如何看待Linus Torvalds对AVX512的评价？
Linus Torvalds 对 AVX512 的评价可以被视为一场围绕着特定技术（AVX512）在实际应用中的价值、其复杂性以及对整个软件生态系统的影响的激烈辩论。他的观点通常犀利、直接，并且充满了对细节的关注，这也反映了他作为 Linux 内核和 Git 创造者的特质。
总的来说，Linus 对 AVX512 的态度是高度批评和审慎的，他认为其带来的实际好处往往被其高昂的代价所掩盖，并且其普及程度和开发支持也存在问题。
为了更详细地阐述他的观点，我们可以从以下几个关键方面来分析：
1. 性能的“浪费”和“不必要”：
Linus 的核心批评之一在于，他认为许多场景下 AVX512 的性能提升是“浪费”的，或者说是不必要的。他的逻辑通常是：
实际应用中的收益有限： 他认为，虽然 AVX512 在某些高度优化的特定计算密集型任务（例如某些科学计算、加密、媒体处理的特定算法）中可以提供显著的性能提升，但在绝大多数通用计算任务中，其收益却微乎其微，甚至可以忽略不计。他经常用“蚊子血”来形容这种小幅度的性能提升。
高能耗和发热： AVX512 指令集非常宽（512位），这意味着它需要更多的晶体管来支持，并且在执行这些指令时会消耗更多的能量，产生更多的热量。这会导致CPU在执行AVX512时可能需要降低时钟频率（thermal throttling），从而抵消了指令集本身带来的性能优势，甚至导致整体性能下降。
时钟频率下降的“陷阱”： 这是 Linus 非常重视的一点。他认为，CPU 设计者为了兼容性，并没有完全移除对 AVX512 的支持，但却在实际产品中对其进行了“限制”。当软件尝试使用 AVX512 时，CPU 会被强制切换到较低的时钟频率，以管理功耗和发热。对于非AVX512优化的代码，运行在较低频率下反而会更慢。这使得开发者如果不对自己的代码进行精细优化以充分利用AVX512，反而可能导致性能下降，这是非常具有讽刺意味的。
2. 复杂性与开发者负担：
Linus 对软件的易用性和简洁性有着极高的要求。他对 AVX512 的批评也包含了其带来的巨大复杂性：
指令集本身的庞大与晦涩： AVX512 是一套非常庞大且复杂的指令集，包含了很多针对特定操作的指令。这使得开发者需要投入大量的时间和精力去学习、理解和掌握这些指令，才能有效地利用它们。对于大多数开发者来说，这种学习曲线是极其陡峭的。
软件的兼容性与版本管理： 由于并非所有 CPU 都支持 AVX512，甚至不同代、不同型号的 CPU 对 AVX512 的支持程度也有差异。这迫使开发者需要针对不同的 CPU 支持情况编写不同的代码路径，或者使用自适应技术来检测 CPU 功能，然后再选择最优指令集。这大大增加了软件的开发、测试和维护成本。
编译器和工具链的挑战： 尽管编译器和工具链一直在进步，但要完美地生成高效的 AVX512 代码仍然是一个巨大的挑战。自动向量化（autovectorization）技术在 AVX512 上表现不佳，迫使开发者更多地依赖手动汇编或 intrinsics（内嵌函数），这进一步增加了开发难度。
3. 生态系统的不足与“不公平”的局面：
Linus 的观点也触及了 AVX512 在整个软件生态系统中的地位：
缺乏广泛的支持和采用： 尽管 AVX512 被引入了一段时间，但其在软件生态系统中的普及程度并不高。很多应用程序开发者并没有投入资源去优化他们的代码以支持 AVX512，因为他们认为收益不成比例。这导致 AVX512 成为一种“冷门”技术，只在小部分专业领域被使用。
Intel 的策略与“强推”： Linus 对 Intel 在 AVX512 推广策略上也颇有微词。他认为 Intel 将 AVX512 捆绑到某些高端处理器中，而其他处理器（例如 AMD 的 Zen 架构）却不支持，这制造了一种“不公平”的市场竞争环境。他倾向于更开放和通用的指令集，而不是这种带有厂商特定色彩的扩展。
对 AMD 的“威胁”和 Linus 的立场： 值得注意的是，AMD 的 CPU 一度没有支持 AVX512，这被一些人认为是 Intel 在高端市场上的优势。Linus 作为 Linux 内核的维护者，他更关注的是整个 Linux 生态系统的健康发展和对所有硬件平台的良好支持。他反对任何可能限制 Linux 生态系统多样性的技术倾向。他的批评不完全是技术上的，也包含了他对行业生态的考量。
4. Linus 的解决方案和建议：
Linus 的批评并非仅仅是抱怨，他也提出过一些方向性的建议：
更专注和精炼的指令集： 他倾向于更小的、更易于管理的指令集扩展，而不是像 AVX512 这样庞大而复杂的集合。
更好的编译器和工具链支持： 他希望编译器和开发者工具能够更智能地处理向量化和指令集选择，降低开发者的负担。
更公平的行业竞争： 他希望看到更开放的标准和更少的厂商限制，以便开发者能够更自由地选择和优化。
总结 Linus 的观点：
Linus Torvalds 对 AVX512 的评价，本质上是对技术投资回报率 (ROI) 的一种现实主义评估。他认为，一项技术的价值不仅在于其理论上的最大潜力，更在于它在实际应用中能够为多少人带来可感知的好处，以及为了实现这些好处所需的成本（开发时间、复杂性、能耗等）是否合理。
他的观点可以概括为：
性能提升有限且代价高昂： AVX512 带来的性能提升在多数情况下微不足道，却带来了巨大的能耗、发热和时钟频率下降的问题。
开发者负担过重： 其复杂性、兼容性问题和工具链的不足，使得绝大多数开发者不愿意或无法去拥抱它。
生态系统支持薄弱： 缺乏广泛的软件支持使得 AVX512 难以成为一项真正有影响力的技术。
对市场和生态的影响： 他对 Intel 的推广策略表示质疑，并希望看到更通用、更开放的技术发展。
Linus 的观点并非是全盘否定 AVX512 的存在价值，而是强调在当前环境下，其弊大于利，并且其设计理念可能存在一些值得商榷的地方。他的批评促使了行业对这些问题进行反思，并可能影响未来的指令集设计方向。
网友意见
intel怕cpu变成gpu启动器，十分焦虑。在想各种办法优化机器学习性能，虽然说这条路很艰难，但是总是要挣扎一下嘛，看看nvidia的股票，眼馋啊。
linus的主要工作是编译linux内核，自然不在乎浮点性能，还不如多来几个核心。
我觉得有个两全其美的办法，intel还是把研发经费省下来买nvidia的股票吧。
Linus中肯。
假设我是一个程序员，需要进行大量的矩阵运算，目前我有三个选项：
- 用原生blas/lapack/eigen/opencv，可能只有SSE/SSE2优化，用户跑60秒——我花30分钟写好；
- 分别对SSE/SSE2、AVX2、AVX-512优化，分别调用不同的prebuilt binary dll/so，用户有的跑60秒，有的跑20秒，有的跑5秒——我花一周写好；
- 只支持AVX-512，用户要么跑5秒，要么crash掉——我可以在一天之内写好；
- CPU只支持SSE2，GPU只支持CUDA，用户没有nvidia GPU跑60秒，有nvidia GPU就跑2秒——我可以一天之内写好。
作为普通开发者，怎么看都是1和4最划算。
选择2的大概只有Mathworks和wolframe的人才有时间和精力做这么细的优化。
Intel再往珍贵的半导体上扩展各种SIMD指令集，在真正做整机方案的人眼里来说，都是毫无意义的浪费——哪怕Intel在最鼎盛的时期，打包给服务器卖AVX-512，都没什么人买账，该用GPU用GPU，该用FPGA用FPGA（如果只是大面积部署在自家PCIe上），而广大普通消费者们除了视频编码解码、opengl做点设计以外，几乎再也没有能用的到大量计算的场景了。
从我个人角度看，这无论如何都不是个技术问题，而是商业问题。Intel估算Nirvana的市场有几十亿上百亿刀，现在看起来是自己吹起来、自己又要破灭的泡沫。实际的技术成本不仅要平摊到自己头上，还要平摊到开发者头上——如果双方都有利可图，利益驱动真正花钱的消费者去付费更新换代CPU，那么才是一种双赢。
然而事实是，90%的用户除了看网页、用用office和google docs、收发邮件、视频会议，除了encoding和decoding，几乎连负载稍重的GPU应用都用不到；10%对一些计算有需求的用户，才会考虑用nvidia和AMD的GPU来打游戏剪视频；在全球用户的大基数下，用到CUDA的人已经是凤毛麟角了，真正有刚需去使用各种SIMD的用户是一个极小的基本盘，给他们单独支持部分计算上的优化是一个非常不划算的事情。
市场越小，容纳下的玩家越少，而且越是高成本难开发的方案越容易提前出局，越是入局早、用起来简单、综合成本低的方案越容易提前赢家通吃，不给追赶者任何弯道超车的机会——不要被“AI”吹的泡沫洗脑了，真实的市场远没有那么大。
PS：在评论区杠“为什么不用MKL”的，请回去把第二条再读10遍。
其实就是晶体管怎么用的问题。
大神吐槽，是因为英特尔浪费这些晶体管，使用效率太低。
能用到的程序少，编程困难，有更好的办法（gpu通用计算，异构）解决。不用的时候白白浪费晶体管，浪费功耗。
跑分能用上跑分好看点。
而真正需要高性能计算的场合，它增加的那点性能又干不过专门加速器，很鸡肋。
类似于高性能集成显卡，说没用，它确实快一点，说有用真跑游戏，它没法和高性能显卡比。
更复杂的指令集是需要的，到了一定性能，指令集太简单，传递信息太少，不利于性能增长。
但是AVX512这种是不太需要。
现在CPU的发展到了一个十字路口，Intel和Linus在这里出现了分岐。
半导体工艺从十多年前的90nm到今天的7nm，CPU主频从4GHz艰难的提升到今天5GHz，十多年来也没有再出现新的能大幅提升CPU IPC的技术——除了SIMD指令。
SIMD全称是Single Instruction Multi Data，单指令多数据。顾名思义，就是一条指令同时处理多个数据。对于现代CPU来说，单条指令需要经历多个处理过程，包括指令预取、解码、分支预测、乱序重排、数据加载、发射、执行、数据回写等。除了必须的执行步骤外，其它的额外步骤都需要消耗一定的功率。而现代应用中，又往往会对批量数据进行相同的处理，如果每个数据都用一条指令进行处理，速度慢并且需要消耗更多的额外功率。SIMD很好的解决了这个问题。
二十多年前上市的奔腾MMX的MMX指令集，就是SIMD指令集，一条MMX指令使用FPU的80bit寄存器中的64bit，可以同时对八个Byte、四个Word或者两个DWord数据进行处理。从Windows 95开始流行的各种多媒体应用，例如图像/视频处理，CPU需要对大量的像素数据进行处理，而每个像素都包含3个字节的RGB数据（或者4个字节，加上透明度），使用MMX指令处理非常高效。除了像素数据外，3D游戏中的三维坐标、音频应用中的大量采样数据同样可以使用MMX指令进行加速。
从MMX开始，奔腾3时期引入的SSE指令集，数据宽度提升到128bit；第二代Core引入的AVX，数据宽度提升到256bit。每次宽度提升，性能都是随之翻倍的。然而，MMX直接使用了80bit的FPU寄存器中的64bit，对CPU整个流水线几乎没有影响；SSE的128bit相比80bit增加了48bit宽度还算可以接受。AVX的256bit，整个CPU的数据通道比80bit增加了三倍多，需要消耗三倍的晶体管，功率也增加了三倍。因此在严格限定功耗的场景如笔记本或者服务器中，CPU运行AVX应用时需要降低频率从而降低功耗。
此外，加宽的SIMD指令对于程序编写也是一个挑战。绝大部分应用中，数据通常使用8-64bit。事实上64bit的使用也不多，大部分应用使用32bit的Int或者单精度浮点数据足以满足业务需要。256bit的AVX指令，意味着一组8个32bit数据才能达到最高效率。而实际业务中很少应用需要使用四维以上的矢量数据，需要对数据结构进行重组才能充分发挥CPU性能。
如果说Int64/双精度浮点用到的场合还是不少，AVX的256bit宽度还是有其必要性的话，那么AVX-512的512bit宽度的存在意义就很有争议了。对于以Linus为代表的广泛程序员群体来说，不管是64bit以上的数据，还是4维以上的矢量数据，使用场景都是极其有限的。只有高性能计算或者一些非常罕见的高维矢量应用能从中得益。但CPU为了支持AVX-512指令集，消耗了大量的晶体管，更宽的数据路径也意味着或者需要降低CPU频率，或者更多的流水线级数，都会降低CPU性能。我想这是Linus反对AVX512的主要原因。
当然，这是现状。事实上现在各种AI应用正在兴起，新的AVX512-VNNI指令对于加速AI推断还是非常有效的。但对于AI推断来说，使用GPU效率更高，虽然代价是更高的成本下限——GPU和显存都需要付出更高的额外成本，不利于硬件生态的普及。另一个解决方案是CPU集成独立的NPU单元，这在手机平台上是主流方案了。
CPU+AVX512、GPU、NPU三个方案都各有所长也各有所短，在桌面平台，到底最终哪个方案胜出，我只能说，如果Intel的10nm工艺没有难产，在2016-2017年按时推出的话也许AVX512能普及开来，但2020年的今天，Intel在桌面、服务器都还在用14nm续命，AVX512真的前景堪忧。
说下对于AI，其实就是神经网络的推断与训练任务，大概没人会指着Xeon能干啥，当然Phi和FPGA也少有人折腾。Intel对桌面Xeon的AVX512在神经网络任务中的用途很明确，低Latency推断，然鹅，实际应用时候大部分都是Batch推断，而且也不在乎几十ms的延迟，AVX512用途不大。在训练时，指着这个SIMD加速预处理也不太现实，不如直接堆核心来的高效。
对体系结构而言，引入AVX512由于可以同时处理更多的数据，这样cache的带宽和大小都需要增加，无论AVX512的Offset，这的确限制了主频的提升。对于有科学计算，数据能挖掘出ILP这部分的确有用，但是ILP挖掘对于普通用户常用的软件已经很难了，俺还是觉得与其折腾这个不如直接堆核心来的省事。也就是Linus说的堆很多性能不错的核心。
曾经有段时间我一直觉得对我们臭打游戏的，如果intel出原生没有AVX，只到SSE42，8核心5G不带HT（八心八箭）的奔腾就够了，当然最近把AVX这个需求加进去了。
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