Intel tiene previsto lanzar al mercado una CPU Xeon Phi autónoma que puede sustituir la combinación de la CPU Xeon y el coprocesador Xeon Phi ampliamente utilizados  en los sistemas de computación de alto rendimiento ( HPC ) actuales.

La compañía no había mencionado cuando planeaba lanzar el producto - que utilizará la tecnología de proceso de 14nm – hasta que lo anunció al mercado en la conferencia de supercomputación SC13 celebrada en Denver.

Raj Hazra , vicepresidente del grupo de centro de datos de Intel y gerente general de su grupo de computación técnica, señaló que el concepto de convertir Phi en un procesador host va a acabar con la idea de tener que codificar off-load a través de la PCIe o alguna otra conexión de capacidad limitada .

Una de las características más importante de la CPU será la memoria – in-package, lo que significa que la memoria será parte del paquete de la CPU , a diferencia de una tarjeta separada de la placa base . Las aplicaciones serán capaces de utilizar la memoria como parte del espacio total de memoria, como caché o híbrido o ambos, explicó Hazra.

Se utilizará el modelo familiar de programación para el uso de cores de procesador y la memoria , que se conectará con un enlace de gran ancho de banda . "Este es un avance clave en el camino hacia exascale y múltiples cores", dijo Hazra .

A principios de este mes, AMD, uno de los principales rivales de Intel en el espacio de HPC, anunció su respuesta al problema de la descarga de trabajos de computación de la CPU a un acelerador. Su respuesta se llama Arquitectura de Sistema Heterogéneo (HSA) .

En muchos supercomputadores, el papel es interpretado por el coprocesador GPU (unidad de procesamiento gráfico) , ya que son muy buenos en el procesamiento paralelo. Usando CPUs AMD Opteron con GPUs en paralelo de NVIDIA han construido de forma común este tipo de arquitectura. 

HSA de AMD permite que tanto la CPU y el acelerador compartan espacio en la memoria y trabajen como una única pieza de silicio , en lugar de tener trabajos programados de CPI para la GPU y ralentizar el rendimiento como resultado.