על תחנות עבודה/שרתים ל-AI/DL

יותר ויותר חברות נכנסות לתחומים כמו AI ו-Deep Learning (או DL בקצרה). לא מעט חברות מעדיפות להשתמש בשרותים שספקי ענן ציבוריים מוכרים. שרותים אלו נותנים API לשימוש. השרותים עצמם שונים בין ספק לספק ומומלץ להתייעץ עם אלו שמבינים בתחומים אלו בענן לפני שמתחילים לעבוד עם שרות מסוים, מאחר שיציאה משרות כזה בעתיד אינה קלה.

ויש כמובן את אלו שמעדיפים לעבוד עם ברזלים מקומיים. אני בהחלט יכול להבין אותם: מדובר ברוב המקרים בהשקעה חד פעמית (למעט שדרוג בעתיד של כרטיסים או אחסון מקומי) ואין תשלום חודשי נוסף. פוסט זה מיועד בדיוק לאותם חברות/סטאראטפים/ארגונים.

לפני שניגש לעניין התחנות, נסתכל על ה-GPU והשאלה הראשונה שצריכה להישאל היא: האם בחברה משתמשים ב-CUDA או ב-OpenCL? אם מדובר ב-CUDA, אז כרטיסים של חברת nVidia יכולים להיכלל. אם מדובר לעומת זאת ב-OpenCL, אז כרטיסים של AMD מסידרת Instinct (דרך פלטפורמת ROCm), ה-GPU הפנימי של מעבדי אינטל (לחישובים קטנים, או ב-CPU עצמו, זה גם עובד על מעבדים של AMD) או לכרטיסים שאינטל תוציא בשנה הבאה.

השאלה הבאה צריכה להישאל היא לגבי "שרשור" כרטיסי GPU. ל-nVidia יש את ה-NVLink שמאפשר להצמיד זוג כרטיסים ולקבל תקשורת ביניהם במהירות 100 ג'יגהביט לשניה. ל-AMD עם כרטיסי MI50 ו-MI60 יש את AMD Infinity Fabric לחבר בין זוג כרטיסים ולקבל מהירות של 200 ג'יגהביט לשניה. לכן חשוב לדעת מראש כמה כרטיסי GPU יהיו בתחנה, והאם אתם רוצים להצמיד כל זוג.

השאלה הבאה: כמה כרטיסים יהיו במכונה?

אם אנחנו מדברים על כרטיס 1 או זוג, אז כל דסקטופ רגיל יספק את העבודה, כל עוד יש במכונה ספק כח של 700 וואט (אפשר פחות אך לא מומלץ, במיוחד שההבדל במחירים נמוך) עם נצילות של 80+ זהב. בקשר למעבד – תלוי בכם, יכול להיות אינטל או AMD, אין הרבה הבדל.

אם אנחנו מדברים על 3 כרטיסים ואנחנו מתכוונים גם להשתמש גם באחסון בתצורת חיבור M.2 – מומלץ להסתכל על פתרון מבוסס AMD Threadripper מהסיבה הפשוטה שמעבד זה מציע יותר נתיבי PCIe (כ-64 נתיבים) בהשוואה לכל מעבד דסקטופ של אינטל. מעבד זה הוא היחיד שמאפשר לחבר 3 כרטיסים. לגבי כמות ליבות – יש מספר דגמים, כמו 2950X עם 16 ליבות, 2970WX עם 24 ליבות ו-2990WX עם 32 ליבות. ההבדל בינם מבחינת מחיר – כמה מאות בודדות של דולרים.

אם אנחנו מדברים על 4 כרטיסים (עם או בלי הצמדה) אני ממליץ להסתכל על פתרון מבוסס AMD EPYC. מעבד זה נותן לנו לא פחות מ-128 נתיבי PCIe, כך שאפשר "להשתולל" מבחינת מפרט מבלי "לחטוף" במחיר, הואיל ומעבד EPYC נחשב מעבד זול מבחינת מחיר (אבל הוא מעולה מבחינת ביצעים). מכיוון ש-EPYC הוא מעבד לתחנות עבודה יעודיות ושרתים, נזכיר גם את מעבדי Xeon SP של אינטל, ובמקרה כזה נצטרך פתרון של 2 מעבדים (תלוי בכמות הליבות שאנחנו רוצים). אם אנחנו מעוניינים בכמות גדולה של ליבות (16 ומעלה) עדיף לבחור את הפתרון של AMD מבחינת מחיר זול יותר.

אחרי שדיברנו על ה-GPU, השאלה הבאה תהיה: איזו מערכת הפעלה רוצים להריץ על המכונה? גם ב-AI וגם ב-DL רוב הדברים הזמינים ונתמכים – רצים על לינוקס, פחות על Windows. יש הרבה דברים פופולריים כמו TensorFlow שירוצו על Windows, אך יש פחות תמיכה על כך מהקהילה.

השאלה הבאה: מחשב בניה עצמית או מותג? אפשר לרכוש את החלקים ולהרכיב, או שאפשר לרכוש מכונות מותג. כל אחד והעדפותיו. אם אתם מחפשים מכונות מבוססות EPYC, ל-Gigabyte יש את W291-Z00 ואת SuperMicro עם השם המאוד-קליט A+ Server 4023S-TRT. מכונות מבוססות Xeon או מעבדי אינטל – תמצאו אצל כל יצרן.

דברים שכדאי לבדוק לפני הקניה:

  • כרטיס רשת 10 ג'יגהביט – אם יש לכם כמות גדולה של תכנים שצריכה להיות מוזרמת אל התחנה, מומלץ להשתמש בכרטיס 10 ג'יגהביט בין האחסון המרוכז לתחנת העבודה. אם מדובר על מאות קבצי BLOB (תמונות וכו') בדקה, כדאי לשדרג ל-25/40/50 ג'יגהביט.
  • כמה סשן של פעילות צורך זכרון GPU? כרטיסי RTX מעל 2080TI יקרים מאוד, כדאי אולי לרכוש זוג כרטיסים "ביתיים" מאשר כרטיס אחד שעולה הרבה יותר.
  • אם כל התוכן שצריך לעבור "אימון" לא עולה על 2 טרהבייט ויש מכונה אחת – כדאי לרכוש 2 מקלות אחסון כמו סמסונג 970 PRO (או EVO 860) ולהגדיר אותם כ-RAID-0 ולאחסן את התוכן עליהם.

לסיכום: תחנת עבודה עם מפרטים כמו שציינתי יכולה לעלות החל מ-5000$ ומעלה, ולחברות עם תקציב מצומצם כדאי לבדוק מספר אופציות. לפעמים כדאי לבדוק מעבדים אחרים שנותנים ביצועים מעולים אך במחיר נמוך משמעותי מהמתחרים, לפעמים כדאי לרכוש כרטיסים יותר "ביתיים" בזוגות מאשר כרטיסים יעודיים במחירים כפולים ומעלה.

ה"מפלצות" החדשות של אינטל

אינטל החלה לאחרונה לחשוף יותר ויותר פרטים על המעבדים החדשים מסידרת Cascade Lake לשרתים, אלו מעבדים שישבו תחת המשפחה "Cascade Lake SP" והמשפחה הזו תהיה היורשת של הדגמים מסוג "Skylake SP". בימים האחרונים הציגה אינטל פרטים ראשונים על נגזרת ממשפחת ה-Cascade Lake ואותה נגזרת נקראת Cascade Lake AP.

הסיפור (הלא רשמי) בכל מה שקשור ל-Cascade Lake AP (שמעתה פשוט אקרא לו בפוסט: AP) הוא פשוט: AMD הוציאה את מעבדי ה-EPYC שלהם עם גרסאות עד 32 ליבות. מעבדי ה-EPYC בנויים בעצם ממספר מעבדים שיושבים בחבילה אחת. כך לדוגמא, מעבד עם 32 ליבות מכיל 4 פיסות סיליקון שכל אחת מהן מכילה 8 ליבות.

אינטל כמובן החליטה במסגרת התחרות קצת לצחוק על AMD. הם פרסמו את זה:

עובדתית, הדברים אינם נכונים, מה גם שמבחינת ביצועים, המעבדים של AMD עוקפים את המעבדי שרתים של אינטל בכל הקשור לוירטואליזציה וקונטיינרים, אבל איך אומרים באנגלית: Water Under the bridge. מה שלא השתנה – זה שאינטל רוצה עכשיו להתחרות במספר ה-Cores מול AMD וכמובן לגרוף מכך רווחים רציניים. לגטימי? בהחלט.

מה שאינטל כן עשו, הם בעצם החליטו לעשות "Me Too" כמו ש-AMD עושים, רק עם שינויים. מעבדי ה-AP יהיו עם עד 48 ליבות. מה שאינטל בעצם עושים, זה לקחת 2 פיסות סיליקון של ה-SP (כלומר Cascade Lake SP) שכל אחד מהם עם 28 ליבות, לבטל לכל אחד מהם 4 ליבות, להכניס אותם לחבילה אחת (עם תושבת שונה ממה שיש כיום, ההערכות בשוק מדברות על LGA 5903), ובכך למכור ללקוח מכונה עם 2 מעבדים שתכיל בעצם 96 ליבות.

איך יבוצע החיבור בין הליבות עצמן ובין הליבות לבין המעבד השני? דרך חיבור שאינטל המציאה ומשתמשת ב-SP, שנקרא UPI. החלק של ה-UPI הוא חלק מאוד חשוב: חיבור לא אופטימלי יתן תקשורת יותר איטית בין הליבות ובין המעבדים, אבל לאינטל יש נסיון. כרגע לא ניתן ממש להרחיב לגבי ה-UPI במעבדי AP הואיל ואינטל לא פרסמה את התצורה שבה היא תפרוס את חיבורי ה-UPI (ופרטים רבים נוספים על הארכיטקטוטרה והמעבדים), וההערכות הן שאינטל תפרסם יותר פרטים בשבוע הבא, בכנס ה-Super Computing 2018.

השאלה שרבים ישאלו: לפי הפרטים המפורסמים, האם המעבדים האלו משנים דברים בצורה רדיקלית? הרבה יותר טובים ממה שקיים כיום מהצד של אינטל ובכלל?

קשה מאוד לתת תשובה לכך כשחסרים המון פרטים, אבל הנה מספר פרטים אחרים שיכולים לעזור להרכיב (חלקית) את הפאזל: אינטל, יחד עם יצרני השרתים, דחפו ודוחפים את השוק לכיוון שרתים עם 2 מעבדים, כשבחלק מהמקרים היו מוכרים ללקוחות שרתים עם מעבד אחד, כשיש מקום להכניס 2 מעבדים (כיום היצרנים קצת ירדו מהמנהג). לא חשוב מה העומס והעבודות שאתה מתכנן להריץ על שרת כזה, אינטל תמיד תאמר לך שאם אתה רוצה את הביצועים הכי טובים מאותה מערכת – הם יגיעו אם תכניס 2 מעבדים ותמלא את כל תושבות הזכרון הקיימות בשרת. זה נכון? בחלק מהמקרים כן, בחלק מהמקרים זה לא ממש משנה.

אינטל גם הציעה מעבדים שמתאימים לשרתים עם תמיכה ל-4 עד 8 מעבדים (בעבר אלו היו מעבדי Xeon E7, כיום הם אותם מעבדי Xeon SP אם כי מסידרת ה-Gold או Platinum). הבעיה (שבגינה אני לא ממליץ לרכוש שרתים כאלו, ויש להבדיל בין שרת 2U/3U/4U עם 4-8 מעבדים לבין מארז Blade ששם הדברים שונים לחלוטין) המרכזית היא שה-Scaling שתצורות כאלו נותנות אינו נותן ביצועים ששווים את המחיר של שרת כזה. זה לא רק ש-חץ בן חמו לא ממליץ, זו המלצה שניתנת ע"י מאות ואלפי אנשי מקצוע בארץ ובעולם, ובגלל זה הרוב פשוט רוכשים שרתים עם מקסימום 2 מעבדים, ונראה שאינטל הבינו את הפואנטה עם מעבדי ה-AP, שם התצורה המקסימלית תהיה עד 2 מעבדים.

למי מיועדים המעבדים והמערכות הללו? ברוב המקרים, התשובה היא: לספקי העננים הגדולים ובמיוחד לאלו שנותנים שרותים של Deep Learning/AI. לשאר החברות, מחיר של שרת עם 2 מעבדי AP יהיה יותר גבוה מ-2 שרתים עם מעבדי SP בתוכם.

לסיכום: אינטל רוצה להיכנס למלחמת ליבות, ואני שמח שהיא לומדת מהמתחרה הקטנה שלה (AMD) דברים חדשים. אינטל כבר מייצרת את המעבדים עם 28 ליבות, אז לשים 2 באריזה אחת ולגבות כפול (פלוס) זה יכול להיות רווח מצוין. האם אתם, כצרכני שרתים, צריכים דבר כזה? האם זה שווה את המחיר? אני בספק.

על קונטיינרים וחומרה

חברות גדולות החלו לטבול בוהן בתחום הקונטיינרים. מכיוון שאלו חברות גדולות, הכל נעשה לאט עם ישיבות רבות, משווקי פתרונות, אינטגרטורים חיצוניים, הרבה יועצים ובקיצור – המון מידע מגיע, ובתוך ים המידע לפעמים לא מגיע מידע שיכול דווקא לעזור בהחלטות תקציביות והוצאות על המערכת, ולשם כך פוסט זה בא לסייע.

בוא נחשוב על בנק X, בנק גדול עם סניפים בכל רחבי הארץ עם פעילות ללקוחות עסקיים ופרטיים, משכנתאות ושלל דברים אחרים שבנקים נותנים ונתרכז בפעילות האינטרנט שלו. עד לאחרונה הבנק היה צריך צי ענק של שרתים כדי לאפשר למאות אלפי/מיליוני לקוחותיו להתחבר לאינטרנט, לראות מצב חשבון, ולבצע פעולות.

עולם הקונטיינרים משנה מספר דברים חשובים:

  • אפשר להקים הרבה פחות מכונות VM כדי לתת את אותו שרות.
  • קונטיינרים צריכים 30-70% פחות משאבים בהשוואה להרצת אותה אפליקציה שרצה ב-VM
  • מבחינת Scalability – קונטיינרים עושים את העבודה בצורה יותר טובה בהשוואה ל-Scaling של מכונות VM, והגדילה הרבה הרבה יותר מהירה בהתאם לעומסים.

עד פה את זה כולם יודעים, רק שיש עוד עניין אחד שרבים לא כל כך מודעים לו: סוגי ברזלים, וברשותכם אסביר.

אם נסתכל על חברות ענקיות כמו פייסבוק וגוגל, נראה שבהתחלה השרתים שלהם היו שרתים מאוד צנועים, והם פשוט הכניסו המון שרתים על מנת לבצע Scale Out עם מעבדי Xeon. לאחרונה, אותן חברות החלו לעבור לארכיטקטורות מתחרות, בגוגל לדוגמא עברו למעבדי Power של IBM ומעבדי ARM חדשים ו-Facebook גם מכניסים מעבדי ARM. זה לא ללקוחות שלהם, זה בשביל להריץ את הקונטיינרים שלהם.

לכל אחד מהארכיקטורות האחרות יש יתרונות על פני מעבדי ה-Xeon (גם החדשים) של אינטל:

  • למעבדי ARM יש את היתרון הגדול של כמות ליבות גדולה וצריכת חשמל נמוכה, מצב אידיאלי כאשר כל קונטיינר אינו צריך עוצמת מעבד רצינית ולפיכך ניתן להריץ יותר קונטיינרים פר מכונה פיזית מבלי לצרוך כמות חשמל כה גדולה. כך לדוגמא מערכת Apollo 10 של HPE תוכל בקרוב לקבל מעבדי ARM בגירסה יעודית. חברת Qualcomm לדוגמא יצרה מעבד שנקרא Centriq ויצרני שרתים מובילים שמחים לאמץ ולמכור שרתים עם פתרון זה.
  • למעבדי Power יש הרבה יותר כח מכל מעבד Xeon שיש לאינטל. אלו המעבדים שמפעילים את ה-MainFrame למיניהם ו-IBM מוכרת לדוגמא שורת מכונות שמריצות לינוקס בצורה טבעית עם אחריות ושרות מלאים (עם Red Hat 7.4) וכל מכונה יכולה להריץ הרבה יותר קונטיינרים בהשוואה למכונה מבוססת Xeon (תלוי כמובן במפרט).
    יתרון נוסף של מעבדי Power9 של IBM – זה שניתן להריץ קונטיינרים באופן טבעי ישירות על ה-Main Frame, ולקבל לא רק ביצועים טובים, אלא את השרידות הכי גבוהה שיש (זו המערכת היחידה שאתה יכול להוסיף זכרון, מעבדים כשהמערכת רצה).

נשאלת כמובן השאלה: מה עם תאימות בינארית? התשובה לכך היא די פשוטה: המערכת הפעלה שתרוץ בקונטיינרים כבר קיימת לקונטיינרים. מה שנשאר הוא לקמפל ספריות וקוד פנימי של החברה ובכך בעצם ליצור קבצים בינאריים לפלטפורמה שנבחרה וכך נוכל לבנות Images שהם אופטימליים (ללא שום המרות או אמולציות) לפלפורמה שנבחרה. לדוגמא – אם האפליקציות שהחברה כותבת הם ב-JAVA ורצים על Tomcat, אז ה-JDK קיים באתר של IBM ויש קונטיינר מוכן עם Tomcat ל-Power9. אותו הדבר קיים גם ל-ARM.

לסיכום: קונטיינרים זה דבר שלא רק חוסך במשאבים ומאפשר גדילה בצורה הרבה יותר טובה, אלא גם מאפשר לעבור למערכות אחרות שאינן Xeon ושנתמכות ע"י מירב יצרני הברזל המוכרים וגם מערכת ההפעלה נתמכת הן ע"י יצרן הברזל והן ע"י Red Hat ו-SuSE.

על פריצת ה-Spectre V2

בפעם הקודמת כתבתי כאן על הפריצות Meltdown ו-Spectre, על תיקונים ועל ביצועים. הפעם אני מעוניין להתעכב על Spectre גירסה 2 (V2), ומה קורה עם זה.. למעוניינים: פריצת Meltdown כבר תוקנה, ה-Spectre V1 גם (פחות או יותר) אבל Spectre V2 מתגלה כבעיה עקשנית..

והאצבעות מופנות הפעם ל… אינטל. (היתה בעיה עם מעבדי AMD, היא כבר טופלה [כולל במעדי Epyc ו-Threadripper]).

אז קצת הסבר מקדים. קודם כל, אני מדבר על הבעיה הן מבחינת שרתים, והן מבחינת דסקטופ אך הנזק האמיתי קורה בשרתים וספציפית מכיוון שחברות בארץ נוהרות אחרי אינטל, אז כל החברות מושפעות, כולל ספקי ענן (פרטי, ציבורי) שמשתמשים במעבדי אינטל.

את הפירצה בגירסה 2 של Spectre אפשר לסכם בפשטות כך: מריצים VM בוירטואליזציה כלשהי? (באמת שלא חשוב מה פתרון הוירטואליזציה, כולם משתמשים ב-VT-X, VT-D במעבדי אינטל) אז מאותו VM ניתן להגיע למכונות VM אחרות ול-HOST עצמו. מריצים קונטיינרים? אז מהקונטיינר ניתן להגיע אל ה-HOST עצמו וב-2 המקרים מספיק קוד זדוני די קטן כדי להשתמש בפירצה. מספיק חמור?

בניגוד למקרים אחרים, בכדי לטפל ב-Spectre V2 צריך עדכון מיקרוקוד ישירות למעבד וכאן הדברים מתחילים להיות טיפה יותר מורכבים: כשזה מגיע ללינוקס ול-VMWare (נו טוב, VMWare בחלקן מכיל תואמות ברמת ה-Host ללינוקס ברמה של ABI) – אז עדכון המיקרוקוד מגיע מיצרן הפצת הלינוקס או מ-VMWare, כך שלא צריך לפנות ליצרן החומרה כדי לקבל את העדכונים. בעקרון, לינוקס קורא אמנם את הגדרות ה-UEFI/BIOS אבל לא מתייחס לכל ההגדרות ברצינות (מפתחי Kernel ותיקים בלינוקס די מזלזלים במימושי ה-UEFI/BIOS, בהצדקה מסויימת).

במיקרוסופט לעומת זאת, עדכון המיקרוקוד צריך להגיע מיצרן השרת/מחשב, כלומר בשביל לעדכן לדוגמא שרת או מחשב של DELL/HP/LENOVO, תצטרך את תוכנת העדכונים שלהם ולעדכן בנוסף לעדכונים של מיקרוסופט (שלמיטב ידיעתי אינם כוללים שום עדכוני מיקרוקוד).

אינטל שחררה עדכוני מיקרוקוד ויצרניות הפצת הלינוקס הכניסו אותו לעדכוני הפצת לינוקס, וגם VMWare הכניסה את העדכון (דרך ה-VUM), אלא שאז התגלתה הפדיחה של אינטל. כנראה שאינטל לא ביצעה מספיק ניסויים ובדיקות על מעבדי E5/E7 V3, V4 וחלק מהחברות שעדכנו את המיקרוקוד קיבלו "הפתעה" לא נעימה – אתה מפעיל את המכונה, מתחיל לבצע עבודות ולפתע – המחשב מבצע לעצמו Reset. אין לוגים, אין כלום. נסו לדמיין את זה על שרת שמריץ ESXI או איזה שרת DB כבד שפתאום מנתקים לו את החשמל.

כתוצאה מכך, VMWare, RedHat ואחרים החליטו לבצע Rollback וכנ"ל גם יצרני שרתים ששחררו עדכוני מיקרוקוד דרך מערכות העדכונים שלהם ל-Windows. במכונות לינוקס כשבודקים את עניין המיקרוקוד לאחר עדכונים מיום שלישי, זה נראה כך (ב-CentOS 7 וב-RHEL 7) כשבודקים את ה-Changelog. אני מאמין ששאר הפצות הלינוקס גם חזרו אחורה.

מכיוון שזהו מיקרוקוד של אינטל וזהו קוד סגור, אז אין אפשרות "לחטט" בקוד, אין לוגים, אין כלום. ליצרני הפצות לינוקס ולכל האחרים זה מגיע כקובץ סגור וחתום, עם תוכנת helper "לזרוק" את הקוד לתוך ה-CPU ולבצע Reboot.

שימו לב: ההבדל העיקרי בין עדכונים מיצרן השרת לבין עדכוני לינוקס/VMWare בכל הקשור למיקרוקוד, הוא שבמערכות לינוקס/VMWare, עדכוני המיקרוקוד חלים על המערכת זמנית, אחר ה-Boot ואילו עדכוני המיקרוקוד של יצרן השרתים שנמצאים בחבילת ה-BIOS/UEFI הם קבועים. זה לא כל כך משנה בלינוקס וב-VMware אולם בהחלט משנים ברמה של מערכות מבוססות Windows.

אז מה עושים כרגע? לא ניתן לעשות יותר מדי דברים עד שיצא עדכון חדש. בשלב זה אם תיפנו ל-Red Hat (ואתם לא לקוח גדול כמו בנק או חברת Fortune 500) אז תופנו בנימוס ליצרן השרת שיטפל בכם (ויצרן השרת יפנה בנימוס ל-Red Hat כי עם כל הכבוד, תמיכת הלינוקס של יצרני השרתים היא לא בדיוק רמה גבוהה..) ואם תפנו בנימוס לאינטל, היא תפנה אותך ליצרן מערכת ההפעלה שלך ואם מערכת ההפעלה שלך היא Windows אתה תופנה בנימוס ל.. יצרן המכונה שלך. כיף!!

מבחינת לינוקס, אם אתם מריצים RHEL או CentOS (מגירסה 5 ומעלה) ואתם רוצים לבדוק אם לאחר העדכונים אתם חסינים, אתם מוזמנים להריץ על המכונות שלכם את הסקריפט בלינק כאן (לחצו על Diganose והורידו את הסקריפט שמופיע שם).

לסיכום: כרגע, לא ניתן לעשות הרבה זולת המתנה לאינטל שישחררו עדכון מיקרוקוד יותר יציב שנבדק על מעבדים ישנים יותר. אם יש לכם מערכות סריקה (IPS ושאר קיצורי שמות) – אני מאמין שהם הוציאו עדכוני חתימות לגלות אם מישהו מנסה להזריק לכם קוד שמשתמש ב-Spectre (אבל אני לא בטוח כמה זה יתפוס, אפשר להשתמש בפירצה הזו גם עם קוד JS פשוט ובמקרים רבים ניתן פשוט לבצע code obfuscation ["ערפול קוד"], במיוחד כשיש לכם מערכות חשופות לאינטרנט).

ברגע שאינטל משחררת עדכון קצת יותר יציב, אשמח לעדכן בטוויטר, בפייסבוק העסקי, וכאן בבלוג.

אינטל מציגה – הדור השמיני .. בערך

אינטל הציגה שלשום את הדור ה-8 של המעבדים החדשים שלה. אנחנו רגילים לשמוע אחת לשנה מאינטל הכרזות שונות על המעבדים החדשים, כמה הם מעולים, כמה הם מהירים וכו' וכו'. הפעם, בניגוד לעבר, הדברים .. שונים במעט.

אינטל הציגה לפני כשנה (ב-20 לאוגוסט 2016) את משפחת ה-Kaby Lake, מעבדים חדשים לדסקטופ ולמובייל, הדור השביעי החדש. כשמנפים את כל הילולי היח"צ, מבינים אנשי מקצוע רבים שקניה של המעבדים הללו לא תועיל בהרבה. כן, יש שיפור של 10-15% (וגם זה רק במקרים מאוד מסויימים), אבל שינויים ושיפורים משמעותיים – אין ממש כאן. בהמשך הדרך אינטל הציגה את ה-Kaby Lake-X, משפחת מעבדים שצריכה לוח אם חדש עם צ'יפ X299, רק שעד היום רבים וטובים לא הצליחו להבין מה עבר בראש להנהלת אינטל בחיפה. קניה ושימוש במעבד כזה מבטיחה לך מיידית שהלוח אם היקר שקנית – מחצית ממנו מיד תהיה מושבתת ברגע שתכניס מעבד Kaby Lake-X לתושבת, ושלא לדבר על כך שאין אפילו את היחידה הגרפית במעבד. בקיצור – אתה משלם יותר ממחיר מעבד Kaby Lake (ואם תכלול את מחיר הלוח אז המחיר יוצא הרבה יותר), ואתה מקבל .. פחות. מה בדיוק הטעם לרכוש מעבד כזה ממשפחה כזו? אין לי ולאחרים מושג ירוק.

אז שלשום אינטל ניסתה את מזלה בפעם השלישית בהצגת .. Kaby Lake Refresh כלומר "דור שלישי" ל-Kaby Lake (ובקיצור KLR), וגם הפעם אינטל הבטיחה ניסים ונפלאות, רק שהם יותר התרכזו בתוכן וידאו ברזולוציית 4K (ואם מי שקורא את הוידאו חושב שמעבד כזה ללא כרטיס גרפי חיצוני יתן פתרון טוב לעריכה – הוא טועה טעות מרה), וכרגיל גם הפעם אינטל הצהירה שהמעבדים החדשים יהיו מהירים ב-10-15% בהשוואה ל-Kaby Lake (על Kaby Lake-X אף אחד לא דיבר במהלך החשיפה).

אבל הפעם הדברים מעט שונים ולשם שינוי, הדברים שונים לטובה. לקח לאינטל כמה שנים טובות ותחרות שהתחילה לפני כשנה פלוס מצד AMD (עוד בזמן שהכל היה רכילויות ושמועות) בשביל להפנים משהו פשוט: אנשים לא מחפשים עוד אחוזים בודדים של שיפור ביצועי מעבד, אנשים לא מחפשים גימיקים של תכונות שאפשר להשיג בצד ג' (Optane.. נו באמת!). אנשים מחפשים ליבות ונימים כדי שהמחשב הנייד יעבוד בצורה יותר טובה ומהירה, עם תמיכת זכרון מעבר ל-16 ג'יגהבייט, ואנשים רבים מחפשים זאת עם צריכת חשמל נמוכה.

להלן התשובה של אינטל (לחצו להגדלה):

עד היום בסידרת המעבדים U של אינטל בגירסת ה-15 וואט, היו 2 ליבות ו-4 נימים. אינטל סוף סוף בדגמים i7-8650U, i7-8550U, i5-8350U, i5-8250U מוסיפה 2 ליבות ומאיצה את מהירות השעון כשהמעבד נמצא במצב Turbo (אם כי מהירות הבסיס יותר נמוכה, לא באשמת אינטל, יש גבול למה שאפשר להוסיף במגבלת מעטפת של 15 וואט). בנוסף, אינטל הכפילה את זכרון המטמון בדגמי i7 ל-8 מגהבייט ובדגמי i5 ל-6 מגהבייט. אם נתרגם את זה לביצועים אז אם האפליקציה שאתה מריצה אינה מתפרסת על נימים וליבות נוספים, תקבל עוד 5-15% בביצועים אולם באפליקציות שיודעות לנצל כמות ליבות ונימים, תקבל ביצועים יותר גבוהים עד 40-50%. בכל הקשור לכמות זכרון במחשב, היצרנים יוכלו להציע עד כמות זכרון של 32 ג'יגהבייט (בניגוד למגבלת ה-16 ג'יגהבייט בעבר). שימו לב: המעבדים האלו לא יופיעו בכל המחשבים הניידים אלא יותר במחשבים בסקטור ה-Ultra Book במחירים שמתחילים ב-1000$ ומעלה (מחיר המעבד בלבד הוא בסביבות ה-410$!!)

אינטל בחודשים הקרובים תציג את שאר המעבדים שמיועדים לדסקטופ או למחשבים ניידים כתחנות עבודה (Mobile Workstation – סידרת ה-35 וואט) תחת השם Coffee Lake ובשנה הבאה היא תציג עוד מעבדים באותו דור (אם כי ביצור של 10 ננומטר) תחת שם הקוד Ice Lake. על מעבדי ה-Coffee Lake אפרסם פוסט בקרוב אבל ממה שכבר ידוע, אינטל החליטה להוסיף לכל המעבדים עוד 2 ליבות ולהרחיב את הזכרון מטמון בחלק מהמקרים.

כפי שציינתי לעיל, עניין הליבות הוא מאוד חשוב ואני שמח שאינטל החלה לזוז בעניין. אחד הצעדים המבורכים שאינטל עשתה היא להוציא את סידרת ה-Sky Lake X שסוף סוף מאפשרת לצרכנים לרכוש מעבדים ופתרונות עם 8 עד 18 ליבות מבלי למכור כליה או למשכן את הבית בקניית מעבדי Xeon (הסידרה הזו לא מחליפה את Kaby Lake אלא רק מוסיפה דגמים לשוק היותר מקצועי). אפשר לראות זאת גם בסידרת מעבדי ה-Atom C3000 החדשה שמיועדת לשרתים קטנים (דגש על "קטנים", זה מובנה בתוך לוח אם Mini ITX) ששם אינטל סוף סוף מציעה מעבדים עם 16 ליבות ו-16 מגהבייט זכרון מטמון במחיר זול (יחסית!) של 449$ (הלוח עם המעבד עולה בערך $1000).

מה שעכשיו אינטל צריכה לעשות, זה להפסיק עם ההתנהגות של "בשביל מה לך?". אינטל מדור לדור של מעבדים ו-Chipset מקצצת בכמות ניתובי ה-PCIe. מילא היה מדובר בחסכון מחיר לצרכן אך כפי ש-AMD מוכיחה עם מעבד ה-Threadripper 1900X שלה (ששם AMD מציעים 8 ליבות ו-16 נימים עם 60 ניתובי PCIe זמינים למשתמש! במחיר של 549$ למעבד) – אין כאן שום חסכון. גרוע מכך – בלוחות עם ה-X299 Chipset, כל מקל M.2 SSD עובר דרך ה-Chipset ואם יש לך 2 מקלות או יותר, אתה תקבל ביצועים שמוגבלים ע"י ה-Chipset. ב-AMD אין שום מגבלה כזו במעבדי ה-Threadripper, ואין שום בעיה להכניס אפילו 4 כרטיסים גרפיים ולקבל PCIe X16 על כל כרטיס, דבר שהוא בלתי אפשרי בלוחות המבוססים על X299 וחבל.

עוד נקודה שאינטל צריכה להבין – היא עניין המחירים. כש-AMD יצאו עם מעבדי ה-Ryzen, אינטל חתכה במכה אחת את המעבד עם הכי הרבה ליבות שהיה לה לדסקטופ (ה-6950X) מ-1700$ למחיר של 628$ (כיום באמזון ניתן להשיג אותו במחיר מצחיק של $359!). כיום בסידרת מעבדי ה-Sky Lake-X, מחיר מעבד של 16 ליבות ו-32 נימים שיצא בקרוב יעלה לא פחות מ-1700$ (בשעה שמעבד Threadripper עם 16 ליבות ו-32 נימים עולה $1000). כפי שתיארתי לעיל, גם מעבד כזה יסבול מהגבלות בגלל ה-X299 Chipset אולם עד כה אינטל לא חשבה להוריד מחירים.

לסיכום: לעניות דעתי, אינטל צריכה הרבה יותר להקשיב לצרכנים שהם הלקוחות שלה. מבחינת מכירות, אינטל מוכרת הרבה יותר ללקוחות הדסקטופ והמחשבים הניידים מאשר לשרתים או לסקטורים אחרים. לקוחות רוצים יותר ואם לקוחות מעוניינים, אז כדאי לספק להם את מה שהם רוצים במחיר הוגן. אם לקוח רוצה שהמחשב שלו ירוץ בצורה מעולה ללא תקלות ורוצה להשתמש בזכרון מסוג ECC – אינטל צריכה לאפשר לו במקום לחסום את זה ברמת ה-Chipset. אם לקוח רוצה להכניס 4 מקלות M.2 ולקבל מהירות מקסימלית ב-RAID-5 ולא להיות מוגבל על ידי Chipset – אפשרו לו ותחסכו את הפדיחות ש-AMD מציעה כל מה שלא הצעתם ובמחיר יותר זול.