Die Zukunft des parallelen Programmierens mit Intel Xeon Phi Coprozessoren

Die Zukunft des parallelen Programmierens mit Intel Xeon Phi Coprozessoren

Inhaltsverzeichnis

1. Einführung in Intel Xeon Phi Coprozessoren
2. Generationen der Intel MIC Architektur
   • H2.1 Knights Corner: Die erste Generation
   • H2.2 Knights Landing: Die nächste Generation
3. Formfaktoren von Knights Landing
   • H3.1 Coprozessor am PCI Express Bus
   • H3.2 Stand-Alone Prozessor direkt auf dem Motherboard
4. Speicheroptionen und Bandbreite
   • H2.1 DDR4 und MCDRAM Technologie
   • H2.2 Flexible Nutzung des On-Board Speichers
5. Leistungsverbesserungen von Knights Landing
   • H2.1 Verbesserungen durch den 14nm Fertigungsprozess
   • H2.2 Architektur und Leistung der KNL Kerne
6. Programmiermodell und Kompatibilität
   • H2.1 AVX-512 und Kompatibilität mit älteren Intel CPUs
   • H2.2 Auswirkungen auf bestehende Anwendungen
7. Optimierungstechniken für Knights Landing
   • H2.1 Datenparallelismus und Vektorisierung
   • H2.2 Nutzung von Math Kernel Libraries (MKL)
8. Zukünftige Entwicklungen und Knights Hill
   • H2.1 Integration von Intel Omni Scale Fabric
   • H2.2 Skalierbarkeit und Zukunftssicherheit von KNL Anwendungen
9. Fazit und Ausblick auf kommende Kapitel
   • H2.1 Vorbereitung auf zukünftige Manycore Architekturen

Intel Xeon Phi Coprozessoren: Die Zukunft des Parallelprogrammings

Willkommen zurück zur neuesten Folge unserer Videoreihe "Parallelprogrammierung und Optimierung mit Intel Xeon Phi Coprozessoren". In dieser Episode tauchen wir tiefer in die Welt der nächsten Generation der Intel MIC Architektur ein, speziell den Knights Landing (KNL) Chip.

Generationen der Intel MIC Architektur

Knights Corner: Die erste Generation

In den vorherigen Episoden haben wir die erste Generation der Intel MIC Architektur behandelt, basierend auf dem Knights Corner Chip.

Knights Landing: Die nächste Generation

Knights Landing, auch bekannt als KNL, wird voraussichtlich ab der zweiten Hälfte 2015 bis Anfang 2016 öffentlich verfügbar sein. Diese Generation bringt signifikante Neuerungen mit sich, insbesondere in Bezug auf Formfaktoren und Leistungsfähigkeit.

Formfaktoren von Knights Landing

Coprozessor am PCI Express Bus

Eine der neuen Möglichkeiten mit Knights Landing ist die Verfügbarkeit in zwei Formfaktoren: als Coprozessor am PCI Express Bus sowie als eigenständiger Prozessor, direkt auf dem Motherboard.

Stand-Alone Prozessor direkt auf dem Motherboard

Die eigenständige Version des MIC Prozessors ermöglicht direkten Zugriff auf das System-DDR4-Speicher, wodurch Engpässe beim Datenverkehr über den PCIe Bus vermieden werden.

Speicheroptionen und Bandbreite

DDR4 und MCDRAM Technologie

Knights Landing bietet bis zu 16GB MCDRAM mit einer Bandbreite von bis zu 400 GB/s, was eine deutliche Steigerung im Vergleich zu DDR4 bedeutet.

Flexible Nutzung des On-Board Speichers

Der On-Board Speicher kann als Cache für das System-DDR4-Speicher oder als schnelle zusätzliche Speicherregion konfiguriert werden.

Leistungsverbesserungen von Knights Landing

Verbesserungen durch den 14nm Fertigungsprozess

Durch den fortschrittlichen 14nm Fertigungsprozess und eine intelligente Core-Architektur bietet Knights Landing bis zu 3 TFLOP/s in Double Precision, was eine dreifache Leistungssteigerung im Vergleich zu aktuellen Xeon Phi Modellen bedeutet.

Architektur und Leistung der KNL Kerne

Die KNL Kerne basieren auf der Silvermont Architektur und bieten eine verbesserte Single-Thread-Leistung sowie erweiterte Funktionen wie Out-of-Order Execution und erweiterte Cache-Bandbreite.

Programmiermodell und Kompatibilität

AVX-512 und Kompatibilität mit älteren Intel CPUs

KNL ist binärkompatibel zu Xeon Prozessoren und unterstützt AVX-512 Instruction Sets, was die Portabilität von Anwendungen erleichtert.

Auswirkungen auf bestehende Anwendungen

Anwendungen, die auf ältere Vector Instruction Sets wie IMCI angewiesen sind, müssen möglicherweise für optimale Leistung auf AVX-512 umgestellt werden.

Optimierungstechniken für Knights Landing

Datenparallelismus und Vektorisierung

Effiziente Methoden zur Vektorisierung und Nutzung von MKL erleichtern die Optimierung für Knights Landing Architekturen.

Nutzung von Math Kernel Libraries (MKL)

Die Verwendung von hoch optimierten Math Kernel Libraries unterstützt die Skalierbarkeit und Leistung von Anwendungen auf KNL Plattformen.

Zukünftige Entwicklungen und Knights Hill

Integration von Intel Omni Scale Fabric

Die Integration von Omni Scale Fabric verspricht verbesserte Kommunikation und Skalierbarkeit für zukünftige Manycore Architekturen.

Skalierbarkeit und Zukunftssicherheit von KNL Anwendungen

Durch effiziente Parallelprogrammierung können Anwendungen, die für frühere Generationen von Xeon Phi entwickelt wurden, nahtlos auf Knights Landing übertragen werden.

Fazit und Ausblick auf kommende Kapitel

Vielen Dank, dass Sie dabei waren! In den nächsten Kapiteln werden wir verschiedene Programmiermodelle für die Nutzung von Intel Xeon Phi Coprozessoren diskutieren. Bleiben Sie dran für weitere Einblicke und Optimierungstechniken!

Highlights

• Einführung in Intel Xeon Phi Coprozessoren
• Knights Landing: Neuerungen und Leistungsfähigkeit
• AVX-512 und Binärkompatibilität
• Optimierungstechniken für parallele Programmierung

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Frage: Welche Programmiersprachen werden für Knights Landing unterstützt? Antwort: Knights Landing unterstützt gängige Programmiersprachen wie C, C++, Fortran und bietet Schnittstellen für Hochleistungsbibliotheken wie MKL.

Frage: Wie kann ich meine Anwendung für AVX-512 optimieren? Antwort: Für die optimale Nutzung von AVX-512 sollten Anwendungen mit aktuellen Compiler-Versionen neu kompiliert und auf die erweiterten Vektorinstruktionen angepasst werden.

Ressourcen

• Intel Xeon Phi Product Page
• Intel AVX-512 Specification
• Intel Omni Scale Fabric Overview