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GPU Intel Ponte Vecchio : plus de 100 milliards de transistors et 47 ‘Magical Tiles’

Raja Koduri réitère sa promesse du PFLOPS en écrivant dans un Tweet : « Peta-flops in your palm ».

Mise à jour 29 / 03 : Des informations complémentaires apportent des réponses aux questions posées dans cet article. En ce qui concerne les 47 magical tiles, cela inclut 2 tiles principales produites par Intel en 10 nm SuperFin ; 16 tiles dédiées au calcul fabriquées par TSMC en 7 nm en attendant que le nœud 7 nm d’Intel soit prêt ; 8 tiles cache « Rambo » ; 11 tiles EMIB (Embedded Multi-Die Interconnect Bridge) ; 2 tiles I/O ; 8 tiles de mémoire HBM. Normalement, le compte est bon. Au sujet des 1 PFLOPS (1 000 TFLOPS), c’est sans doute en FP16. À titre de comparaison, l’A100 de NVIDIA délivre 312 TFLOPS en FP16. Enfin, pour le TDP, Intel mentionne un module de refroidissement liquide capable de dissiper 600 W.

Article original

En août dernier, Raja Koduri rapportait que le GPU Xe-HPC, alias Ponte Vecchio, visait le PFLOPS. Il récidive sur Twitter, en écrivant à propos de celui-ci : « Peta-flops in your palm ».

Image 1 : GPU Intel Ponte Vecchio : plus de 100 milliards de transistors et 47 ‘Magical Tiles’
Image 2 : GPU Intel Ponte Vecchio : plus de 100 milliards de transistors et 47 ‘Magical Tiles’
Image 3 : GPU Intel Ponte Vecchio : plus de 100 milliards de transistors et 47 ‘Magical Tiles’

Ce GPU Ponte Vecchio contient plus de 100 milliards de transistors et embarque pas moins de 47 « magical tiles ». Et il serait donc capable d’atteindre le PLFOPS. Maintenant, on aimerait savoir à quelle précision en virgule flottante cela se réfère ou encore connaître la consommation totale de ces 47 « tiles ».

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Un accélérateur présent dans le supercalculateur Aurora

L’accélérateur Ponte Vecchio collaborera notamment avec des processeurs Xeon Scalable Sapphire Rapids au sein du supercalculateur Aurora. Ce dernier vise l’exaFLOPS.

Ponte Vecchio aura pour rivaux l’Instinct MI200 d’AMD sous architecture CDNA2 prévu pour 2021 et probablement des solutions Hopper chez NVIDIA.

Sources : VideoCardz, Tom’s Hardware US