1樓：程式碼混混
Phi 應用軟體太少。
GPU的已經規模化了。
但GPU的效能瓶頸卡在與cpu互動上
GPU和PowerPC合作了，應用支援怎麼樣？
2樓：劉明
個人親身感受，記憶體訪問是硬傷。knight corner的理論峰值是沒錯的，但這只適合處理資料的區域性性非常好的情況，也就是沒有大量記憶體訪問的情況。intel自己也強調了，向量化的好處相比記憶體訪問是廉價的，所以不是所有程式都適合mic的，用intel的分析工具檢視一下也能確定程式是否合適mic，若90%以上是不需要跨度大的記憶體訪問（區域性性非常好）的向量計算，那mic提速沒有懸念。
據說knight landing在記憶體訪問方面改善了很多，但相比cpu還是有很大距離的。
3樓：
就目前的情況，在相當長的一斷時間，還不能。
GPU出現的時間已經有很長一陣子了， 相關的應用已經成熟了許多。MIC可以說是Intel眼紅GPU而出的產品，本身就是追趕者的角色。如果沒有在架構優勢、應用效能、程式設計模型上的大幅超越，要實現產品市場的追趕，說服應用的開發者投入Xeon Phi的懷抱，幾乎沒什麼可能。
現今的情況是，MIC的優勢並不很明顯（至少Knight Corner是）。MIC所主要宣稱的易程式設計性，是高度依賴於編譯器的自動向量化和並行化。然而自動優化絕非是一勞永逸的事情，Intel編譯器能自動優化得好的應用，往往用GPU手動來做優化，難度也不會太大，效果也會很不錯（GPU也有OpenACC）。
如果都做手動優化，GPU和MIC就各有各的優缺點了。我深有體會的一點是，程式設計模型中，MIC的SIMD的就比GPU的SIMT機械太多。
效能的優化是無止境的，而且也是有代價的。架構之上， 易程式設計性和高效能是很難兼得的。易程式設計往往意味著損失一部分效能。舉個例子，MIC的L2 Cache維護了一致性，能夠提高訪存效率
4樓：邢暢
參加過兩次ASC，Xeon Phi 使用中的各種苦痛不想多說，拋開API使用的各種坑不談，單說效能， @科學匠人 別說乙個核心和Xeon E5比速度，60個加起來，也不過抵得上乙個E5……
記得手冊標稱效能是乙個Xeon Phi和三個Xeon E系列相當，然而實際使用時面臨各種坑，比如對於計算模型要求苛刻，頻繁的讀寫速度緩慢，卡上記憶體嚴重不足。就算你這些問題 GPGPU 多多少少也會遇到，但是當乙個主機板上加入多個 Xeon Phi 卡時就會出現各種bug，導致基本即使主機板可以插入三個 Xeon Phi，也只能開啟乙個進行工作。官方雖然聲稱加速超過萬倍，不過那是跑了最基礎的矩陣運算，乙個在CPU上單執行緒裸跑三重迴圈，乙個在加速卡上用合適的矩陣尺寸輔以各種並行甚至換了演算法，完全不足以體現現實需求。
現實需求是我想要在MIC上做乙個Jacobi迭代的時候乙個矩陣根本不能 offload 下去，必須配合複雜的同步策略，來回資料傳遞，單純加速卡甚至比不上E5的速度。
我用的是早期版本的 Xeon Phi 7系列，感覺硬體設計十分奇詭，傻大黑粗頗有蘇聯遺風，各種管線優化基本得上彙編，還基本寫不對。順便一說，60個核心不能同時開啟，會出現內部時鐘無法同步的問題。
當時實驗的程式規模不大，但是除錯極為困難，手冊也晦澀模糊，官方資料匱乏，出現問題上論壇提issue也沒人解決，跟蹤除錯基本不可能，我和乙個搭檔 @曹舒翔 寫的是欲仙欲死啊；雖然在 API 設計上 CUDA 也爛的不相上下，但是好歹N家工具鏈齊備手冊明晰樣例豐富，連蒙帶猜也能把API用對。
多說一點，ASC比賽的時候是以功耗為標準，Xeon Phi用起來簡直就是暖氣+鼓風機，乙個Phi卡功耗接近三個Tesla，跑MKL的速度還沒人家乙個快。
（不過最後國防科大還是成功用Xeon E5普通CPU堆塔不聲不響的超過了現場所有的各種加速卡組合……
5樓：novice guru
就個人了解的情況來看，很多應用在gpu上跑得很歡而且nvidia對使用者應用移植也直接提供技術支援。intel的phi目前的實際應用應該不多，但是它和intel是一家的，協作效率可能會好些，然後使用者的應用程式可以省去一道移植的工序，可以省掉很多麻煩，節省一些時間。究竟誰能乾掉誰，個人覺得，乙個人玩，會不會很孤寂？
6樓：Bluebear
個人認為可以........
更容易開發，好的與CPU協作，實際應用時可以有更高的效率，Tesla啥的實際計算比峰值效能少不小
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