英特尔Falcon Shores为何从XPU变成了GPU？

据路透社消息，当地时间周一（5月23日），英特尔（Intel）就其计划于2025年推出的一款人工智能（AI）运算芯片提供了更多细节。

英特尔在德国举行的一个超级计算会议上表示，即将推出的“FalconShores”(猎鹰海岸)芯片将拥有288GB的HBM3内存和9.8TB/s的总内存吞吐量，正如预期的那样，它将支持较小的数据类型，如FP8和BF16。这些细节也是英特尔实施战略转型，抢占人工智能处理器市场，以追赶英伟达和AMD的首批披露内容。

FalconShores是在RialtoRidge取消后的替代品，也是PonteVecchio的指定后续产品。根据早前报导，FalconShores将会是一款混合型态的XPU产品，因为在这个封装内将会整合GPU、CPU与Memory在内。然而在周一的会上，英特尔确定FalconShores将不再是XPU，而回归到单纯的GPU而已。

FalconShoresGPU将会是英特尔XeonMaxGPU系列产品中的一环，采用标准以太网交换，很像英特尔专注于AI的Gaudi架构。此外，FalconShoresGPU将会如同PonteVecchio般采用Chiplet模块式设计，允许针对单一GPU进行程序处理。这个基础性架构非常灵活，可以随着时间的推移集成Intel和客户的新IP（包括CPU内核和其它芯粒），使用IntelIDM2.0模式制造。

该设备的基本草图还包括一个通用的基于GPU的编程接口OneAPI，它将允许与其他CPU和架构广泛兼容。英特尔还将CXL（ComputeExpressLink）支持列为一个关键的差异化因素，这让GPU、AI芯片和其他加速器可以轻松访问大型存储和内存池。

为何从XPU变成了GPU？

下面我们来分析一下英特尔从FalconShores中抽出CPU内核背后的深层次原因。

英特尔表示，当前计算环境还不成熟，要实现将CPU和GPU内核混合到同一个FalconShores封装中的最初目标还为时过早。如上图所示，随着生成AI和LLM进入HPC空间，不同处理器的工作负载在改变，CPU和GPU内核的最佳组合随着时间的推移而发生变化。因此也引发了英特尔关于如何构建下一代超级计算架构思维的转变，他们认为现在还不是将客户锁定在特定CPU和GPU比例的时候。

此外，从设计上讲，处于前沿的超级计算机是针对特定任务的高度专业化设计，针对架构的软件调整只是运行超级计算机的常规操作。这些因素意味着CPU/GPU比率并不是英特尔从设计中移除CPU内核的唯一原因。

英特尔还指出，FalconShores允许其客户使用各种不同的CPU，逻辑上包括AMD的x86和Nvidia的Arm芯片，以及他们的GPU设计，因此不会限制客户只选择英特尔的x86内核，CPU和GPU的解耦将为具有不同工作负载的客户提供更多选择。

英特尔表示，使用CXL接口的目的是让其客户能够利用可组合的架构，在他们的定制设计中将各种CPU/GPU比率结合在一起。然而，CXL接口仅在芯片组合之间提供64GB/s的吞吐量，而像Nvidia的GraceHopper这样的定制CPU+GPU设计可以在CPU和GPU之间提供高达1TB/s的内存吞吐量。对于许多类型的工作负载——尤其是需要内存带宽的AI工作负载，这比CXL实现具有性能和效率优势。

PonteVechhio 还要再多坚持两年

一直到2025年的FalconShores出来前，PonteVechhio仍是英特尔AI及HPC市场的最佳GPU方案。它将不得不与更先进的HPC架构竞争，例如Nvidia的GraceSuperchips和AMD即将推出的CDNA3/Zen4混合体（exascaleAPU）InstinctMI300，它们都会在2023年推出。

英特尔数据中心GPUMax1550(PonteVecchio)与NVIDIAH100PCIe(Hopper)对比

此次更动FalconShores的原因主要是英特尔目前规划拥有2条产品线，而FalconShores的推出将大幅度提升产品的灵活性。至于HPC用的XPU部分仍在持续进行，但它不会是FalconShores最初发布的一部分。

原本用于虚拟、云加速市场的是ArciticSondM，按照之前的规划，它们应该在今年被RialtoBridge和LancasterSound系列新品取代。但最新的路线图中，这两款产品的开发被终止了，转而直接开发下一代的产品，也就是FalconShores。

另一方面，AI部分用的HabanaGaudi在进入第3代以后，将不会有任何更新，而后续也会被FalconShores替代。英特尔称，他们“计划整合Habana和AXG产品（GPU）路线图”，但透露的整合细节很少。

Gaudi计算架构与标准GPU有很大不同，因此其计算架构似乎无法完全集成到GPU中。因此，英特尔可以将Gaudi设计的较小部分（例如其网络接口或其他IP块）整合到其GPU中。

据悉，AMD的InstinctMI300和英伟达的GraceHopper均采用混合式CPU+GPU设计，这种做法的优势是可以降低成本并节省电力，但会将客户产品设计与供应商方案配置高度绑定。

与他们相比，英特尔的纯GPU+灵活搭配CPU方案对于某些工作负载来说很好，但它可能无法在某些应用程序的功率、成本或性能方面与对手竞争。