来源：economictimes；minimaxir.com
作者：Max Woolf
编译：文强
【新智元导读】英特尔与英伟达在数据中心市场激烈竞争：截止 4 月 30 日，英伟达的收入同比增长了 48%，达到 19.4 亿美元；但数据表明，英特尔不仅没有失去数据中心市场，地位反而更加稳固。另一方面，在个人训练深度学习模型时，也会在云端 CPU 和 GPU 间做出选择。前苹果工程师 Max Woolf 做了测评——由于谷歌云平台的收费规则，在有些情况下，使用 CPU 比 GPU 在经济上更划算。
英特尔和英伟达正在新的市场——蒸蒸日上的数据中心上展开竞争，而其中核心的部分自然是人工智能（AI）。截止 4 月 30 日，英伟达的收入同比增长了 48%，达到 19.4 亿美元。其中，在 GPU 需求的刺激下，数据中心业务收入大幅增长，本财年第一季获得 4.09 亿元收入，同比增长 186％。
英伟达数据中心收入同比增长 186%，但英特尔占 CPU 处理器市场出货量 95.7%
谷歌、亚马逊、微软、Facebook、IBM 和阿里巴巴等大公司都在其数据中心使用英伟达的 Tesla GPU 为其机器学习应用加速，以分析从云端收集的数据，并从中获得洞察。“我们见证了 PC 时代，随后是移动时代，现在是 AI 时代，”英伟达副总裁 Vishal Dhupar 说：“以前只被视为游戏技术，现在 GPU 开始进入数据中心，推动围绕机器学习和人工智能（AI）的各项举措。”
IDC 企业计算研究副总裁 Rajnish Arora 说：“GPU 的出现有助于重新定义许多高性能应用程序的系统设计概念，无论是在商业还是非商业领域。”
这是否意味着英特尔即将失去数据中心空间的市场份额？
不太可能。
“我们不认为英特尔正在失去服务器 CPU 市场的份额……这些数据清楚地表明，英特尔已经巩固了其在服务器市场的占有率和市场份额。”Arora说。现在，英特尔 CPU 在全球数据中心都有使用，占到了 2016 年发货量的 95.7％，几近垄断程度。
英特尔也在 AI 上投入了大量资金，收购初创公司来将 AI 和高性能计算（HPC）能力融入即将推出的芯片中。2015 年，英特尔以 167 亿美元的金额收购了 Altera，后者专门制造可针对 AI 和机器学习进行优化的可编程器件。其后，英特尔收购了深度学习初创公司 Nervana Systems，以加强 AI 的具体解决方案。英特尔将在今年晚些时候开始销售名为“Knights Mill”的新芯片，面向日渐庞大的机器学习市场。英特尔还在开发名为“Knights Crest”的芯片，专门用于加速深度神经网络。
英特尔实验室研究员 Pradeep Dubey 表示：“竞争一直存在……我们正在优化我们的机器学习和深度学习应用芯片，因为这对我们来说是一个巨大的机会，今年将有 4 个新的处理器发布。这些产品将在数据中心市场上与英伟达 GPU 进行竞争。”
在谷歌云训练深度学习模型，价格上 CPU 比 GPU 更划算
数据中心的大战下，个人使用云端 CPU 和 GPU 的情况前苹果软件工程师 Max Woolf 一直在使用 Keras 和 TensorFlow 做些个人的深度学习项目。他日前发表博文，得出了一个意外的结果：
由于谷歌云平台的收费规定，做深度学习项目有时候用 CPU 比 GPU 更划算。
Max 在他的文章里写道，使用亚马逊 EC2 和 Google Compute Engine 等云服务训练深度学习模型都不是免费的，因此关注成本效益十分重要。他在更便宜的 CPU 上做深度学习后发现，训练速度只降低了一点点。于是，Max 对云端 CPU 和 GPU 两种虚拟机的定价机制做了深入分析，看看 CPU 是否更适合他的需求。
Google Compute Engine（GCE）上，GPU 虚拟机的价格是 0.745 美元/小时起步。几个月前，谷歌宣布了在英特尔 Skylake CPU 架构上的 CPU 虚拟机，最高可达 64 核。这些虚拟机能以权限很低的方式提供，在 GCE 上最多持续 24 小时（可以随时终止，但极少发生）。由于 GCE 按时间分享计算资源，虚拟机权限较低，就可以被物理机器上其他虚拟机给挤掉，之后拿不到计算资源。但也正因如此，这些虚拟机的价格仅是普通虚拟机的 20% 左右。
算起来，这些低权限 Skylake CPU 虚拟机的价格是 0.509 美元/小时，相当于普通 GPU 虚拟机的 2/3。
如果用这些 CPU 虚拟机训练模型，速度与 GPU 可比（稍微差一点也行），那么用 CPU 在经济上就比用 GPU 更加划算。当然，这个假设成立的前提是 GCE 以 100% 的效率工作；而要是 GCE 没有达到 100%（这是很可能的情况），省的钱就更多了。而且，同样配置的 32 核 CPU 虚拟机，价格是 0.254 美元/小时，16 核的是 0.127 美元/小时，以此类推。
Max 提出了问题：现在还没有用大量 CPU 做深度学习库的基准，因为大家都直奔 GPU 而去；但是，有没有可能用 CPU 的经济效益比 GPU 更高呢？
下面我们就来看一下 Max 测评的结果。
1. 安装配置
Max Woolf 此前已经写过基准测试的脚本（参见 https://github.com/minimaxir/deep-learning-cpu-gpu-benchmark）和其他所需的代码。
此外，按照说明从 pip 安装 TensorFlow 后，训练模型时会出现下面的警告：
因此，Max 从源码编写了 TensorFlow，做了其他修改，发现警告没有了，并且训练时间也有所提升。这种情况用 cmp 表示。
最后，Max 在 GCE 平台测试了以下 3 种使用情况：
Tesla K80 GPU 虚拟机
64 核 Skylake CPU 虚拟机，用 pip 安装 TensorFlow（还测试了 8/16/32 核）
64 核 Skylake CPU 虚拟机，用 cmp 编写的 TensorFlow（以及 8/16/32 核的情况）
2. 结果
1）分类任务：使用 MNIST 数据集的手写数字，用多层感知机（MLP）架构，其中是密集的完全连接层。结果当然是训练时间更少的更好。水平虚线下方的所有配置均优于 GPU；虚线以上的所有配置都比 GPU 更差。
使用多层感知机（MLP）架构做手写数字分类的结果。左图是训练时间，右图是训练成本（下同）。在每张图片中，最左边的直方图是 GPU（红色），后面依次是 64 vCPU、32 vCPU、16 vCPU 和 8 vCPU（在 CPU 中，靠左边的是 pip，右边是 cmp 编译的）。来源：Max Woolf
在这里，GPU 训练速度是所有平台配置中最快的——这并不奇怪。但是，也有其他值得注意的趋势：32 vCPU（左起第 4、5 直方图）和 64 vCPU（左起第 2、3 直方图）之间性能相似，编译的 TensorFlow 库训练速度确实有重大改进，但只有 8 核和 16 核 CPU 如此（pip 和 cmp 之间有明显差异）。也许，在多核 CPU 之间协商信息的开销抵消了多核 CPU 的性能优势，也许是这些开销与编译的 TensorFlow 的 CPU 指令不同。
由于不同 vCPU 的训练速度差异很小，因此减少数量肯定更加划算。对于每个模型架构和配置，Max 计算了相对于 GPU 虚拟机训练成本的归一化训练成本。GCE 虚拟机成本是按比例分摊的（不像 Amazon EC2），可以简单地将实验运行的总秒数乘以虚拟机的成本（每秒）。理想情况下，这个值越低越好。结果发现，对于这个分类问题，减少 CPU 数量来说成本效益更高，CPU 数量越少越好。
2）再来看一下相同数据集，使用卷积神经网络（CNN）对数字进行分类的情况：
不出意料，GPU 比其他任何 CPU 都快大约两倍，但成本结构仍然相同。64 vCPU 在成本效益上表现糟糕，32 vCPU 的训练速度甚至还比 64 vCPU 快一些。
3）再来看看使用 CIFAR-10 图像数据集，用类似 VGG-16 的架构（深度 CNN + MLP）图像分类的结果。
结果与普通的 CNN 类似，其中 cmp 的效果都比 pip 的好。
不过，结果在下面这种情况时出现了不同——
4）用双向长短时记忆（LSTM）架构处理 IMBb 电影评价
注意这里，GPU 的训练时间是 CPU 的两倍多？！
是的，你没有看错。
5）最后，用 LSTM 做文本生成：
虽然结果还是 GPU 的训练时间更短，但除了 64 vCPU，其他 CPU 的训练成本更低。
3. 结论
有了上面的测试，Max 得出结论认为，使用 64 vCPU 不利于深度学习，因为当前的软件/硬件架构无法充分利用所有这些。通常情况下，64 vCPU 与 32 vCPU 性能相差不多（甚至更差）。在平衡训练速度和成本方面，用 16 核 CPU + 编译的 TensorFlow 似乎是最佳选择。编译的 TensorFlow 库有 30％-40％ 的速度提升，这是个惊喜。可惜谷歌官方不提供具有这些 CPU 加速功能的 TensorFlow 预编译版本。
当然， Max 指出，这里之所以有成本优势，只能在谷歌云特殊的机制下，那就是权限低的虚拟机用较低的价格提供。Max 认为，在个人使用的情况下，使用谷歌云 CPU 训练深度学习模型是值得考虑的。如果不考虑这一点，云端 CPU 的这种优势是不会存在的。
编译来源
http://economictimes.indiatimes.com/tech/software/intel-nvidia-battle-it-out-in-data-centre-market/articleshow/59519131.cms
http://minimaxir.com/2017/07/cpu-or-gpu/
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