וִידֵאוֹ: Mythbusters Demo GPU versus CPU (אוֹקְטוֹבֶּר 2024)
בכנס ה- GPU הטכנולוגי של Nvidia בשבוע שעבר, הופתעתי לראות כמה רחוק הטכנולוגיה הגרפית וה- GPU עוברות - בשולחן העבודה ובמכשירים ניידים - וכיצד הדרך בה אנשים כותבים תוכנה יצטרכו להשתנות כדי לנצל זאת.
התנועה הגדולה היא לעבר תוכנה הטרוגנית, תוכניות שיכולות להשתמש גם במעבד המיקרו-מעבד המסורתי וגם ב- GPU בו זמנית. זה לא מושג חדש - גם Nvidia וגם AMD מדברים על זה זמן מה - אבל שני הצדדים מתקרבים זה לזה.
גישתה של AMD הייתה לקדם את מה שהיא מכנה "יחידות עיבוד מואצות", המשלבות גם GPUs וגם מעבדים במעגל יחיד, ואת מה שהיא מכנה "ארכיטקטורת מערכות הטרוגנית". בשנים האחרונות היא מקדמת HSA ובשנה שעברה הקימה את קרן HSA, יחד עם 21 חברות נוספות, כדי לפתח סטנדרטים פתוחים למחשוב הטרוגני.
הגישה של Nvidia הייתה שונה מאוד, כשהיא מתמקדת בפלטפורמות ה- CUDA שלה לכתיבת תוכנות ב- GPUs שלה ובגרסת ה- Tesla שלה ל- GPUs, המשמשות כיום במחשבי-על כמו מחשב העל של טיטאן במעבדה הלאומית של אוק רידג '. במערכות כאלו, תוכנה מורכבת למדי מנהלת מה המחשוב עובד על ה- CPU ומה עובד ב- GPU.
מנכ"ל Nvidia, ג'ן-הסון הואנג, אמר את פתיחת מפתח התוקף שלו. "מחשוב חזותי הוא מדיום עוצמתי וייחודי. במהלך 20 השנים האחרונות, המדיום הזה הפך את המחשב ממחשב למידע ופרודוקטיביות לאחד של יצירתיות, ביטוי וגילוי.. " השנים הבאות צריכות לדעת אם המעבר הזה מגיע לרמה או שאכן, זה רק מתחיל."
כצפוי הואנג דיבר הרבה במפתח הראשי שלו על צמיחת מחשוב ה- GPU המבוסס על CUDA. החברה שלחה 430 מיליון מכשירי GPU בעלי יכולת CUDA ו- 1.6 מיליון הורדות ערכת תכנות CUDA; משתמשים כעת ב- Nvidia GPUs ב -50 מחשבי-על ברחבי העולם. לדוגמה, הוא אמר, טיטאן עשה לאחרונה את ההדמיה המכנית הגדולה ביותר של המוצקים במוצקים, תוך שימוש ב 40 מיליון מעבדי CUDA כדי לספק 10 פטפלופים של ביצועים מתמשכים. הוא גם אמר כי למחשוב ה- GPU יש המון פוטנציאל ביישומי "נתונים גדולים".
הואנג העלה נציג משזאם כדי לדבר על האופן בו החברה משתמשת ב- GPUs כדי לעזור להתאים מוסיקה ושמע ממספר עצום של משתמשים. לאחר מכן הזכיר הואנג כי חברה בשם Cortexica משתמשת בטכנולוגיה דומה לחיפוש חזותי.
והכי חשוב, החברה הציגה מפת דרכים חדשה עבור מנוע ה- GPU שלה המשמש הן במוצרי המשחקים GeForce והן בקו טסלה. הארכיטקטורה הנוכחית של ה- GPU מכונה "קפלר", שנשלחה בשנה שעברה. הגרסה הבאה, המכונה "מקסוול", צפויה לצאת בשנה הבאה. זה לוקח צעד גדול לעבר מחשוב הטרוגני על ידי הוספת ארכיטקטורת "זיכרון וירטואלי מאוחד", כלומר ה- CPU ו- GPU יוכלו לראות את כל זיכרון המערכת.
זה חשוב מכיוון שאחד מצווני הבקבוק הגדולים במחשוב ה- GPU העביר נתונים בין מערכות זיכרון עיקריות לזיכרון הגרפי ומכיוון שקשה לתוכנת כתיבה המשתמשת בשני סוגי המעבדים. (AMD הודיעה על תכונה דומה למעבד Kaveri שלה שתגיע בסוף השנה. אני קצת לא ברור איך זה עובד ללא תמיכה ישירה של יצרני המעבדים, אבל זה בהחלט גישה שנראה יותר מהם הולך קדימה.)
לשנת 2015 הבטיח הואנג גרסה אחרת, שנקראה "וולטה", שתיקח את הזיכרון הגרפי ותערום אותו ישירות על גבי ה- GPU ותגדיל באופן דרמטי את רוחב הפס של הזיכרון לכמה טרה-בייט בשנייה. לשם השוואה, רוחב הפס המקסימלי הכולל של קפלר הוא כ -192 גיגה-בייט לשנייה.
מספר חברות, כולל אינטל, דיברו על ערמת זיכרון על גבי מעבד, אולם החיווט לחיבור הזיכרון והמעבד, המשתמש בטכניקה המכונה vias סיליקון דרך, היה מורכב. עד כמה שידוע לי, וולטה הוא המעבד המיינסטרימי הראשון יחסית שהודיע כי יהיה לו את התכונה הזו.
מפת הדרכים הניידת כוללת כמה מאותם תכונות. לאחרונה הודיעה החברה על מעבדי טגרה 4 (שנקראו קוד "ווין") ומעבדי טגרה 4i (המכונים קוד "גריי"). "לוגן", שעתיד להיות בייצור בשנת 2014, מוסיף את הגרפיקה הראשונה המסוגלת ל- CUDA בקו Tegra. אחריו יבואו בשנת 2015 עם "פארקר", אשר ישלב את טכנולוגיית ה- Maxwell GPU עם תכנון ליבת ה- CPU הייחודי הראשון של החברה, מעבד ARM של 64 סיביות המכונה Project Denver. (שים לב כי בעוד ששני המעבדים חולקים את העיצוב של ה- GPU, ככל הנראה מספר ליבות הגרפיקה בפועל יהיה קטן בהרבה במעבד נייד מאשר בגירסת שולחן עבודה.)
זה אמור להיות מעניין הן בגלל ארכיטקטורת הזיכרון המאוחדת והן מכיוון שהוא אמור להיות מיוצר באמצעות טרנזיסטורים 3DFFET. אינטל משתמשת בטכניקה זו במעבדי ה- 22 ננומטר שלה, ושניהם שותפים לייצור Nvidia מזה זמן רב, טייוואן Semiconductor Manufacturing Corp. והמתחרה מ- Globalfoundries אמרו כי יהיה להם FinFETS מתישהו בשנה הבאה. ייצור המוני צפוי להתחיל בשנת 2015.
"בעוד חמש שנים נגדיל את הביצועים של טגרה פי מאה", הבטיח הואנג.
כמובן שהשאלה הגדולה היא בשביל מה נשתמש בכוח הסוס של המחשב. די קל לי לראות את יישומי המחשוב עם ביצועים גבוהים ויישומי "נתונים גדולים" - אלה ממשיכים לצמוח ויכולים להשתמש בקלות בתכונות המחשוב המקבילות של GPUs. Nvidia תציע תכונות אלה במגוון שיטות שונות, כולל באמצעות לוחות טסלה שלה לתחנות עבודה ומחשבי-על; טכנולוגיית הווירטואליזציה של שרתי מעבד ה- GRID לשרתים ארגוניים; ומכשיר מחשוב וירטואלי GRID חדש (VCA), שלדת 4U עם מעבדי Xeon, GPUs מבוססי Kepler וזיכרון, המכוונים למחלקות.
וכמובן, המשחקים ישתמשו בגרפיקה רבה יותר, ויהיו מציאותיים יותר בכל דור. הגודל והרזולוציה של התצוגה הולכים וגדלים, ואנשים רוצים גרפיקה נוספת. הואנג הציג את הכרטיס הגרפי החדשני החדש של החברה, שנקרא טיטאן, ומריץ סימולציה של אוקיינוס בזמן אמת מבית Waveworks. זה גם הדה את Faceworks, ראש מדבר תלת ממדי בשם אירה (למעלה), שנוצר עם המכון לטכנולוגיה יצירתית ב- USC.
הבאת כל התכונות הללו לנייד מעניינת במיוחד. אני לא לגמרי בטוח שאני באמת צריך את כל העוצמה של GPU שולחן עבודה מתקדמת במכשיר נייד - אחרי הכל, על מסך של חמישה אינץ ', 1, 980 על 1, 080 נראה מספיק - אבל אין לי ספק ש אנשים ימצאו שימושים בזה. דאגה אחת היא שהוא ישתמש בכוח רב מדי, אבל הואנג אמר שלוגן יהיה "לא גדול יותר מכמורה". בכל מקרה, אני אעניין לראות מה אנשים יעשו עם כל כך הרבה ביצועים.
בסך הכל, Nvidia, כמו AMD, מהמרת על המשך השיפורים הגרפיים, זיכרון אחיד וגישה הטרוגנית לתכנות ה- CPU ו- GPU. ב- AMD היו אומרים שהיא עובדת עם סטנדרטים פתוחים, בעוד Nvidia הייתה מצביעה על ההצלחות שיש ל- CUDA, במיוחד בזירה בעלת הביצועים הגבוהים. וכמובן, יש אינטל, שהגרפיקה שלה מפגרת כיום הן AMD והן Nvidia, אך עדיין שולטת בתחום מעבד ה- PC. יש לו גם מערך כלי תוכנה משלו. הגישות השונות צריכות להפוך את זה לאזור מרתק לצפייה בו.
