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    異構(gòu)計(jì)算時(shí)代,數(shù)據(jù)中心里的英特爾軟件生態(tài)活力

    2021-01-14 10:41張帥
    計(jì)算機(jī)世界 2021年1期
    關(guān)鍵詞:開(kāi)發(fā)者英特爾芯片

    張帥

    芯片產(chǎn)業(yè)軟硬一體的重要性,在異構(gòu)計(jì)算時(shí)代被提升到前所未有的高度。

    2020年是國(guó)內(nèi)半導(dǎo)體企業(yè)發(fā)展的黃金時(shí)期,上至上市企業(yè),下至初創(chuàng)公司,都能在時(shí)代大潮中找到自己的位置。英特爾是芯片產(chǎn)業(yè)繞不過(guò)去的話題,通過(guò)觀察英特爾正在做的事情,芯片企業(yè)很大程度上可以補(bǔ)足短板,少走彎路。

    英特爾以芯片立業(yè),現(xiàn)在軟件正成為英特爾新的護(hù)城河。英特爾在軟件領(lǐng)域的核心產(chǎn)品為oneAPI,這是一款支持異構(gòu)計(jì)算的平臺(tái)軟件,可為CPU、GPU和FPGA (統(tǒng)稱為 XPU)開(kāi)發(fā)跨架構(gòu)的應(yīng)用程序,目前oneAPI已經(jīng)升級(jí)到Gold版本。隨著數(shù)據(jù)中心所容納的硬件平臺(tái)越來(lái)越多樣,如何以軟件激發(fā)硬件價(jià)值,這也是英特爾軟件戰(zhàn)略的出發(fā)點(diǎn)。

    “我們希望利用oneAPI可以釋放最大的硬件潛能,同時(shí)也使得我們軟件生態(tài)當(dāng)中的開(kāi)發(fā)者,在軟件方面的投資可以最大程度地復(fù)用,不需要綁定在單一的硬件架構(gòu)以及制程上,并且我們的開(kāi)發(fā)效率也可以得到最大化?!庇⑻貭柤軜?gòu)、圖形和軟件集團(tuán)副總裁兼中國(guó)區(qū)總經(jīng)理謝曉清表示。

    “過(guò)剛易折,過(guò)柔則靡”,芯片產(chǎn)業(yè)軟硬一體的重要性,在異構(gòu)計(jì)算時(shí)代被提升到前所未有的高度。

    one API,構(gòu)建系統(tǒng)軟件棧生態(tài)

    英特爾處理器涵蓋了四大主要計(jì)算架構(gòu),包括CPU、GPU、AI以及FPGA,不同平臺(tái)在不同領(lǐng)域里各有所長(zhǎng)。創(chuàng)業(yè)公司更傾向于選擇專注一個(gè)硬件平臺(tái),做“小而美”的生意,大公司應(yīng)該做大公司的生意,所以英特爾選擇做系統(tǒng)軟件棧的生態(tài)圈。

    英特爾以CPU為核心的軟件生態(tài)圈已經(jīng)十分成熟,在開(kāi)源軟件的各個(gè)層面都有很大的技術(shù)投入和技術(shù)儲(chǔ)備,包括Linux的Kernel、KVM虛擬化等社區(qū),到目前為止,英特爾是全球最大的代碼貢獻(xiàn)者。

    英特爾首先堅(jiān)持軟件優(yōu)先的策略,比如最新發(fā)布的Xe GPU,其在圖形、多媒體、計(jì)算方面都需要非常穩(wěn)定的生態(tài),新的英特爾軟件生態(tài)建立在其過(guò)去幾十年CPU軟件生態(tài)的基礎(chǔ)上。

    英特爾在編程語(yǔ)言、系統(tǒng)庫(kù)以及工具鏈方面已經(jīng)有了非常強(qiáng)有力的生態(tài)支持,從圖形和多媒體方面來(lái)看,英特爾在Windows和Linux的操作系統(tǒng)也有20多年的積累。

    其次是易于擴(kuò)展,GPU細(xì)分市場(chǎng)非常多,不同市場(chǎng)有不同的價(jià)格、功耗、性能需求。英特爾希望能夠最大限度得到所有GPU開(kāi)發(fā)者的支持。

    “為了得到更多開(kāi)發(fā)者的支持,我們就需要覆蓋不同的細(xì)分市場(chǎng),這也是為什么我們現(xiàn)在已經(jīng)建成的集成顯卡生態(tài)非常重要,因?yàn)橛⑻貭柕募娠@卡在某些領(lǐng)域每年都會(huì)有百萬(wàn)級(jí)的客戶。這也是獨(dú)立顯卡和集成顯卡所有的軟件都具備兼容性的原因,并且我們?cè)谧罱摹甌iger Lake產(chǎn)品發(fā)布之后,oneAPI軟件也得到了生態(tài)圈里所有開(kāi)發(fā)者非常好的評(píng)價(jià)和反饋?!敝x曉清說(shuō)道。

    最后是全新的計(jì)算負(fù)載和用戶場(chǎng)景。英特爾的重點(diǎn)是發(fā)展新的計(jì)算負(fù)載和用戶場(chǎng)景,而不是只關(guān)注已有場(chǎng)景。對(duì)英特爾這樣的技術(shù)領(lǐng)先者而言,超前一步解決現(xiàn)有方案或者是產(chǎn)品還不太能夠很好解決的問(wèn)題,這是英特爾塑造產(chǎn)品差異性的機(jī)會(huì)。

    在oneAPI Gold版本中,英特爾提供了oneAPI的編譯器DPC++以及所有的系統(tǒng)庫(kù),同時(shí)也包括一系列支持oneAPI的工具包,包括移植、分析和調(diào)試工具包等等。這些工具包支持系統(tǒng)軟件的各個(gè)層面,開(kāi)發(fā)者可以用來(lái)調(diào)試和剖析自己的應(yīng)用程序。

    當(dāng)硬件更新?lián)Q代時(shí),開(kāi)發(fā)者使用one API不改動(dòng)軟件即可適配,同一份源碼讓開(kāi)發(fā)者無(wú)縫、快速地升級(jí)到新一代硬件平臺(tái)?!拔覀児膭?lì)開(kāi)發(fā)者花更多的時(shí)間在創(chuàng)新、開(kāi)發(fā)和優(yōu)化新的用戶場(chǎng)景,而不是花大量的時(shí)間和精力維護(hù)現(xiàn)有的源碼和投資?!敝x曉清表示。

    言而總之,oneAPI主要價(jià)值分為三方面,其一是提供一個(gè)非常友好的編程環(huán)境,使得開(kāi)發(fā)者可以自由選擇硬件平臺(tái),不必因?yàn)槟骋环N語(yǔ)言綁定在某一個(gè)硬件平臺(tái);其二,英特爾提供的編譯器、系統(tǒng)高度優(yōu)化,可以實(shí)現(xiàn)最大的硬件價(jià)值,并且最優(yōu)支持不同異構(gòu)計(jì)算的硬件加速;其三,oneAPI開(kāi)發(fā)模式非??焖佟⒏咝?,并且源碼的維護(hù)成本可以達(dá)到最低。

    Analytics Zoo,AI落地軟件流水線

    人工智能脫虛向?qū)?,越?lái)越多的應(yīng)用已經(jīng)落地到企業(yè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景,從開(kāi)發(fā)視角看,最大的挑戰(zhàn)可能是如何將AI算法應(yīng)用到復(fù)雜的數(shù)據(jù)當(dāng)中。

    英特爾大數(shù)據(jù)技術(shù)全球CTO、大數(shù)據(jù)分析和人工智能創(chuàng)新院院長(zhǎng)戴金權(quán)表示,企業(yè)客戶面臨著數(shù)據(jù)量大且數(shù)據(jù)來(lái)源復(fù)雜的難題,如何將AI可以直接應(yīng)用到大數(shù)據(jù)的生產(chǎn)環(huán)境中,能夠讓其無(wú)縫地進(jìn)行大規(guī)模擴(kuò)展,這是英特爾希望通過(guò)Analytics Zoo等一系列組件實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)。

    Analytics Zoo是英特爾開(kāi)源的一個(gè)端到端的大數(shù)據(jù)+AI軟件平臺(tái),構(gòu)建在基于oneAPI的底層加速庫(kù)或者底層優(yōu)化框架之上,包括深度學(xué)習(xí)的框架、Python庫(kù),分布式的數(shù)據(jù)處理像Spark、Flink、Ray等數(shù)據(jù)處理分析框架。

    據(jù)戴金權(quán)介紹,Analytics Zoo大致可以分為三層,底層提供端到端的數(shù)據(jù)流水線的能力,能夠幫助用戶可以直接無(wú)縫地將AI模型運(yùn)行在其分布式大數(shù)據(jù)上;中間層是英特爾提供的機(jī)器學(xué)習(xí)工作流,目的是能夠?qū)⒑芏嗳斯さ淖鳂I(yè)、人工的任務(wù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化;最上層是用戶使用Analytics Zoo構(gòu)建的應(yīng)用場(chǎng)景,大致可以分為四類(lèi),推薦系統(tǒng)、時(shí)間序列分析、計(jì)算機(jī)視覺(jué)以及自然語(yǔ)言處理。

    以漢堡王為例,在快餐推薦的場(chǎng)景下,用戶實(shí)時(shí)的點(diǎn)餐行為和各種情景特征(比如時(shí)間、天氣和位置等)都是能夠被用來(lái)做合適推薦的重要因素。在漢堡王,英特爾利用 Analytics Zoo提供的RayOnSpark功能,使用Ray、Apache Spark和 Apache MXNet 構(gòu)建了一個(gè)完整的端到端的推薦系統(tǒng)。

    它將數(shù)據(jù)處理(使用 Spark )和分布式訓(xùn)練(使用 MXNet 和 Ray )集成到一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析和 AI 流水線中,并直接運(yùn)行在存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的同一個(gè)大數(shù)據(jù)集群上。

    “整個(gè)工業(yè)界已經(jīng)慢慢進(jìn)入了人工智能的時(shí)代,但是今天所說(shuō)的人工智能的基礎(chǔ)是大數(shù)據(jù),AI和數(shù)據(jù)分析是我們將來(lái)非常重要的一個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景,特別是把AI和數(shù)據(jù)分析應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)的生產(chǎn)系統(tǒng)當(dāng)中,端到端的AI流水線是非常重要的。英特爾在軟件、硬件層面,都具備高可用的產(chǎn)品和方案?!贝鹘饳?quán)表示。

    在異構(gòu)計(jì)算時(shí)代的數(shù)據(jù)中心,英特爾的軟件生態(tài)戰(zhàn)略正在催發(fā)出硬件平臺(tái)的最大生命力,可以預(yù)見(jiàn),2021年將有更多的芯片企業(yè)在軟件層面做文章。

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