Intel+NVIDIA獨顯是不少PC玩家DIY的首選方案之一,看起來兩者相安無事,其實,它們在不少前沿領域存在競爭關係,比如代表未來的深度學習上。
談到這,就不得不提雙方的加速卡,I家是Xeon Phi,N家是Tesla,之前,超算部署上掐得已經很激烈。
此次“開戰”始於ISC 2016(2016第四屆中國互聯網安全大會)大會上Intel的官方PPT,這份圖表顯示,用於神經訓練時,Xeon Phi的性能是NVIDIA GPU(根據NV博客的描述,應該是麥克斯韋架構的Tesla)的2.3倍,規模擴展上則領先38%。
這一說法隨即激怒NV,後者在博客撰文“Correcting Intel’s Deep Learning Benchmark Mistakes”,大意就是說Intel用了“欺詐”手段來混淆視聽。
NV表示,首先,Intel使用的是跑分工具Caffe AlexNet的老版本,在最新版上,NV的Maxwell GPU普遍提升在30%。
事實上,針對神經訓練速度這項,如果用Pascal架構的TITAN X或Tesla P100(DGX-1)的話,前者比Xeon Phi快90%,後者更是快500%。
至於規模擴展,Intel甚至連麥克斯韋都不敢用了,搬出來的是四年前老掉牙的Kepler架構Tesla K20X。
NV的觀點很明確,那就是在深度學習上,GPU是更好的解決方案,不過,Intel這次沒有沉默,他們回復Ars Technica——
很顯然,NVIDIA對於Intel進入這一(深度學習)領域深表擔憂。但Intel堅持自己所發表的資料,也會基於公開可用的方案,經常更新性能圖表。
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