Речь идет конкрено про ИИ и смежные дисциплины (Deep Learning etc.), а не IT-индустрия в целом.
Не смотря на громкий заголовок все же Pascal — это чип общего назначения, никаких специальных инструкций для ИИ они не закладывали кроме поддержки FP16, на что и ставится акцент. Т.е. они по сути порезали точность и логично получили много много флопсов.
В разработку тех-же caffe/torch уже вложено куча человеко-часов для разработки текущей версии фреймворка с GPU параллелизмом на CUDA.
Незачем писать свои велосипеды, выше упомянутые фреймворки вполне обзаводятся поддержкой OpenCL, вот порт от самой AMD для caffe (https://github.com/amd/OpenCL-caffe), есть также и для torch и для остальных.
Нет никаких гарантий, что под прорывное железо сразу выпустят нормально работающий OpenCL
Согласен, но это уже на совести производителя, который реализовывает поддержку оного в своих драйверах. Собственно последние зачастую и подводят во всех аспектах новой железки пока их нормально допилят.
И да и нет. Если смотреть так, то не появилось бы C#, кучи новых фреймворков и других технологий. Развивающиеся компании смело инвестируют в новую инфраструктуру и технологии, переобучают специалистов и т.д. Хоть и имеет место некий консерватизм, налаженную инфраструктуру резко никто менять не будет. Тем не менее та же Nvidia выпускает SDK под OpenCL и всевозможные примеры на нем (https://developer.nvidia.com/opencl), хоть свой CUDA пиарит несравненно больше.
И я считаю, имхо, открытые решения типа OpenCL таки коммерчески выгодней на перспективу, привязываться к вендору не лучшая перспектива для бизнеса, который, например, систематически наращивает вычислительные ресурсы, а гарантию что при очередном апгрейде конкуренты не выпустят на голову лучший продукт на выгодных условиях никто не даст.
Разве? Если б передо мной стояла задача разработки приложения для GPGPU вычислений я бы выбрал OpenCL, т.к. это универсальный кроссплатформенный API, не завязанный на вендора, имеет практически аналогичную производительность, поддерживается альянсом куда входит так же и Nvidia. Это даст намного большие возможности для запуска софта на всех платформах при меньших расходов на его поддержку, правда?
OpenCL все же универсальное API вроде как разработанное вообще Apple, а свой API у AMD тоже был, FireStream назывался, насколько он быстрее или медленнее CUDA я не знаю. За разъяснение почему AMD быстрее была в расчетах хешей спасибо, не знал об этой особенности.
Прям неделя ИИ на хабре. Но, имхо, «Пожалуй, главный участников прорыва — это компания NVIDIA.» — спорно. Как по мне то это больше IBM с ихними инновациями в виде TrueNorth (https://habrahabr.ru/company/ibm/blog/280844/) и geektimes.ru/company/icover/blog/273490.
Ну и по поводу "… я стал искренне переживать, что в моем любимом iMac стоит видеокарта от AMD.", не холивара ради, а просто разобраться, но разве опыт майнинга криптовалют не показывал до этого преимущество AMD над NVIDIA в вычислениях?
И наконец насчет DGX-1, вообще не понятно что с чем сравнили, какого "… аналога предыдущего поколения"? Двухпроцессорный компьютер на Xeon с GPU? Так это и так понятно что GPU обгонит CPU в флопсах.
Последнее: «Удалось добиться, не предусмотренного никаким законом Мура, рекордного ускорения в 12 раз.». Разве закон Мура не за удвоение числа транзисторов говорит, не понятно причем тут конкретно ускорение (хоть эти параметры и связаны)? И если так, то пройдя по ссылке в статье видно что закон Мура превосходно сработал:
Tesla M40 (GM200 (Maxwell)) — Transistors 8 billion
Tesla P100 (GP100 (Pascal)) — 15.3 billion
Не смотря на громкий заголовок все же Pascal — это чип общего назначения, никаких специальных инструкций для ИИ они не закладывали кроме поддержки FP16, на что и ставится акцент. Т.е. они по сути порезали точность и логично получили много много флопсов.
Незачем писать свои велосипеды, выше упомянутые фреймворки вполне обзаводятся поддержкой OpenCL, вот порт от самой AMD для caffe (https://github.com/amd/OpenCL-caffe), есть также и для torch и для остальных.
Согласен, но это уже на совести производителя, который реализовывает поддержку оного в своих драйверах. Собственно последние зачастую и подводят во всех аспектах новой железки пока их нормально допилят.
И я считаю, имхо, открытые решения типа OpenCL таки коммерчески выгодней на перспективу, привязываться к вендору не лучшая перспектива для бизнеса, который, например, систематически наращивает вычислительные ресурсы, а гарантию что при очередном апгрейде конкуренты не выпустят на голову лучший продукт на выгодных условиях никто не даст.
Ну и по поводу "… я стал искренне переживать, что в моем любимом iMac стоит видеокарта от AMD.", не холивара ради, а просто разобраться, но разве опыт майнинга криптовалют не показывал до этого преимущество AMD над NVIDIA в вычислениях?
И наконец насчет DGX-1, вообще не понятно что с чем сравнили, какого "… аналога предыдущего поколения"? Двухпроцессорный компьютер на Xeon с GPU? Так это и так понятно что GPU обгонит CPU в флопсах.
Последнее: «Удалось добиться, не предусмотренного никаким законом Мура, рекордного ускорения в 12 раз.». Разве закон Мура не за удвоение числа транзисторов говорит, не понятно причем тут конкретно ускорение (хоть эти параметры и связаны)? И если так, то пройдя по ссылке в статье видно что закон Мура превосходно сработал:
Tesla M40 (GM200 (Maxwell)) — Transistors 8 billion
Tesla P100 (GP100 (Pascal)) — 15.3 billion