Nowa generacja procesorów NEC Aurora Vector Engine

NEC twierdzi że jego nowe procesory wektorowe mogą nawet 50-krotnie przyspieszyć przetwarzanie danych w systemach sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

Coraz większa liczba dostawców sprzętu IT zaczyna zwracać uwagę na inne architektury niż x86, by umożliwić znacznie większy wzrost wydajności przetwarzania danych niż zapewniają klasyczne systemy. Dotyczy to zwłaszcza takich obszarów jak aplikacje związane ze sztuczną inteligencją lub uczeniem maszynowym.

Google i IBM rozwijają projekty dotyczące nowej generacji procesorów, Nvidia i AMD prezentują nowe modele układów graficznych GPU, które mają radykalnie zwiększyć moc przetwarzania w przypadku tego typu aplikacji, a ostatnio japońska firma NEC ogłosiła, że opracowany przez nią nowy procesor wektorowy może radykalnie przyspieszyć przetwarzanie danych, nawet 50-krotnie w porównaniu do systemu wykorzystującego klaster Apache Spark.

Zobacz również:

Nowy procesor Aurora Vector Engine, wykorzystuje strukturę danych określaną jako rozporoszona matryca (sparse matrix) by zwiększyć wydajność wykonywania zadań związanych z uczeniem maszynowym. Komputery wykorzystujące procesory wektorowe z reguły są superkomputerami zaprojektowanymi do wykonywania specyficznych, skomplikowanych obliczeń naukowych lub inżynierskich. Na przykład Cray, już kilkanaście lat temu stosował tego typu układy zanim zdecydował się na przejście na standardową, ale względnie tanią i coraz bardziej wydajną platformę x86.

Choć nowe procesory x86 systematycznie zmniejszają różnicę w wydajności przetwarzania danych w porównaniu ze specjalizowanymi układami, ale NEC wciąż oferuje superkomputery serii SX, które są pod tym względem konkurencyjne. Najnowszej generacji SX-ACE, są wyposażone w układy o wydajności 256 gigaFLOPsów, które mogą adresować pamięć o pojemności 1 terabajta co jest imponującym wynikiem. Dodatkowo NEC opracował oprogramowanie middleware obsługujące technologię rozproszonych matryc danych, które ułatwia realizację procedur związanych z uczeniem maszynowym.

Przedstawiciele NEC twierdzą, że może ono zostać zastosowane w środowiskach tworzonych przy wykorzystaniu języków Python lub Spark bez konieczności modyfikacji oprogramowania i formatu danych określanego przez standardowe biblioteki API związane z mechanizmami uczenia maszynowego.

Nowe procesory wektorowe NEC są przeznaczone przede wszystkim do przetwarzania dużych zbiorów danych lub analizy obrazów. Należy zauważyć, że GPU w zasadzie są też procesorami wektorowymi, więc tego typu, wytwarzane na rynek masowy układy oferowane przez Nvidia i AMD są poważną konkurencją dla niszowych procesorów Aurora Vector Engine. NEC wprowadził jednak wiele modyfikacji w architekturze oraz funkcjach procesorów i jeżeli parametry nowych układów prezentowane przez producenta sprawdzą się w praktycznych zastosowaniach, to wyposażone w nie superkomputery SX-ACE mogą się okazać atrakcyjną alternatywą dla innych rozwiązań.

NEC zaprezentował układy Aurora Vector Engine na lipcowej konferencji International Symposium on Parallel and Distributed Computing w Innsbrucku.


TOP 200