Video: Jaki CPU AMD do RTX 3080? (Septembra 2024)
Na minulotýždňovej technologickej konferencii spoločnosti GPvid v Nvidii som bol prekvapený, ako ďaleko sa grafika a technológia GPU pohybujú - na ploche aj v mobilných zariadeniach - a ako sa bude musieť zmeniť spôsob, akým ľudia píšu softvér, aby to využili.
Veľkým krokom je smerovanie k heterogénnemu softvéru, programom, ktoré môžu súčasne využívať tradičný procesor mikroprocesorov aj procesor GPU. Toto nie je nový koncept - Nvidia aj AMD o tom chvíľu hovoria - ale obe strany sa zbližujú.
AMD sa zameriava na podporu toho, čo nazýva „jednotky zrýchleného spracovania“, ktoré kombinujú GPU a CPU na jednej matrici a čo nazýva „architektúra heterogénnych systémov“. V posledných rokoch propaguje HSA a minulý rok založila nadáciu HSA spolu s ďalšími 21 spoločnosťami, ktoré vyvíjajú otvorené štandardy pre heterogénne výpočty.
Prístup spoločnosti Nvidia bol veľmi odlišný, pričom sa zameriaval na svoje platformy CUDA na písanie softvéru na svojich GPU a na svoje Tesla verzie GPU, ktoré sa teraz používajú v superpočítačoch, ako je napríklad superpočítač Titan National Laboratory v Oak Ridge. V takýchto systémoch spravuje pomerne zložitý softvér, čo počítač pracuje na CPU a čo funguje na GPU.
Generálny riaditeľ spoločnosti Nvidia Jen-Hsun Huang otvoril svoju hlavnú myšlienku: „Vizuálna práca s počítačom je výkonným a jedinečným médiom. Počas posledných 20 rokov toto médium transformovalo počítač z počítača na informácie a produktivitu na tvorivosť, vyjadrenie a objavovanie.. " Ďalších pár rokov by malo povedať, či tento prechod dosahuje plató alebo či je to len začiatok. “
Ako sa očakávalo, Huang vo svojej hlavnej prednáške veľa hovoril o tom, ako rastie GPU computing založený na CUDA. Spoločnosť dodala 430 miliónov GPU schopných CUDA a 1, 6 milióna stiahnutí programovacích súprav CUDA; GPU Nvidia sa teraz používajú v 50 superpočítačoch po celom svete. Napríklad, povedal, Titan nedávno urobil najväčšiu mechanickú simuláciu tuhých látok na svete a pomocou 40 miliónov procesorov CUDA dodal 10 petaflop s trvalým výkonom. Uviedol tiež, že výpočtová technika GPU má veľký potenciál v aplikáciách „veľkých dát“.
Spoločnosť Huang priviedla zástupcu spoločnosti Shazam, aby hovorila o tom, ako spoločnosť používa GPU na pomoc pri porovnávaní hudby a zvuku od veľkého počtu používateľov. Huang potom spomenul, že spoločnosť s názvom Cortexica používa podobnú technológiu na vizuálne vyhľadávanie.
Najdôležitejšie je, že spoločnosť uviedla nový plán pre svoj GPU motor používaný v herných produktoch GeForce aj v rade Tesla. Súčasná architektúra GPU sa nazýva Kepler, ktorá bola dodaná minulý rok. Ďalšia verzia, známa ako „Maxwell“, bude naplánovaná na budúci rok. Trvá to veľký krok smerom k heterogénnemu počítaču pridaním architektúry „zjednotenej virtuálnej pamäte“, čo znamená, že CPU a GPU budú môcť vidieť celú pamäť systému.
Je to dôležité, pretože jedným z veľkých problémov počítačov GPU bolo presúvanie údajov medzi hlavnými pamäťovými systémami a grafickou pamäťou a pretože písanie softvéru, ktorý používa oba typy procesorov, bolo ťažké. (AMD oznámila podobnú vlastnosť pre svoj procesor Kaveri, ktorá sa má uskutočniť koncom tohto roka. Som trochu nejasná, ako to funguje bez priamej podpory výrobcov CPU, ale určite to bude prístup, ktorý uvidíme viac napredovať.)
Na rok 2015 spoločnosť Huang sľúbila ďalšiu verziu s názvom „Volta“, ktorá vezme grafickú pamäť a uloží ju priamo na vrchol GPU, čím dramaticky zvýši šírku pásma pamäte na približne jeden terabajt za sekundu. Na porovnanie, celková maximálna šírka pásma Keplera je asi 192 gigabajtov za sekundu.
Niekoľko spoločností, vrátane spoločnosti Intel, hovorilo o stohovaní pamäte na procesor, ale zapojenie na pripojenie pamäte a procesora, ktorý využíva techniku známu ako priechody kremíkom, je zložité. Pokiaľ viem, Volta je prvý relatívne bežný procesor oznámený, že bude mať túto funkciu.
Mobilná cestovná mapa má niektoré rovnaké funkcie. Spoločnosť nedávno oznámila svoje procesory Tegra 4 (s názvom „Wayne“) a Tegra 4i (s názvom „Gray“). Logan, ktorý má byť vo výrobe v roku 2014, pridáva prvú grafiku s podporou CUDA v rade Tegra. V roku 2015 bude nasledovať „Parker“, ktorý kombinuje technológiu Maxwell GPU s prvým jedinečným návrhom jadra procesora, 64-bitovým procesorom ARM známym ako Project Denver. (Všimnite si, že zatiaľ čo dvaja spracovatelia zdieľajú návrh GPU, počet skutočných grafických jadier bude pravdepodobne v mobilnom procesore oveľa menší ako v počítačovej verzii.)
To by malo byť zaujímavé tak kvôli architektúre zjednotenej pamäte, ako aj preto, že sa vyrába s použitím tranzistorov 3D FinFET. Spoločnosť Intel používa túto techniku vo svojich 22nm procesoroch a dlhodobý výrobný partner spoločnosti Nvidia Taiwan Semiconductor Manufacturing Corp. a rival Globalfoundries uviedli, že budúci rok budú mať FinFETS. Sériová výroba sa pravdepodobne začne v roku 2015.
„Za päť rokov zvýšime výkonnosť Tegry 100-krát, “ sľúbil Huang.
Veľkou otázkou je, samozrejme, to, na čo použijeme počítačovú silu. Je pre mňa celkom ľahké vidieť vysoko výkonné počítačové aplikácie a aplikácie „veľkých dát“ - tie neustále rastú a môžu ľahko využívať paralelné počítačové funkcie GPU. Nvidia bude ponúkať tieto funkcie v rôznych metódach, a to aj prostredníctvom svojich dosiek Tesla pre pracovné stanice a superpočítače; technológia virtualizácie serverov GRID pre podnikové servery; a nové virtuálne počítačové zariadenie GRID (VCA), 4U šasi s procesormi Xeon, GPU na báze Keplera a pamäť zamerané na oddelenia.
A samozrejme, hry budú používať viac grafiky, čím sa stanú realistickejšími v každej generácii. Veľkosť a rozlíšenie displejov sa zvyšuje a ľudia chcú viac grafiky. Spoločnosť Huang predviedla novú špičkovú stolnú grafickú kartu spoločnosti s názvom Titan, ktorá spustila simuláciu oceánu v reálnom čase od spoločnosti Waveworks. Demonštroval tiež Faceworks, 3D hovoriacu hlavu s názvom Ira (vyššie), vytvorenú v Inštitúte pre kreatívne technológie na USC.
Obzvlášť zaujímavé je uviesť všetky tieto funkcie na mobil. Nie som si úplne istý, či skutočne potrebujem všetok výkon špičkovej grafickej jednotky GPU v mobilnom zariadení - koniec koncov, na päťpalcovej obrazovke sa zdá dosť dosť 1 980 x 1 080 - ale nepochybujem o tom, že ľudia na to nájdu využitie. Jedným z obáv je, že by to vyžadovalo príliš veľa energie, ale Huang povedal, že Logan nebude „väčší ako desetník“. V každom prípade ma bude zaujímať, čo budú ľudia robiť s takým veľkým výkonom.
Celkovo Nvidia, podobne ako AMD, staví na pokračujúce vylepšenia grafiky, zjednotenú pamäť a heterogénny prístup k programovaniu CPU a GPU. AMD by povedal, že pracuje s otvorenými štandardmi, zatiaľ čo Nvidia by poukazovala na úspechy, ktoré má CUDA, najmä vo vysoko výkonnej scéne. A samozrejme, existuje Intel, ktorého grafika dnes zaostáva v AMD aj Nvidia, ale stále dominuje oblasti CPU PC. Má tiež vlastnú sadu softvérových nástrojov. Rôzne prístupy by z tohto mali urobiť fascinujúcu oblasť na pozeranie.
