Intel Xeon Phi協處理器家族，5110P和定制產品SE10P采用被動散熱，適用于數據中心;3100系列有被動散熱和主動散熱兩種方案，后者適合于任何環(huán)境，包括工作站

雖然在消費市場上遭遇ARM的強勢挑戰(zhàn)，公司市值亦首度被高通超越，但英特爾還有企業(yè)級市場作為堅強后盾。至強家族在服務器和存儲市場不斷蠶食RISC的領地，同屬x86陣營的AMD也被逼得向ARM遞上“投名狀”。

想想十多年前，還是RISC統治數據中心，x86把持桌面計算?，F在形勢幾乎反轉，前端的消費者市場，ARM攜智能手機和平板市場上的成功威脅PC，并伺機進攻后端的企業(yè)級市場，欲重復當年x86的逆襲故事。正所謂“兵無常勢，水無常形。”同一時代的技術往往沒有絕對的優(yōu)劣之分，看誰更善于利用形勢，與時俱進，才是長盛之道。

Intel Xeon Phi 協處理器以PCI Express(PCIe)插卡的形式配合英特爾至強(Xeon)CPU使用

要說在企業(yè)級市場，英特爾還是很趕潮流的。去年云計算，今年大數據，不是最早鼓吹的那個，但也不算落伍。按理，云計算和大數據能夠成為大眾話題，基礎設施層面上，離不開x86的遍地開花，可是，每當英特爾往大數據上靠，總有人感覺不習慣。

英特爾表示，Xeion Phi 協處理器內核在P54C基礎上加入了很多功能，包括64位支持。現在內核加上L2緩存，只有不到2%是x86成分(x87 Logic)

記得今年7月第二屆大數據世界論壇，有記者朋友走進會場，看到Intel的Logo，驚呼“英特爾和大數據有什么關系啊?”遂在微博上引發(fā)一番Hadoop知識普及的大討論(當然，不能把Hadoop與大數據劃等號)。上個月，英特爾在介紹其至強融核(Xeon Phi)處理器時，將HPC(高性能計算)與大數據聯系到一起，又引起了同行的反彈。

我寧愿把這理解為對近來業(yè)內談及趨勢時必稱“大數據”的反感。如果拋開這一層，不消英特爾多說，前一陣與幾位圈中好友私下討論時，已然認同以Hadoop為代表的大數據應用，與高性能計算在模式上頗有共通之處——高度并行，從計算到I/O。

從計算到存儲，大數據與高性能計算很相似

隨后，在10月底公布的中國HPC TOP100排行榜上，前10名中，有4個安裝在互聯網服務提供商，而在總體上，應用于互聯網服務的系統多達35套，占35%，在各行業(yè)中保持第一，比例有大幅度躍升。

我們不是說，互聯網服務就意味著Hadoop，或者大數據，但起碼它們的應用類型更為接近，而與科學計算等“傳統意義”上的科學計算距離較遠。一定程度上，互聯網服務/大數據應用拓展了HPC的勢力范圍，幫助后者從象牙塔走出來，滲透到普通人生活的方方面面。

順著這個話頭說開去，我們正處在一個加速轉向并行處理的時代。CPU強調多核和多線程自不必說，硬盤驅動器(HDD)面臨被固態(tài)盤(SSD)部分乃至全部取代的危險，也體現了同樣的道理。英特爾在為SSD造勢時，給硬盤列的一大罪狀就是，十年間性能只提高了1.3倍，遠遠落后于CPU的進步幅度。對硬盤的評價有點兒偏頗，這里不細究，但是抓住了關鍵，即硬盤多年來都是同一時刻只有一個磁頭工作，并行度很差，改善性能基本只能靠加快機械部件的運轉速度，所以效果很有限。SSD則不然，雖然每個閃存芯片的性能和容量都不算高，但可以多個芯片(控制器多通道)同時讀/寫，具有很高的并行度，性能很容易就甩開硬盤好幾條街。

HPC市場的年復合增長率(CAGR)接近于云

雖然性能幾乎不隨著容量增長，但是硬盤在容量和價格上的優(yōu)勢仍非SSD所能企及。硬盤的并行度不行，那就盡量避免讓它同時干兩件事(減少隨機訪問)。譬如說，我的辦公環(huán)境是在虛擬機里運行Outlook，關閉Outlook和關閉虛擬機，都要向硬盤上大量寫入數據。如果執(zhí)行了關閉Outlook的動作，不等數據文件寫完，立刻關閉虛擬機，那么兩個寫操作就有部分重合，關機時間會很長;如果先等待Outlook完全關閉，再關閉虛擬機，那么總共花費的時間，能夠明顯的縮短。也就是說，在一個缺乏并行度的體系內，完全串行的執(zhí)行兩個任務，所需時間要比在兩個任務之間來回切換，要來得短。(1+1<2?)

硬盤的并行能力雖差，但是多個硬盤同時工作，就能夠兼顧并行訪問和大容量，存儲系統(RAID)和Hadoop就是這么做的。

TACC的Stampede系統在新鮮出爐的HPC Top500排行榜上排名第7，得益于數千塊定制的Xeon Phi 協處理器SE10P

如果需要極致的并行訪問能力，就像剛剛過去的雙11淘寶數據庫，一天下來僅成交的交易就上億，離了高性能的PCIe SSD，是無法想象的。

以上想說明什么?并發(fā)度，組合。硬盤不是為并發(fā)訪問設計的，但在順序訪問時，輸出(throughput)并不比SSD差太多，且在容量和價格上占有優(yōu)勢。對并行度要求不太高的時候可以用硬盤組合，隨著并行訪問要求的提高，引入SSD，乃至完全依靠SSD。

Intel Xeon Phi 協處理器SE10P

但是，在Hadoop系統中，硬盤仍然占據主流，SSD相對少見，每個節(jié)點配的內存容量也不是很大——雖然商業(yè)領域在倡導“內存計算”?；ヂ摼W行業(yè)的文化是盡可能不依賴昂貴的硬件，利用整體架構來分布任務。與金字塔尖上的超級計算系統相比，他們屬于平民版的HPC，講究投入產出比，可復制性更高。

我在TACC上機操作，可以看到Intel Xeon Phi 協處理器SE10P的信息，包括61個內核及8GB GDDR5內存，注意下面TACC Stampede和MIC協處理器的顯示

現在回過頭來說計算。x86 CPU的并行度非硬盤可比，但在高度并行化設計的GPU面前，差距又很明顯。剛剛奪得新一期全球Top500榜單頭名的Titan系統，制勝法寶便是Nvidia Tesla K20X GPU加速芯片。

新鮮出爐的Top500榜單前10名，注意第1、7和8名

得克薩斯高級計算中心(TACC)的Stampede系統，采用戴爾PowerEdge C8220X，至強E5-2680 8核CPU與Intel Xeon Phi協處理器的混合系統，小勝兩年前的頭名——也是CPU + GPU的天河1號A，但與Titan系統還差得遠。

TACC的Stampede系統采用了6400臺戴爾PowerEdge C8220X刀片服務器，每一個刀片配備了2個8核Intel Xeon E5-2680處理器和32GB內存

英特爾自家的GPU是薄弱環(huán)節(jié)，又不可能坐視甚至扶植AMD或NV的GPU做大，反對CPU+GPU的混合系統是很自然的。英特爾的方案是，以Xeon Phi作為協處理器，替代GPU，輔助CPU處理高度并行的任務。GPU派攻擊協處理器的性能，英特爾則強調引入GPU需要大量重新編程，通用性不好。這方面口水戰(zhàn)甚多，我對HPC的了解有限，更非編程專家，這里就不拾人牙慧，主要探討下英特爾的做法。

戴爾PowerEdge C8220X刀片服務器

首先，英特爾強調至強E5是HPC的基石。這里面又有好幾層意思，一是x86 CPU中，E5占據明顯優(yōu)勢。CPU + GPU，后者再給力，也不能放任前者拖后腿。AMD的Opteron雖然內核數更多，但總體上處于下風。另外，至強E5平臺集成了PCI Express，摟草打兔子，配合PCIe接口的Xeon Phi，可以進一步縮短延遲。

在英特爾宣布將要推出Xeon Phi(當時稱MIC)協處理器之后，Nvidia方面撰文稱“沒有免費的午餐”(指MIC運行x86程序無需更改代碼是無稽之談)。英特爾并行編程傳播總監(jiān)James Reinders不無幽默地回應道，并行編程很重要，但沒人能獲得免費的午餐。

英特爾與Nvidia一樣很清楚，目前的很多程序都是串行編程，需要盡可能的并行化，才能充分發(fā)揮GPU或Xeon Phi協處理器的并行計算能力。不過，James Reinders強調，并行化編程對挖掘CPU的潛力也很有幫助。

至強CPU采用為Xeon Phi 協處理器開發(fā)的并行化代碼后，性能可有上百倍的提升

他舉了一個SAXPY(Scalar Alpha X Plus Y，純量乘法與矢量加法的組合，是并行向量處理器中常用的計算操作指令)的例子，經過并行化的代碼運行在Xeon Phi上，340.6倍于運行串行化代碼的6核至強E5-2600。但當至強E5運行的代碼也經過并行化編譯之后，這個倍數(Xeon Phi對E5-2600)就急劇下降到2.3。

單Xeon Phi 協處理器(右側)對雙至強E5(左側)的性能提升

英特爾旨在說明，像Xeon Phi這樣的高度并行設備需要高度并行編程，而至強E5這樣的(普通并行)處理器也可以從中獲益。并行時代，本來就要并行編程。James Reinders拋出了一個問題：你想用同樣的語言、并行編程模型和類似的工具來滿足高度并行的需求么?

另一些情況下，Xeon Phi 協處理器帶來的性能提升可達10倍

TACC的Jay Boisseau認為，用戶都想不用付出(改變代碼)就獲得性能躍升，但當他們(為了提升性能)做了不愿做的事，還被鎖定在特定的硬件架構(指GPU)會怎樣?至強Phi在通用并行計算的每瓦性能上還是不好，但很大程度上解決了硬件特定編碼的問題，可以用Fortran、C、C++，編程不受限制。至強Phi運行串行應用會慢，所以要搭配至強E5工作。

總之，Xeon Phi結合了高級的性能和標準CPU編程模型的好處，這是Stampede系統選擇它與至強E5組合的主要原因。

至強CPU與Xeon Phi 協處理器搭配工作的幾種情況

每個用戶，選擇一個特定的解決方案，總有其充足的理由。至于不遠的將來，至強CPU與Xeon Phi協處理器的搭配，能否在Top500排行榜上擊敗CPU + GPU的組合，乃至登上王座，不是我能判斷出來的。

我的看法是，大數據雖然有被炒爛之虞，但英特爾將大數據作為并行計算的范例，甚至與HPC聯系在一起，未必只是心血來潮，亂搭熱門概念的順風車。Xeon Phi真正投入市場也要2013年初了，短時間內很難與在傳統HPC領域已有相當積累的CPU + GPU組合架構爭鋒(分走一塊市場還是可以的)?？墒?，在范圍更為廣闊的大數據領域，特別是大量采用英特爾至強平臺搭建Hadoop集群的互聯網服務市場，Xeon Phi(較之GPU)在兼容性上的優(yōu)勢可能頗具吸引力。如果這個市場接受了英特爾的理念，也許會在(廣義的)HPC市場起到“農村包圍城市”的效果……

類似的事情，英特爾以前做到過，ARM正在做，未來?就交給未來吧，瞎猜就此打住。

tangrong