SW26010がnVIDIAを脅かさない理由

Qiitaにこんな記事がありました。

nVIDIAもビビってる

こういった結論が述べられています。

スパコンは個人ではなかなか手の届かない所にある。
しかしSW26010自体は枯れた40nmプロセスで製造されたCPUに過ぎない。
この思想を受け継いだCPUカードがPCIe 3.0 で接続できれば
GPGPU以上の汎用性を個人が入手できる可能性がある。

その時、DeepLearningやTensorFlowなどの分野で開花するのではないだろうか。
グラフィックスは飽和点に達してるが、人工知能系では2016年現時点での計算資源では
全く足りないのだ。

流石にそれは無い

この記事はGoogleで日本語設定にてSW26010と検索するとかなり上位に表示される記事なのですが、私はSW26010がnVIDIAを脅かすことはあり得ないと考えています。

SIMDが64bit専用

nVIDIAも主張しているように、ディープラーニングにおいては低精度の演算能力が必要となります。nVIDIAのTeslaの最新モデルTesla P100が8bit演算や、16bit演算が順当にスケールする設計です、64bit演算の能力を”1″とすると32bitで”2″、16bitで”4″となります。SIMDが64bit専用であることが明かされているSW26010はこの点で勝負になりません。

また、コア辺りのキャッシュの容量も64KBと小さすぎます。画像などを読みこませるディープラーニングでは、IOが頻発し性能を出せないでしょう。

SW26010は全く別のところを向いている

SW26010は全く別のところにフォーカスして設計されたプロセッサです。もし一般的な用途で活躍するとすれば高精度なセンシングIoTの分野で活躍するかと思います。

スクラッチパッドメモリの採用によってリアルタイムに情報を処理するストリームコンピューティングの能力が高まっていますし、高精度なセンサーの能力を無駄にしないために64bitで処理をしたい需要も大きいでしょう。

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訂正

swDNNというディープラーニング・フレームワークにてNVIDIAのGPUを凌ぐ性能が出ていました。この記事は間違いです。

http://www.asc-events.org/ASC17/ppt/swDNN%20A%20Library%20for%20Accelerating%20Deep%20Learning%20Applications%20on%20Sunway%20TaihuLight%20HAOHUAN%20FU.pdf

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