Больше ядер, хороших и разных! Встречаем новые Xeon Phi

[Randl]

Tesla P100 или Xeon Phi 7290?

[AxisPod]

Всё зависит от задач.

[Randl]

Это понятно, но вполне возможна ситуация, когда в подавляющем большинстве задач будет преимущество у одной из них. Ждем независимых тестов.

[sHaggY_caT]

Похоже, довольно подходящая штука для Docker-based облака или OpenVZ/Virtuozzo.

[Amatist]

Камни не поддерживают аппаратную виртаулизацию, так что очень плохо для облаков.

[sHaggY_caT]

Для Docker и OpenVZ не нужна аппаратная виртуализация, это контейнеры же!

[DmitryBabokin]

Это не совсем сопроцессоры. В отличии от первого поколения, они будут поставляться как в виде карты расширения, так и в виде обычных центральных процессоров. К тому же теперь это обычные x86 совместимые процессоры, на которых можно поднять обычную операционку и использовать классические x86 бинарии без бубна.

Кстати, это первое железо, на котором доступен AVX-512.

[a0fs]

Вот интересно, зачем спец процессоры делать обычными x86. ИМХО x86 и так уже растянута на всё что только можно и непонятно, как оно ещё не лопнуло от всего этого. Странное решение.

Ну это так, мысли вслух…

[DmitryBabokin]

На самом деле очень логичное решение. Совместимость — великая вещь. Для всей обвязки, которая необходима для комфортной работы не нужна производительность (ну там vim запустить, утилитки какие-нибудь и так далее). А для максимальной производительности как раз тулы самые мощные умеют делать x86 код. Опять же всячески инструменты для анализа производительности будут нормально работать. NVidia 8 лет пилила компилятор для Куды и только недавно у них начало всё быть похоже на зрелую экосистему.

К тому же в x86 нет практически ничего такого, что делает её хуже того же ARM или любой другой системы команд. Я имею ввиду ничего такого, что снижает скорость итогового решения или его энергоэффективность. Иначе бы были приняты неотложные меры к исправлению ситуации :)

[a0fs]

x86 — есть матрёшка, где в самом сердце сидит процессор для калькулятора. Где-то на хабре была статья о командах в этой архитектуре, в элементах которых прослеживается все взлёты и падения, удачные и неудачные решения, заблуждения и находки. Поэтому набор этих команд крайне разнообразен, их структура воспринимается сложно, а местами требования обратной совместимости не дают что-то сделать по-человечески. И теперь всё вот это безумие мы имеем на НОВОМ процессоре, заточенном под СПЕЦИАЛЬНЫЕ задачи. Когда такая ситуация имела место ранее, были сделаны ещё 2 типа процессоров: математический и видео (я уже не говорю что современная миниЭВМ, то бишь сервер, имеет по спец процессору на каждую вторую и каждую первую ключевую подсистему), и никто не делал мат. процессор способным запускать код основного, он великолепно справляется со своими задачами, и с развитием физического уровня был благополучно встроен в центральный. То же с графикой. А вот процессор массового параллельного специализированного счёта мы делаем x86, дабы запустить на нём vim и пару тестов. Вопрос: нафиг?.. Оно должно принять массив чисел в области памяти, код (желательно специализированный, дабы не заниматься предсказанием пожеланий программиста на уровне микросхемы, ибо на уровне компилятора это сделать проще, по крайней мере в запущенных случаях можно спросить) и как можно быстрее этот код прогнать по массиву. Остального от данного процессора ожидать глупо и бессмысленно, ибо для этого есть вполне хороший центральный процессор.

На мой взгляд, пытаться засунуть в данный камень x86 во всём её ужасном многообразии также дико как запускать Microsoft Office, или Conter-Strike на IBM Watson. Технически задача решаема, вот только вопрос остаётся в силе: нафиг?

[Randl]

Потому что если сделать новую абсолютно несовместимую архитектуру, то для того чтобы софт на ней работал быстро и безбажно понадобится куча времени и денег

[potan]

Там все ядра разные? ;-)

[SanCHEESE]

офк есть, к сожалению, только Nvidia

[Jamdaze]

А виртуализация вобще нужна для таких решений?

[sHaggY_caT]

Для Докера очевидно нет, как и для других контейнеров. Так же это ядра не очень быстрые, в сравнении с другими современными CPU, а виртуалки под гипервизорами (vSphere, KVM/OpenStack, Xen/AWS/DigitalOcean, etc) обычно более дорогие, чем контейнеры, т.к. у контейнеров плотность на ноду кластера всегда выше.