@Vengineerの戯言 : Twitter
SystemVerilogの世界へようこそ、すべては、SystemC v0.9公開から始まった
下記のGraphcoreのブログの中にあった論文から
内容はよく読んでいないのでわからないのですが、Summaryには
This paper represents the first study of IPUs, a new processor type optimised for ML applications, in the context of particle physics. TensorFlow and PyTorch-based ML applications were used to compare the performance of a 1st generation IPU to that of a GPU of comparable price, but with twice the power consumption, and two high-end CPUs (see
Table 1).
ビデオもあるようです。
HPCを利用した問題解決として、GraphcoreのIPUを使うのはある意味チャレンジなんだと思います。逆に、CPU => GPU に移行して、GPUベースのHPCでも限界が見えているのでしょうか？
GPUではなかなか効率的な計算ができないが、IPUではそれができるのか？
ブログの中には、下記のような記述があるので、MIMDが上手く利用できる領域って、いっぱいあるんじゃないかと思っています。
The researchers were also able to take advantage of the IPU’s MIMD architecture to run Kalman Filters, a fundamentally important algorithm across modern physics and engineering.
この論文では、MK1とP100の比較なんですよ。V100ではなく、P100。なので、まずは、MK1とV100、MK1とA100の比較もやってほしいのですよ。最終的には、MK2とA100の比較。それでも、Graphcoreの方がかなりよかったら、今後もいろいろな問題に対して、IPUが利用されていくのだと思います。
2009年頃、HPCでもGPUが使われ始めた頃のように。。。
