运算能力并非绝对优势 Intel Xeon Phi解析

  写在最后：Xeon Phi亮点解析

  做了一大堆关于Intel Xeon Phi架构、产品线、应用案例的介绍，那么这款产品的卖点就是是什么呢？相对于其他解决方案，使用Xeon Phi最大的优点在于你能够直接运行针对Xeon编写的多线程编码，如果使用Intel C或者fortan搭配Intel MKL运算库进行编译，还可以获得额外的性能提升。因此Intel声称在这种情况下许多“典型应用”借助Xeon Phi都能够获得2到2.5倍的性能提升。

  在NVIDIA宣传GPU计算的时候曾经说比单纯的CPU运算快100倍，相对于NVIDIA来说Intel性能提升2到2.5倍的表述虽然不够让人振奋但很真实。因为在做GPU计算对比测试的时候测试的是全速运行的GPU与没有SIMD支持并且只做单线程计算的CPU相对比。

  但是问题又来了，既然Xeon Phi带来的性能提升是也有限度的，那如果采用Xeon Phi，可能并不比堆积廉价四核搭建解决方案更有效率。早在Sandy Bridge EP核心的Xeon E5发布之前，AMD就通过廉价四核平台在全球的HPC市场获得了巨大成功。性能价格比与性能功耗比方面，AMD热衷于将自己的廉价四核与CPU+Phi方案做对比。

  实际上与NVIDIA Tesla K20的CUDA加速运算相比，Xeon Phi的优点在于能够在程序调试的过程中为用户节省大量时间。专门为CUDA代码做debug非常麻烦，相对而言Intel成熟的汇编体系和高性能开发软件为Xeon Phi加分不少。对于新手来说从OpenMP架构转向CUDA架构非常低效，而在Xeon Phi平台上，OpenMP应用程序能够在不用重新编译的情况下高效运行。

  总之，由于内核的通用性，因此Xeon Phi更具有弹性，更简单易用。而GPU加速计算在这方面捉襟见肘，因此通常GPU加速计算被用在一些注重并行运算能力的环境中，通过GPU增强并行处理能力。如果强调HPC的易用性，降低开发难度，毫无疑问Xeon Phi是最佳的解决方案。