Сопроцессорные ускорители по сравнению с графическими процессорами

Xeon Phi требует высокой степени как функционального параллелизма (разные потоки), так и векторного параллелизма (SIMD). Поскольку ядра по существу представляют собой улучшенные процессоры Pentium, последовательный код выполняется медленно. Это несколько изменится со следующим поколением, поскольку оно будет использовать более быстрые и современные ядра. Нынешний процессор Xeon Phi, как и любой другой сопроцессор, также страдает от узкого места ввода-вывода, поскольку ему приходится обмениваться данными через шину PCIe.

Таким образом, хотя вы можете разгрузить ядро ​​на каждый процессор и использовать 512-битную векторизацию (аналогично GPGPU), вы также можете разделить свой код на множество различных функциональных блоков (т. е. разные коды/ядра) и запускать их на разных наборах процессоров Intel. Ядра Xeon Phi. Опять же, различные блоки кода также должны использовать 512-битные векторы SIMD.

Xeon Phi также работает как собственный процессор, поэтому вы можете получить доступ к другим ресурсам, монтируя деревья каталогов NFS, обмениваясь данными между платами и другими процессорами в кластере с помощью TCP/IP, используя MPI и т. д. Обратите внимание, что это не «разгрузка», а родное исполнение. Но шина PCIe по-прежнему остается серьезным узким местом, ограничивающим ввод-вывод.

Обобщить,

• Вы можете использовать модель разгрузки, аналогичную той, что используется GPGPU,
• Сам Xeon Phi также может поддерживать функциональный параллелизм (более одного ядра), но каждое ядро ​​также должно использовать 512-битный SIMD.
• Вы также можете написать собственный код и использовать MPI, рассматривая Xeon Phi как обычный (без разгрузки) узел (всегда помня об узком месте ввода-вывода PCIe).