Video: Brendiranje arhitekture | Alen Žunić | TEDxZagreb (Oktober 2024)
Na konferenci o tehnologiji GPU Nvidia prejšnji teden sem bil presenečen, ko vidim, kako se gibljeta grafika in tehnologija GPU - na namizju in v mobilnih napravah - in kako se bo moral spremeniti način, kako ljudje pišejo programsko opremo, da jo bodo lahko izkoristili.
Velik premik je v smeri raznolike programske opreme, programov, ki lahko hkrati uporabljajo tradicionalni mikroprocesorski CPU in GPU. To ni nov koncept - tako Nvidia kot AMD se o tem pogovarjata že nekaj časa - vendar se obe strani zbližata.
AMD-jev pristop je bil spodbujanje tega, kar imenuje "pospešene procesne enote", ki združujejo tako GPU-je kot CPU-je na enem matriku in tisto, kar je poimenoval "heterogena arhitektura sistemov." Zadnjih nekaj let spodbuja HSA, lani pa je ustanovilo fundacijo HSA skupaj z 21 drugimi podjetji za razvoj odprtih standardov za raznoliko računalništvo.
Nvidijin pristop je bil zelo drugačen, osredotočil se je na platforme CUDA za pisanje programske opreme na svoje GPU in svojo Teslo različico GPU-jev, ki se zdaj uporabljajo v superračunalnikih, kot je superračunalnik Titan National Laboratory Oak Ridge. V takih sistemih precej zapletena programska oprema upravlja, kaj računalništvo deluje v CPU-ju in kaj deluje na GPU-ju.
Jen-Hsun Huang, direktor podjetja Nvidia, je uvodoma poudaril: "Vizualno računalništvo je močan in edinstven medij. V zadnjih 20 letih je ta računalnik računalnik iz računalnika za informacije in produktivnost spremenil v kreativnost, izražanje in odkrivanje.. " Naslednja leta bi morala povedati, ali ta prehod doseže planoto ali pa se res šele začne."
Kot je bilo pričakovati, je Huang v svojem pozdravnem besedilu veliko govoril o tem, kako računalništvo GPU na podlagi CUDA raste. Podjetje je poslalo 430 milijonov grafičnih procesorjev, ki podpirajo CUDA, in 1, 6 milijona prenosov programskega kompleta CUDA; GPU-ji Nvidia se zdaj uporabljajo v 50 superračunalnikih po vsem svetu. Po njegovih besedah je na primer Titan pred kratkim opravil največjo mehansko simulacijo trdnih snovi na svetu in s 40 milijoni CUDA procesorjev podaljšal 10 petaflopov stalne zmogljivosti. Povedal je tudi, da ima računalništvo GPU veliko potenciala pri aplikacijah za velike podatke.
Huang je predstavil predstavnika Shazama, ki je spregovoril o tem, kako podjetje uporablja GPU-je za pomoč pri ujemanju glasbe in zvoka pri velikem številu uporabnikov. Huang je nato omenil, da podjetje z imenom Cortexica uporablja podobno tehnologijo za vizualno iskanje.
Najpomembneje je, da je podjetje pokazalo nov načrt za svoj GPU motor, ki se uporablja tako v svojih igralnih izdelkih GeForce kot tudi v Tesli liniji. Trenutna arhitektura GPU se imenuje "Kepler", ki je bila poslana lani. Naslednja različica, znana kot "Maxwell", naj bi prišla prihodnje leto. Naredite velik korak k raznovrstnemu računalništvu z dodajanjem arhitekture "enotnega virtualnega pomnilnika", kar pomeni, da bosta CPU in GPU lahko videla ves pomnilnik sistema.
To je pomembno, ker je eno od velikih ozkih grl pri računanju GPU premikanje podatkov med glavnimi pomnilniškimi sistemi in grafičnim pomnilnikom in ker je bilo težko pisati programsko opremo, ki uporablja obe vrsti procesorjev. (AMD je napovedal podobno funkcijo za svoj procesor Kaveri, ki bo predstavljen konec letošnjega leta. Malo mi je nejasno, kako to deluje brez neposredne podpore izdelovalcev CPU-ja, zagotovo pa je pristop, ki ga bomo videli več gredo naprej.)
Huang je za leto 2015 obljubil še eno različico, imenovano "Volta", ki bo vzela grafični pomnilnik in ga zložila neposredno na zgornji del GPU-ja, kar je močno povečalo pasovno širino pomnilnika na približno en terabajt na sekundo. Za primerjavo je skupna največja pasovna širina Keplerja približno 192 gigabajtov na sekundo.
Številna podjetja, vključno z Intelom, govorijo o zloževanju pomnilnika na procesor, toda ožičenje za povezavo pomnilnika in procesorja, ki uporablja tehniko, imenovano skozi silicijske vias, je bilo zapleteno. Kolikor vem, je Volta prvi relativno mainstream procesor, ki je imel to funkcijo.
Mobilni načrt ima nekaj enakih funkcij. Podjetje je pred kratkim napovedalo svoje procesorje Tegra 4 (kodno poimenovano "Wayne") in Tegra 4i (s kodnim imenom "Grey"). "Logan", ki naj bi bil v proizvodnji leta 2014, doda prvo grafiko, ki je sposobna CUDA, v linijo Tegra. Temu bo sledilo leta 2015 s »Parkerjem«, ki bo združil tehnologijo Maxwell GPU s prvo edinstveno jedro CPU-ja v podjetju, 64-bitni ARM procesor, znan kot Project Denver. (Upoštevajte, da čeprav imata dva procesorja skupni grafični procesor, bo število dejanskih grafičnih jeder v mobilnem procesorju veliko manjše kot v namizni različici.)
To bi moralo biti zanimivo tako zaradi poenotene pomnilniške arhitekture kot tudi zaradi tega, ker je izdelan na strani s 3D-tranzistorji FinFET. Intel uporablja to tehniko v svojih 22nm procesorjih in tako dolgoletni proizvodni partner podjetja Nvidia Taiwan Semiconductor Manufacturing Corp., kot tudi tekmec Globalfoundries so povedali, da bodo FinFETS izvedli nekje prihodnje leto. Verjetno se bo množična proizvodnja začela leta 2015.
"V petih letih bomo uspešnost Tegra povečali za 100-krat, " je obljubil Huang.
Seveda je veliko vprašanje, za kaj bomo uporabili računalniške konjske moči. Precej enostavno mi je, da vidim visokozmogljive računalniške in velike podatkovne aplikacije, ki še naprej rastejo in z lahkoto uporabljajo funkcije vzporednih računalniških procesorjev. Nvidia bo te funkcije ponujala v različnih metodah, tudi s pomočjo Teslinih plošč za delovne postaje in superračunalnike; njegova tehnologija virtualizacije strežnikov GRID za poslovne strežnike; in nov GRID Virtual Computing Appliance (VCA), 4U podvozje s procesorji Xeon, GPU-ji na osnovi Keplerja in pomnilnikom, namenjeno oddelkom.
In seveda, igre bodo uporabljale več grafike in postale bolj realne v vsaki generaciji. Velikost in ločljivost zaslonov se povečujeta in ljudje si želijo več grafike. Huang je pokazal novo podjetje vrhunske namizne grafične kartice, imenovano Titan, ki je sprožil simulacijo oceanov v realnem času iz podjetja Waveworks. Prav tako je predstavil Faceworks, 3D govorilno glavo z imenom Ira (zgoraj), ki je bila ustvarjena z Inštitutom za kreativno tehnologijo pri USC.
Ponašanje vseh teh funkcij na mobilne je še posebej zanimivo. Nisem povsem prepričan, da v resnici potrebujem vso moč vrhunskega namiznega GPU-ja v mobilni napravi - navsezadnje se na pet palčnem zaslonu zdi 1.980 na 1.080 dovolj - vendar ne dvomim, da ljudje bodo našli koristi za to. Skrbi le, da bi porabila preveč moči, toda Huang je dejal, da Logan "ne bo več kot drobenca". Vsekakor me bo zanimalo, kaj bodo ljudje naredili s tako veliko predstavo.
Na splošno Nvidia, tako kot AMD, stavi na nenehne izboljšave grafike, enoten pomnilnik in heterogeni pristop k programiranju CPU-ja in GPU-ja. AMD bi dejal, da deluje z odprtimi standardi, Nvidia pa bi opozorila na uspehe, ki jih ima CUDA, zlasti na prizorišču visokih zmogljivosti. In seveda obstaja Intel, katerega grafika danes zaostajata tako za AMD kot Nvidia, vendar še vedno prevladuje na območju CPU-ja. Ima tudi svoj nabor programskih orodij. Različni pristopi bi morali narediti to zanimivo področje.
