Video: Ekrankartindan 100% verim alma ayari (GPU) (Kasım 2024)
Geçen hafta Nvidia’nın GPU Teknoloji Konferansı’nda, masaüstünde ve mobil cihazlarda hem grafiklerin hem de GPU teknolojisinin ne kadar ilerlediğini ve insanların yazılımdan yararlanma biçiminden yararlanmak için nasıl bir değişiklik yapmaları gerektiğine şaşırdım.
Büyük hareket, hem geleneksel mikroişlemci işlemcisini hem de GPU'yu aynı anda kullanabilen programlar olan heterojen yazılımlara yöneliktir. Bu yeni bir kavram değil - hem Nvidia hem de AMD bir süredir bunun hakkında konuşuyorlar - ancak iki taraf birbirine yaklaşıyor.
AMD'nin yaklaşımı, hem GPU'ları hem de CPU'ları tek bir kalıpta birleştiren ve "heterojen sistem mimarisi" olarak adlandırdığı "hızlandırılmış işlem birimleri" olarak adlandırdığı şeyi teşvik etmek olmuştur. Geçtiğimiz birkaç yıl boyunca HSA'yı teşvik ediyor ve geçen yıl heterojen bilişim için açık standartlar geliştirmek üzere 21 şirketle birlikte HSA Vakfı'nı kurdu.
Nvidia'nın yaklaşımı, GPU'larına yazılım yazmak için CUDA platformlarına ve şu anda Oak Ridge Ulusal Laboratuarı'nın Titan süper bilgisayarı gibi süper bilgisayarlarda kullanılan GPU'ların Tesla versiyonuna odaklanarak çok farklıydı. Bu tür sistemlerde, oldukça karmaşık bir yazılım CPU'da hangi bilgisayar işlemenin çalıştığını ve GPU'da ne çalıştığını yönetir.
Açılış konuşmasını yapan Nvidia CEO'su Jen-Hsun Huang, "Visual computing, güçlü ve benzersiz bir ortamdır. Son 20 yılda, bu ortam, bilgisayarı bilgisayardan bilgi ve üretkenlik için yaratıcılık, ifade ve keşiflerden birine dönüştürdü. ." Önümüzdeki birkaç yıl, bu geçişin bir platoya mı ulaştığını, yoksa gerçekten de yeni başladığını söylemeli. ”
Beklenildiği gibi Huang, CUDA'ya dayalı GPU hesaplamasının nasıl büyüdüğü hakkında yaptığı açıklamada çok konuştu. Şirket, 430 milyon CUDA yetenekli GPU ve 1, 6 milyon CUDA programlama kiti yüklemesi gönderdi; Nvidia GPU'ları artık dünya genelinde 50 süper bilgisayarda kullanılıyor. Mesela Titan, geçenlerde dünyanın en büyük katı mekanik simülasyonunu yaptı ve 10 petaflops sürekli performans sağlamak için 40 milyon CUDA işlemci kullandı. Ayrıca, GPU hesaplamanın "büyük veri" uygulamalarında çok fazla potansiyeli olduğunu söyledi.
Huang, çok sayıda kullanıcıdan müzik ve ses eşleşmesine yardımcı olmak için şirketin GPU'ları nasıl kullandığı hakkında konuşmak için Shazam'dan bir temsilci getirdi. Huang daha sonra Cortexica adlı bir şirketin görsel arama için benzer teknolojiyi kullandığından bahsetti.
En önemlisi, şirket hem GeForce oyun ürünlerinde hem de Tesla serisinde kullanılan GPU motoru için yeni bir yol haritası gösterdi. Mevcut GPU mimarisine geçen yıl gönderilen "Kepler" adı verilir. "Maxwell" olarak bilinen bir sonraki sürüm gelecek senedir. İşlemci ve GPU’nun tüm sistem belleğini görebileceği anlamına gelen “birleşik sanal bellek” mimarisi ekleyerek heterojen bilgi işlem yolunda büyük bir adım atıyor.
Bu önemlidir, çünkü GPU hesaplamasındaki büyük darboğazlardan biri ana bellek sistemleri ve grafik belleği arasında veri taşımaktı ve her iki tür işlemciyi de kullanan yazılımı yazmak zordu. (AMD, Kaveri işlemcisi için de benzer bir özellik olduğunu duyurdu, bu yılın sonunda. Bunun CPU üreticilerinin doğrudan desteği olmadan nasıl çalıştığı konusunda net değilim, ama kesinlikle daha fazlasını göreceğimiz bir yaklaşım. ileriye gidiyor.)
Huang, 2015 için, grafik belleğini alacak ve doğrudan GPU'nun üstüne yerleştirecek olan "Volta" adlı başka bir sürüm sözü verdi ve bellek bant genişliğini saniyede yaklaşık bir terabayta çıkardı. Karşılaştırma için, Kepler'in toplam maksimum bant genişliği saniyede 192 gigabayttır.
Intel de dahil olmak üzere bir dizi şirket, bir işlemcinin üzerine bellek istifleme hakkında konuşuyorlardı, ancak bellek ile silikon-silikon olarak bilinen bir teknik kullanan işlemciyi birbirine bağlayan kablolama karmaşıktı. Bildiğim kadarıyla Volta, bu özelliğe sahip olacağını açıklayan ilk nispeten yaygın işlemci.
Mobil yol haritası aynı özelliklerden bazılarına sahiptir. Şirket yakın zamanda Tegra 4 ("Wayne" kodlu) ve Tegra 4i ("Gray" adlı kodlu) işlemcileri açıkladı. 2014 yılında üretime girdiği için "Logan", Tegra satırında CUDA yetenekli ilk grafikleri ekliyor. Bunu, 2015 yılında Maxwell GPU teknolojisini, şirketin ilk benzersiz CPU çekirdeği tasarımıyla birleştiren ve Project Denver olarak bilinen 64 bit ARM işlemci olan "Parker" takip edecek. (İki işlemci GPU tasarımını paylaşırken, gerçek grafik çekirdeği sayısının bir mobil işlemcide bir masaüstü sürümünden daha küçük olabileceğini unutmayın.)
Hem birleşik bellek mimarisi hem de 3D FinFET transistörleri kullanılarak üretilebilmesi nedeniyle ilginç olmalı. Intel, bu tekniği 22nm işlemcilerinde ve hem uzun süredir Nvidia imalat ortağı Taiwan Semiconductor Manufacturing Corp.'da kullanıyor hem de rakip Globalfoundries, gelecek sene FinFETS olacağını söyledi. 2015 yılında seri üretime başlaması muhtemel.
Huang, “Beş yıl içinde Tegra'nın performansını 100 kat artıracağız” dedi.
Tabii ki, asıl soru bilgisayar beygir gücünü ne için kullanacağımız. Yüksek performanslı bilgi işlem ve "büyük veri" uygulamalarını görmek benim için oldukça kolay - bunlar büyümeye devam ediyor ve GPU'ların paralel bilgi işlem özelliklerini kolayca kullanabiliyorlar. Nvidia, bu özellikleri iş istasyonları ve süper bilgisayarlar için Tesla panoları dahil olmak üzere çeşitli yöntemlerle sunacak; kurumsal sunucular için GRID CPU sunucusu sanallaştırma teknolojisi; ve yeni bir GRID Sanal Bilgi İşlem Cihazı (VCA), Xeon işlemcileri, Kepler tabanlı GPU'lar ve bölümlere yönelik belleği olan 4U bir kasa.
Ve elbette, oyunlar her nesilde daha gerçekçi olacak, daha fazla grafik kullanacak. Ekranların boyutu ve çözünürlüğü artıyor ve insanlar daha fazla grafik istiyor. Huang, şirketin Waveworks uygulamasından gerçek zamanlı bir okyanus simülasyonu çalıştıran Titan adlı yeni yüksek kaliteli masaüstü grafik kartını gösterdi. Ayrıca, USC'de Yaratıcı Teknoloji Enstitüsü ile oluşturulan Ira (yukarıda) adlı bir 3D konuşma başkanı olan Faceworks'i de demonte etti.
Bu özelliklerin tümünü cep telefonuna getirmek özellikle ilginç. Mobil bir cihazda bir üst seviye masaüstü GPU'sunun tüm gücüne gerçekten ihtiyacım olduğundan tam olarak emin değilim - sonuçta, beş inçlik bir ekranda, 1.980'e 1.080 yeterli gibi görünüyor - ama bundan şüphem yok insanlar bunun için kullanırlar. Endişelenecek bir şey çok fazla güç kullanmasıydı, ancak Huang Logan'ın "bir kuruştan daha büyük olmayacağını" söyledi. Her durumda, insanların bu kadar performansla ne yapacaklarını görmek isterim.
Genel olarak, Nvidia, AMD gibi, sürekli grafik iyileştirmeleri, birleşik bellek ve CPU ve GPU’nun programlanmasında heterojen bir yaklaşım üzerine bahse giriyor. AMD, açık standartlarla çalıştığını söylerken, Nvidia, özellikle yüksek performanslı arenada CUDA'nın sahip olduğu başarılara işaret edecek. Ve elbette, grafikleri bugün hem AMD'yi hem de Nvidia'yı geciktiren ancak hala PC CPU alanına hâkim olan Intel var. Ayrıca kendi yazılım araçları kümesi vardır. Farklı yaklaşımlar, bunu izlemek için büyüleyici bir alan haline getirmelidir.
