NVIDIA、Xeon Phiでのベンチマークは不当な内容だと主張 5
ストーリー by headless
論争 部門より
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taraiok 曰く、
NVIDIAがIntelのXeon Phiでのベンチマークは不当な内容だと主張している(Ars Technicaの記事、 Slashdotの記事)。
NVIDIAが問題視しているのはISC 2016で発表されたIntelのスライドの内容だ。IntelはスライドでXeon PhiをNVIDIAのGPUと比較し、ニューラルネットワークの学習で最大2.3倍高速であり、スケーリングの効率は最大38％高いなどと説明している。
これに対しNVIDIAは、IntelがNVIDIAの古いGPUやベンチマーク結果を使用していると反論。Intel側は一般的に利用可能なソリューションに基づいてパフォーマンスを主張しており、数字は公正であると返答している。
NVIDIAによれば、学習速度の比較で使われたCaffe AlexNetによるNVIDIAのデータは18か月前のものであり、最新のCaffe AlexNetを使用して同じ構成(Maxwell GPU×4)で実行した場合にはXeon Phiより1.3倍速く、最新のPascalベースのGPU×4に置き換えれば1.9倍速いという。また、スケーリングで比較に使われたのは4年前のGPU(Tesla K20X)を使用するオークリッジ国立研究所のスーパーコンピューター「Titan」で、より新しいMaxwell GPUとインターコネクトを使用すれば最大128ノードまで性能低下することなくスケーリング可能であるとしている(NVIDIAのブログ記事)。
AMDがダメダメすぎるのが悪い (スコア:0)
ろくなGPUを作れないintelとろくなCPUを作れないNVIDIAが泥仕合してるわけで
APUのTeslaみたいなものがあれば、CPUGPUの帯域も問題なくなるしGPGPUよりも性能が出せるプログラムが書きやすいはず。
今後はニューラルネットワーク自体が複雑化していくだろうから、GPUの優位はなくなっていく。
GPUの優位性というのは設計上の浮動小数点演算性能と、高速なメモリーバスだけなので
Re:AMDがダメダメすぎるのが悪い (スコア:1)
>ろくなCPUを作れない
おっとAMDの悪口はそこまでだ！
# 中途半端なGPUに中途半端なCPU…
Re: (スコア:0)
やめろよ、Intelと戦える場所に帰ってきたんだぞ
http://gigazine.net/news/20160819-amd-zen-summit-ridge/ [gigazine.net]
#Bulldozerの負けを認めるんか
Re: (スコア:0)
GPU自体ににスケジューラ持たせてCPUみたいにふるまうこともできるようにしたAMDの方向性が正しいってことになっちゃうけど・・・
さすがにそれはおかしいだろ
Re: (スコア:0)
スケジューラまでは要らないけどね
例えば
画像認識のCNNがCPUの負荷を1としたときGPUの負荷が100ぐらいだとすると。
自然言語処理や音声認識、映像認識使われるRNNの場合CPUの負荷を1としたときGPUの負荷が10ぐらいになってしまう。
RNNは内部にループ（状態）を持っていて、学習時には全計算経路を遡って初期状態まで誤差逆伝播を行うんで、
必然的にCPU側の処理が多くなる、なのでCPUとGPU間の帯域やCPUの性能自体がボトルネックになってGPUの性能を生かせない。