Intel+NVIDIA独显是不少PC玩家DIY的首选计划之一,看起来两者风平浪静,其实,它们在不少前沿范畴存在竞争关系,比方说代表未来的深度学习上。
谈到这,就不得不提两边的加速卡,I家是Xeon Phi,N家是Tesla,之前,超算布置上掐得已经很剧烈。
此次“开战”始于ISC 2016(2016第四届中国互联网安全大会)大会上Intel的官方PPT,这份图表显示,用于神经训练时,Xeon Phi的性能是NVIDIA GPU(根据NV博客的描述,应该是麦克斯韦架构的Tesla)的2.3倍,规模扩展上则领先38%。
这一说法随即激怒NV,后者在博客撰文“Correcting Intel’s Deep Learning Benchmark Mistakes”,大意就是说Intel用了“欺诈”手段来混淆视听。
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%。
事实上,针对神经训练速度这项,如果用Pascal架构的TITAN X或Tesla P100(DGX-1)的话,前者比Xeon Phi快90%,后者更是快500%。
至于规模扩展,Intel甚至连麦克斯韦都不敢用了,搬出来的是四年前老掉牙的Kepler架构Tesla K20X。
NV的观点很明确,那就是在深度学习上,GPU是更好的解决方案,不过,Intel这次没有沉默,他们回复Ars Technica——
很显然,NVIDIA对于Intel进入这一(深度学习)领域深表担忧。但Intel坚持自己所发表的数据,也会基于公开可用的方案,经常更新性能图表。