a. Нет в природе столь длинных векторов, чтобы эта машинка давала какие-то преимущества.

b. Tail processing[8]. Чем длиннее SIMD, тем большей проблемой становится обработка «хвостов» циклов, не кратных 8 (16, 32 и т. п.) операндам. Частично проблема решается маскированием, но лишь частично.

c. Mы в очередной раз уродуем кодировку команд, вводя расширение EVEX.

d. Bytes/Flop. Это было мое основное возражение. Мы усугубляем извечную проблему баланса между загрузками и числодробильными операциями (отношение stream/linpack). И эту архитектуру становится все тяжелее программировать.

e. Непонятно, насколько хорошо можно реализовать всю эту концепцию с физической точки зрения. Как ни странно, в тот момент «люди с паяльниками» вели себя на удивление тихо. Типа «надо – сделаем». И, как оказалось, напрасно…

И все же сила заклинания «Линпак – в двойку!» оказалась достаточной, чтобы перевесить все эти соображения. AVX-512 появился в Xeon Phi и Хeon (начиная со SkyLake) и сразу столкнулся со сложностями. Выяснилось, что основную роль играет именно последнее возражение. Функционирование AVX-512 приводит к перегреву кристалла, и непонятно, как с этим бороться. Упрощенно ситуацию можно описать так. При задействовании AVX-512 в единицу времени срабатывает очень много транзисторов. И они рассеивают много энергии в виде тепла. И ладно бы нагревание происходило равномерно по площади кристалла. С этим можно бороться – поставить кулер помощнее, подвести жидкостное охлаждение и т. п. Но беда в том, что перегрев происходит локально, и это делает проблему куда более злобной. Поначалу Intel пошел по пути наименьшего сопротивления – просто начал сбрасывать частоту при задействовании AVX-512 (в экстремальном случае чуть ли не на гигагерц). Это серьезно подсаживало производительность системы, но на тот момент представлялось временной мерой. Другой путь состоял в том, чтобы «размазать горячие вычисления» по площади кристалла (ядра). Однако тут возникла другая проблема – с синхронизацией и собиранием результата «в кучу». И она оказалась сложнее, чем представлялось изначально. За восемь лет усилий лучшие умы в области электроники так и не смогли подобраться к решению. То, что «Интел» постепенно отказывается от AVX-512, служит косвенным доказательством. И все же хочу сказать пару слов в защиту наших тогдашних решений. Это сейчас представляется «научно доказанным фактом», что 256 бит – оптимальная длина SIMD. А 10 лет назад это было ни разу не очевидно. Наступать на грабли – удел пионеров.

Xeon Phi явился, наверно апогеем культа Linpack. AVX-512 хотя бы умирает (и не факт, что умрет) мучительной смертью, следуя пожеланиям обычно нордически-сдержанного Линуса Торвальдса. В то время как Xeon Phi так и не сумел толком оторваться от взлетной полосы. Он задумывался как ответ набиравшим силу GPGPU. Концепция была такая: давайте натыкаем кучу слабосильных (в Knights Corner использовалась архитектура Pentium), низкочастотных ядер с «православной» ISA и снабдим их зубодробительной длины SIMD. Все это неплохо работало ровно на одном бенчмарке (угадайте, каком). Как только Xeon Phi сталкивался с критическими участками однопоточного кода (а такими, например, являются огромных размеров «cвитчи» в MPI), он немедленно шел на дно (кстати, ISA тут ни при чем.) Всего этого можно было бы избежать, если б в качестве основного теста был взят не HPL, а хотя бы HPCC. Но увы, случилось так, как случилось…

В момент краха Xeon Phi я был от этого уже довольно далеко. Последние годы в Intel (2016–2020) я провел, возглавляя команду VTune. И фокус моего внимания был сильно смещен в сторону uncore. Во-первых, хотелось какого-то разнообразия. Во-вторых, uncore-поляна, в отличие от core, была сильно менее изученной и «затоптанной». В-третьих, становилось понятно, что с увеличением числа ядер в процессоре роль core падает, а uncore – растет. Центром «анкорной» мысли тогда была тусовка под названием IO-intensive workloads group