリングを実現コスト削減インテル Omni-Path ファブリックを 2 ポート搭載 1 Reduced cost based on Intel internal estimate comparing cost of discrete networking components with the integrated fabric solution メモリー搭載容量プラットフォームあたり最大 384 GB の (DDR4) メモリーを搭載 5

6 インテル Xeon Phi x200 製品ファミリーインテル Xeon Phi プロセッサーインテル Xeon Phi コプロセッサー x200 インテル Omni-Path Fabric を統合 Host Processor in Groveport Platform Self-boot Intel Xeon Phi processor Ingredient of Grantley Platforms Requires Intel Xeon processor host 6

7 インテル Xeon Phi プロセッサー製品構成統合型コア数周波数メモリーファブリック * Ddr4 ** 消費電力価格帯 7290 * ノードあたりの最高性能を実現 GB 7.2 GT/s Yes 384GB 2400 MHz 245W $6, ワットあたりの最高性能を実現 GB 7.2 GT/s Yes 384GB 2400 MHz 215W $4, コアあたりの最高メモリー帯域幅を実現 GB 7.2 GT/s Yes 384GB 2400 MHz 215W $3, ベストバリューを実現 GB 6.4 GT/s Yes 384GB 2133 MHz 215W $2,438 *Available beginning in September **Add 15 watts for integrated fabric Recommended Customer Pricing (RCP); add $287 for integrated fabric option 7

8 インテルスケーラブルシステムフレームワークの基本要素インテル Xeon Phi プロセッサー : 新たなインサイト探索を実現さまざまな課題を素早く解決有利な価格性能比潜在能力を最大限に引き出す高並列処理ボトルネックの解消拡張性電力効率汎用プログラムで実行可能高い利用効率将来を見据えたコードを提供幅広いエコシステム確固たるロードマップサイエンス見える化アナリティクスの分野で創造と技術革新を実現 8

9 さまざまな課題を素早く解決高並列処理インテル Xeon プロセッサーで並列処理とコードの最適化の需要が高まる中で >100 倍 * CPU 世代 ( ) ベクトル並列化スカラー並列化ベクトルシングルスレッドスカラーシングルスレッドインテル Xeon Phi プロセッサーで汎用プログラミングを使用した超並列処理を実現 V[512] 最大 72 コア (288 スレッド ) インテルアドバンストベクトルエクステンション 512 ( インテル AVX-512) * Binomial Options DP simulation performed on Intel Xeon processor X5570 (formerly codenamed Nehalem), Intel Xeon processor x5680 (formerly codenamed Westmere), and Intel Xeon processor E families v1 through v4 for 4 sets of code with varying levels of vectorization and threading optimization 9

1 Reduced cost, power and increased density based on Intel internal estimate comparing discrete networking components with

10 さまざまな課題を素早く解決ボトルネックの軽減ブータブル CPU: PCIe* によるボトルネックを解消メモリー : 統合型メモリー (MCDRAM) とプラットフォーム (DDR4) ファブリック : インテル Omni-Path ファブリックを統合コスト 1 電力 1 高密度化 1 メモリー容量メモリー帯域幅 2 *Other names and brands may be claimed as the property of others. 1 Reduced cost, power and increased density based on Intel internal estimate comparing discrete networking components with the integrated fabric solution 2 Sustained memory bandwidth (STREAM) up to 490GB/s using MCDRAM compared with only 90GB/s with DDR4 platform memory 10

notes for performance disclaimers **No published GPU result for 128 instances running the AlexNet topology Internal development version

11 さまざまな課題を素早く解決性能実績モデリング & シミュレーションライフサイエンスファイナンス見える化最大 5.0 倍性能向上 * LAMMPS 最大 2.7 倍性能向上 * Monte Carlo DP 最大 5.2 倍性能向上 * Embree トレーニング人工知能スコアリングとさらに多くの分野で製造業工学気象石油ガス応用科学防衛等々 1 高速化と拡張性 2 最も広範囲に展開科学と産業の進歩を加速高度な分析を統一アーキテクチャーで共有 *See speaker notes for performance disclaimers **No published GPU result for 128 instances running the AlexNet topology Internal development version *Performance versus GPU Accelerator, see speaker notes for configuration details 1 See next slide for performance results to substantiate this claim 2 Source: Internal Intel estimate 11

12 有利な価格性能比電力効率とコスト削減を同時に実現 2 x + 683W* $13,750* $ 1 x 378W* $7,300* 最大 5 倍性能向上 * 最大 8 倍電力あたり性能の向上 * GPU アクセラレーターと比較して最大 9 倍価格あたり性能の向上 * *Intel measured results as of April 2016; see speakers notes for full configuration and performance disclaimers 12

13 潜在能力を最大限に引き出す将来を見据えコードを開発ソフトウェアはハードウェアより長く利用 SCRYU/Tetra* - CFD scstream* - CFD Dalton* Quantum Chemistry WRF* - Weather NWCHEM* - Chemistry LAPACK* - Solvers PETSc* - Solvers IJKMO Unified Model* - Weather Pam-Crash* Spice* NASTRAN* OpenMP* MPI* Fortran*, C*, C++* Open Source Libraries Community Codes General-purpose approach ( 汎用 CPU 向けに ) オープンスタンダードに最適化されたコードが今後同じようなアーキテクチャーに移行可能 *Other names and brands may be claimed as the property of others 13

潜在能力を最大限に引き出す幅広いエコシステム 30 以上のシステムプロバイダー 1 15 以上の ISVアプリケーションパートナー 1 60 以上のインテル Parallel Computing Centers 1 Intel Xeon Phi Processor: Broad Ecosystem Support Intel Parallel

14 潜在能力を最大限に引き出す幅広いエコシステム 30 以上のシステムプロバイダー 1 15 以上の ISVアプリケーションパートナー 1 60 以上のインテル Parallel Computing Centers 1 Intel Xeon Phi Processor: Broad Ecosystem Support Intel Parallel Computing Centers (IPCC) software.intel.com/en-us/ipcc *Other names, brands and logos may be claimed as the property of others 1 As of June

潜在能力を最大限に引き出す確固たるロードマップインテルスケーラブルシステムフレームワーク演算メモリー / ストレージ KNF* KNC* KNL* KNH* ファブリックソフトウェア *KNF (Knights Ferry), KNC (Knights Corner), KNL (Knights Landing) are

15 潜在能力を最大限に引き出す確固たるロードマップインテルスケーラブルシステムフレームワーク演算メモリー / ストレージ KNF* KNC* KNL* KNH* ファブリックソフトウェア *KNF (Knights Ferry), KNC (Knights Corner), KNL (Knights Landing) are abbreviations for former codenames for Intel Xeon Phi product family products. KNH is the abbreviation for the Knights Hill codename of a future Intel Xeon Phi product 15

17 システムアーキテクチャーが直面する課題システムのボトルネック壁多様化する負荷に対応するインフラ HPC 見える化ビッグデータマシンラーニング使用方法の多様化で生じる障壁使用方法の最適化メモリー I/O ストレージエネルギー効率の高い性能スペース機能性最適化されていないソフトウェアモデリングとシミュレーションでリソースを分割ビッグデータ分析マシンラーニング見える化利便性の向上クラウドの活用並列処理を活用した新たな挑戦 17

18 性能アークテクチャー設計により総合的な考察の必要性システムアプリケーション革新的技術機能の統合化コードの最適化演算能力メモリーコアコミュニティーファブリックメモリーファブリックストレージ ISV システムソフトウェア FPGA グラフィック独自仕様 I/O 時間 18

あらゆるワークロードで実行汎用プログラムで実行可能より良い電力効率 *Intel measured results as of April 2016; see speakers

19 GPU アクセラレーターと比較してインテル Xeon Phi プロセッサーの紹介 1 st 統合型ファブリック 1 st 高並列アプリケーション向け CPU 1 st 統合型メモリー性能面でのリーダーシップを実現 CPU であることによる価値最大 5 倍性能向上 * 最大 8 倍電力あたり性能 * 最大 9 倍価格あたり性能 * あらゆるワークロードで実行汎用プログラムで実行可能より良い電力効率 *Intel measured results as of April 2016; see speakers notes for full configuration and performance disclaimers PCIe のボトルネックを解消大容量メモリー搭載に対応拡張性将来を見据えたコードを提供 19

20 サイエンス見える化アナリティクスの分野で真理探査とビジネスの革新を支援ゲノミクス / シークエンシングなどのライフサイエンスリスクファイナンスエネルギー気象科学的アプローチからの見える化 / レンダリングシミュレーション CAE & CFD ビックデータ分析 / マシーンラーニング防衛 / セキュリティ *See the Intel Xeon Phi application showcase for examples of workloads that are most suitable さらに新たな使い道を 20

21 性能効率 % さまざまな課題を素早く解決 ( 継続性ある ) 性能実績 X 4 X 32 トレーニングを 2.3 倍高速化 * 87% Xeon Phi 63% GPU 38% * 拡張性の向上ディープラーニングトレーニング X 128 トレーニングを 50 倍高速化 * No published GPU Result** 4 GPU 4 Xeon Phi インスタンス数 1 Xeon Phi 128 Xeon Phi Topology: AlexNet *See speaker notes for performance disclaimers **No published GPU result for 128 instances running the AlexNet topology Internal development version Topology: GoogLeNet ディープラーニングに優れた拡張性を実証 Topology: AlexNet 21