Intel VisiON • Enfin des nouvelles de Sapphire Rapids !

Avec son évènement Intel VisiON, les bleus s’adressent pour la première fois en présentiel à ses partenaires. Industrie, médecine, IA ; il y en a pour tous les goûts, et c’est sans surprise que nous retrouvons sur la plupart des produits présentés des fonctionnalités orientées professionnelles. Or, quitte à s’adresser aux pros, autant causer directement des processeurs qui leur sont réservés : dites coucou à Sapphire Rapids, enfin réellement entrées en production !

Difficile de le cacher, ces annonces ont un bon goût de réchauffé puisque Sapphire Rapids a déjà été annoncé lors d’un Architecture Day précédent, mais les puces étaient restées invisibles jusque là, à l’exception de quelques tests d’une provenance douteuse. Hé bien, force est de constater que le projet avance bien, avec les premières unités déjà en place sur le supercalculateur Aurora (rien à voir avec AlphaCool cette fois-ci !) pour les premières adaptations d’application. D’ailleurs, si jamais vous êtes intéressé, Intel lance les réservations pour qui voudrait tester et optimiser ses applications sur ce cluster offrant pas moins d’un ExaFLOPS de puissance de calcul.

Chez Intel, on aime vous montrer les belles galettes...

Pour le reste, la conférence n’a rien de technique : l’idée de ces CPU est de combiner toutes les accélérations des technologies du moment en une puce : cryptographie, machine learning, réseau, calcul haute performance (un de ces jours, le Comptoir va chercher qui réalise du calcul basse performance, histoire de comparer !)… Intel en profite pour vanter sa solution de chiffrement des calculs, SGX — celle-là même qui pose des soucis pour lire des Blu-Ray sur Alder Lake.

...mais on aime aussi les puces !

Cette fois-ci, les bleus nous causent confidentialité : pour entraîner du réseau de neurones, la question de la confidentialité émerge — les données d’entraînement doivent souvent rester privées —, et c’est bien là que SGX se doit de briller ; ou, en tout cas, c’est ce que les bleus souhaiteraient. Toutefois, nous restons douteux quant à la véracité de ces déclarations, étant donné le surcoût en performance et les limitations logicielles impliquées actuellement par le SGX. Tant qu’à parler ML, les bleus sont très fiers de crâner à propos de leur expérience dans le domaine. Par exemple, les performances de l’algorithme k-NN utilisé chez eBay pour calculer des similarités entre produits ont été améliorées d’un facteur 2 grâce aux extensions DNN-Boost maison. Autant dire que nous avons hâte de voir ce qu’il en est en pratique sur des tests tiers !