查看完整版本: NVIDIA“手撕”Intel：跑分作弊灭我显卡威风[5P]

NVIDIA“手撕”Intel：跑分作弊灭我显卡威风[5P]

[b][font=楷体_GB2312][size=4][color=Sienna][align=center]Intel+NVIDIA独显是不少PC玩家DIY的首选方案之一，看起来两者相安无事，其实，它们在不少前沿领域存在竞争关系，比如代表未来的深度学习上。

谈到这，就不得不提双方的加速卡，I家是Xeon Phi，N家是Tesla，之前，超算部署上掐得已经很激烈。

[img]http://img1.mydrivers.com/img/20160818/s_c7c28dd6bb0b4f27b65668950e55820e.png[/img]

此次“开战”始于ISC 2016（2016第四届中国互联网安全大会）大会上Intel的官方PPT，这份图表显示，用于神经训练时，Xeon Phi的性能是NVIDIA GPU（根据NV博客的描述，应该是麦克斯韦架构的Tesla）的2.3倍，规模扩展上则领先38%。

[img]http://img1.mydrivers.com/img/20160818/s_f8beec7877a74f4688cb5103a8c946bb.jpg[/img]

这一说法随即激怒NV，后者在博客撰文“Correcting Intel’s Deep Learning Benchmark Mistakes”，大意就是说Intel用了“欺诈”手段来混淆视听。

[img]http://img1.mydrivers.com/img/20160818/s_5c165e62a6694f66aa5affa94b111d24.jpg[/img]

NV表示，首先，Intel使用的是跑分工具Caffe AlexNet的老版本，在最新版上，NV的Maxwell GPU普遍提升在30%。

[img]http://img1.mydrivers.com/img/20160818/s_9fa3f0cef9394383b5e0ff8c7498c172.png[/img]

事实上，针对神经训练速度这项，如果用Pascal架构的TITAN X或Tesla P100(DGX-1)的话，前者比Xeon Phi快90%，后者更是快500%。

至于规模扩展，Intel甚至连麦克斯韦都不敢用了，搬出来的是四年前老掉牙的Kepler架构Tesla K20X。

NV的观点很明确，那就是在深度学习上，GPU是更好的解决方案，不过，Intel这次没有沉默，他们回复Ars Technica——

[img]http://img1.mydrivers.com/img/20160818/s_83d1a5773e11436080b99dd47252235b.png[/img]

很显然，NVIDIA对于Intel进入这一（深度学习）领域深表担忧。但Intel坚持自己所发表的数据，也会基于公开可用的方案，经常更新性能图表。[/align][/color][/size][/font][/b]

什么时候能够进行价格战就最实在