AMD se lance aujourd’hui sur le marché du Machine Learning avec une nouvelle gamme d’accélérateurs, les Radeon Instinct. Une offre qui espère concurrencer les solutions de Nvidia. À cet effet, un jeu de librairies Open Source est proposé pour les exploiter.
« Radeon Instinct est conçu pour faire progresser le développement de l’intelligence artificielle grâce à une approche basée sur des accélérateurs GPU de hautes performances et des logiciels Open Source comme MIOpen et ROCm », explique Lisa Su, CEO d’AMD. « Avec la combinaison de nos capacités de calcul et de graphisme de hautes performances et la force de notre feuille de route multigénération, nous sommes la seule entreprise disposant de l’expertise GPU et x86 permettant de répondre aux besoins des datacenters et capable d’aider à la prolifération du Machine Learning. »
La librairie Open Source MIOpen devrait être rendue publique au cours du premier trimestre 2017. Elle offrira un jeu de fonctions de base adaptées au monde du Machine Learning. Le framework ROCm intégrera pour sa part des outils comme Caffe, Torch 7 et Tensorflow.
Pour le calcul scientifique, la double précision est nécessaire sur les nombres flottants. Pour la simulation, la simple précision peut suffire. Avec le Machine Learning, c’est de la demi-précision (FP16) qui est privilégiée. Elle est suffisante pour ce secteur et permet de créer des accélérateurs bien plus performants à nombre de transistors équivalent.
Trois offres FP16 sont aujourd’hui dévoilées par AMD :
La puissance de l’offre MI25 est confirmée par les annonces de systèmes faites par les ODM partenaires d’AMD. Inventec a ainsi présenté un serveur 2U comprenant 4 MI25 et affichant 100 téraflops de puissance. Il proposera également un rack 39 U combinant 120 MI25, pour une puissance record de 3000 téraflops.
Techniquement, le Tesla P100 de Nvidia est battu. Ce dernier ne propose en effet qu’une puissance de 18,7 téraflops FP16 ; 21,2 téraflops sur les serveurs Power en NVLink.
Toutefois, l’offre Radeon Instinct ne sera disponible qu’au cours du premier semestre 2017. Et peut être même un peu plus tard pour le haut de gamme MI25. D’ici là, Nvidia aura le temps de faire monter en puissance sa gamme Tesla.
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