За часть растущего рынка графических процессоров для машинного обучения и параллельных вычислений борются Nvidia, AMD и Intel.
Графические чипы, изначально созданные в качестве ускорителей для игр, со порой развились в серверные процессоры для систем высокопроизводительных вычислений и искусственного интеллекта. Они используются в суперкомпьютерах (специализированная вычислительная машина, значительно превосходящая по своим техническим параметрам и скорости вычислений большинство существующих в мире компьютеров), финансовом моделировании, обработке медицинских изображений и даже могут заменять центральные процессоры в задачах, для каких тем не хватает быстродействия; существуют, к примеру, реляционные СУБД, работающие на GPU.
К двум ведущим производителям серверных графических процессоров, Nvidia и AMD, вскоре примкнёт Intel. До этого она уже дважды предпринимала попытки предложить собственный GPU, но оба раза безуспешно.
В Nvidia объявили о текущих планах сравнительно GPU, анонсировав архитектуру Hopper, которая обеспечит в 3–6 раз более высокую производительность по сравнению с предыдущей Ampere. Сообщается, что быстродействие графического чипа Hopper H100 при труду с 64-разрядными числами (FP64) составит 60 TFLOPS. Этот GPU можно будет использовать на сервере отдельно в составе платы PCI Express или в чете со специальным центральным процессором (процессор (ЦП; также центральное процессорное устройство — ЦПУ; англ. central processing unit, CPU, дословно — центральное обрабатывающее устройство, часто просто процессор) — электронный блок либо интегральная схема, исполняющая машинные инструкции (код программ), главная часть аппаратного обеспечения компьютера или программируемого логического контроллера) Grace архитектуры ARM, который в Nvidia планируют выпустить в 2023 году.
Для Hopper в компании (может означать: Компания (фр. compagnie) — название формирования, в России ей соответствует рота (пример, Лейб-компания)) также доработали память LPDDR5, гарантировав поддержку кода коррекции ошибок и удвоив пропускную способность по сравнению с обычной DDR5. Вместе с Hopper анонсирована технология межсоединений NVLink 4, какая позволяет напрямую связать два GPU, чтобы они смогли обмениваться данными на скорости, впятеро большей, чем у шины PCIe Gen5. Поставки Hopper планируется приступить в третьем квартале.
Поскольку партнер Nvidia, крупнейший в мире контрактный производитель микросхем, компания TSMC продолжает чувствовать дефицит производственных мощностей, в Nvidia допустили возможность (направление развития, присутствующее в каждом явлении жизни; выступает и в качестве предстоящего, и в качестве объясняющего, то есть как категория) сотрудничества с Intel, у которой есть свои полупроводниковые заводы в США и иных странах, но отмечено, что такая сделка может быть заключена не скоро, возможно, лишь через несколько лет.
AMD, в свою очередность, с первого квартала поставляет Instinct MI250 — линейку серверных ускорителей вычислений (математическое преобразование, позволяющее преобразовывать входящий поток информации в выходной, с отличной от первого структурой) на базе GPU, значительно немало быстрых по сравнению (процесс количественного или качественного сопоставления разных свойств (сходств, отличий, преимуществ и недостатков) двух (и более) объектов, выяснение, какой из двух (и более) объектов лучше в целом («интегральное сопоставление»), утверждение, что данные объекты равны или подобны, приравнивание, уподобление) с предыдущей серией MI100. Быстродействие MI250 в режиме FP64 достигает 47,9 TFLOPS.
Интерес к Instinct может быть подогрет благодаря успеху серверных центральных процессоров AMD Epyc, какого компания добилась за последнее время. На сегодня Instinct уже применяется в суперкомпьютере Окриджской национальной лаборатории, который выделяется высоким быстродействием при довольно компактных размерах. Для той же организации целиком на основе продукции AMD строится экзафлопсный суперкомпьютер Frontier, какой введут в эксплуатацию в этом году.
Что касается Intel, которой долгое время не удавалось привлечь внимание к своим GPU, не находя видеочипы базового уровня, встроенные в центральные процессоры, сегодня она предлагает линейку дискретных графических ускорителей (Ускоритель заряженных частиц — установка для получения частиц высоких энергий в физике и технике Ускоритель (в ракетной технике) — движитель ракеты Ускоритель графический — устройство для ускорения расчетов в компьютерной графике (графический процессор , видеокарта) Катализатор — ускоритель (химической реакции) Акселератор — регулятор количества горючей смеси, поступающей в цилиндры двигателя внутреннего сгорания) Intel Xe, а также стряпает серверный вариант такого GPU под кодовым именем Ponte Vecchio. Его быстродействие (мера быстродействия процессора компьютера) в режиме FP64 составит 45 TFLOPS. При этом в Intel сообщают о широчайших возможностях масштабирования Ponte Vecchio.
Кроме того, в Intel трудятся над oneAPI — платформой разработки программного обеспечения, которая при компиляции автоматически будет выбирать самый подходящий тип процессора среди спускаемых Intel, к числу которых относятся чипы (Чип — одно из названий микросхемы) x86, графические процессоры, программируемые матрицы FPGA и ускорители задач ненастоящего интеллекта. Таким образом, разработчику не придется самостоятельно выбирать определенный процессор и писать код конкретно для него. В составе перроны также будут предусмотрены готовые библиотеки и функции для задач (проблемная ситуация с явно заданной целью, которую необходимо достичь; в более узком смысле задачей также называют саму эту цель, данную в рамках проблемной ситуации, то есть то, что требуется сделать), касающихся аналитики, связи, работы с видео и нейронными сетями. OneAPI освободит от необходимости использования разных инструментов, библиотек и языков программирования — бизнес-логику можно будет писать на Data Parallel C++ (DPC++), диалекте C++ с отворённым кодом, специально предназначенном для параллельной обработки данных (зарегистрированная информация:439; представление фактов, понятий или инструкций в форме, приемлемой для общения, интерпретации, или обработки человеком или с помощью автоматических средств (ISO/IEC/IEEE 24765-2010)) и создания ПО для гетерогенных систем.
