Yüksek performanslı ekran kartları sadece oyunlarda değil, yapay zeka uygulamalarından otonom araçlara kadar geleceğin yüksek potansiyel taşıyan tüm alanlarında kritik öneme sahip. Ancak ne var ki, mevcut GPU tasarımlarıyla daha ileriye gidebilmek her geçen gün zorlaşıyor. TSMC, Samsung, Intel ve GlobalFoundries gibi döküm firmalarının yeni nesil üretim geometrilerini olgunlaştırma hızı, GPU'ların jenerasyondan jenerasyona performans artışıyla örtüşecek tempoda ilerlemiyor. İşte bundan dolayı GPU'ların zar alanında istenilen hedefleri tutturması zorlaşıyor, büyük GPU tasarımlarında da verimlilik problemleri ortaya çıkıyor.
Tek bir silikona daha fazla transistör eklemenin daha zorlaştığı günümüzde, arayışlar devam ediyor. MIT Technology Review tarafından yılın "en akıllı" şirketi seçilen ve son bir senede piyasa değeri 3 kat artış gösteren Nvidia, önündeki temel problemleri aşabilmek adına dev bir kadroyla akademik araştırma yapıyor. Nvidia mühendislerine Arizona ve Teksas Üniversiteleriyle birlikte Barselona Süper Bilgisayar Merkezi'nin eşlik ettiği araştırma grubu, MCM olarak telaffuz edilen ve örneklerini CPU tarafından gördüğümüz/göreceğimiz tek zarda çok yongalı tasarım üzerinde araştırma yürütüyorlar. Monolitik GPU tasarımının takıldığı sınırları aşmak isteyen Nvidia, kendi içerisinde ayrı sorunlar getiren tek bir baskılı devre kartında birden fazla GPU yerleştirmeyi de sürdürülebilir bulmuyor. Örnekleri daha önce Nvidia ve son olarak Radeon 295 X2 modeliyle AMD tarafından denen, SLI/CF'nin tek kartta işletildiği yönteme de sıcak bakılmıyor.
Daha radikal bir tasarım arayışına giren Nvidia, çok sayıda GPU modülünü tek bir paket olarak sunabilmek için paketleme teknolojilerine yoğunlaşıyor. Fiji GPU tasarımında HBM belleklerin aynı GPU yüzeyine entegrasyonu için paketleme tarafında üçüncü parti firmalarla işbirliği yapan AMD, ileri mühendislik toplantılarında bunun zor ve karmaşık bir süreç olduğunu söylüyordu. Nvidia tarafı ise akademik kadroyla birlikte üretimi ucuz ve basit olan nispeten küçük GPU tasarımlarını aynı pakette bağlamak istiyor. Araştırmacılar hızlı bir bağlantı mimarisiyle GPU modüllerinn terabyte/saniye bantgenişliğiyle haberleşebileceğini söylüyor.
Kendi GPU simülatörüne sahip olan Nvidia'da, araştırma takımı, sanal yongalarla çok sayıda test gerçekleştirildi. Model olarak ele alınan kavramsal MCM GPU'nun hem GPU performans ölçeklemesi için çok iyi sonuç verdiği hem de maliyet ve enerji tasarrufu sağladığı anlaşılmış. Çalışmaya göre üretilebilir MCM GPU tasarımı toplamda 256 SM ünitesiyle, bugün 128SM ünitesine sahip mümkün olan en büyük monolitij GPU tasarımından %45.5 daha yüksek performans verebiliyor. Daha farklı bir tabloda MCM GPU'nun aynı konfigürasyondaki çok GPU'lu (Radeon 295 X2 tasarımı gibi) karta göre %26.8 daha performanslı olduğu, aynı özellikteki bir monolitik GPU (günümüzdeki tek GPU tasarımı) ile kıyaslandığında ise %10 yavaş olduğu anlaşılmış mevcut GPU'lar arası olgunlaşmamış bağlantı simülasyonuyla.
Gelen bilgilere göre Navi GPU ailesiyle AMD de benzer bir tasarım sunabilir.
Bu haberi, mobil uygulamamızı kullanarak indirip,
istediğiniz zaman (çevrim dışı bile) okuyabilirsiniz:
NVIDIA nın AMD ye cevap verme amacı yok yani , zaten her şey roadmap e göre ilerliyor. Bilmeyen NVIDIA Echelon'u inceleyebilir
https://insidehpc.com/2010/11/nvidia-reveals-details-of-echelon-gpu-designs-for-exascale/
http://news.softpedia.com/news/Nvidia-Details-Its-Echelon-10-Teraflops-Processor-167242.shtml
Bu mcm teknolojisi uzun zamandir bilinen (1970'lerden beri) ve cesitli yillarda intel/amd ve kim bilir baska daha bircok teknoloji firmasi tarafindan kullanildi. Anladigim kadariyla bugune kadar mevcut teknolojiyle, goturusu (latency), getirisini (genel tflop performansi artisini) dengelemiyordu.
Farkli isimlerde de olsa nvidia ve amd'de bunun altyapisi var. Unified gpu ve IF.
IF su an ryzen ciplerinde kullanildigi icin yeterince biliniuordur. O yuzden nvidia tarafina ayrintili linkleri paylasayim;
https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/beyond-gpu-memory-limits-unified-memory-pascal/
https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/unified-memory-in-cuda-6/
Gpu ve cpu ekosistemi onemli oldugu bu linklerden anlasiliyor. Oncelik tabi yine oyun dunyasi degil. Asil hedef preofesyonel pazar, heterojen sistemleri pazara kabul ettirmek.
Buradan bir kac onemli nokta on plana cikiyor;
-Nvidia tarafinda bu teknoloji daha hazir olmaktan uzak gorunuyor. Volta cipin (812mm2)devasa uretimi buna isaret ediyor. Nvidia'nin Cpu tarafi olmadigi icin, heterojen sistemin olusturulmasi icin bu zorluklar cikaracaktir. Roadmap'inde buna dair bir bilgi yok.
-Amd IF ile basarili oldugunu kanitladi. Amd'nin buna yonelik calismasini hemen hemen ayni yillara ait dosya ve sunumlarinda gorebiliriz. Cpu bunun bir ayagi ve daha karli oldugu icin ilkin buna yoneldi. Roadmap'inde Navi 1 en fazla 2 yil icinde cikacagi gorunuyor.
Yani Amd bir "notch" onde gorunuyor. Onundeki en buyuk zorluk aslinda "kemikleşmiş" bir cuda ekosistemidir. Cpu+gpu heterojen sistemi basarili olursa pazar ama buna hemen adapte olur. Ryzen ile kazancla, bunun icin kaynak sikintisi olmayacagini umut ediyorum.
Nvidia bu aciklamayi, daha ziyade "spot light"i amd'ye kaptirmamak icin yapti. Butun bu firmalar hisse senetleri, hissedarlarla calisiyorlar. Bir firmaya, hem su an icin hem de gelecej icin guven duyulmasi onemli.
Amd bir notch onde dedim ama nvidia da, en azindan su an icin daha fazla kaynaga sahip ve muhendisleri de gayet akilli insanlar. Patentler de zaten sagda solda birilerin elindedir, oyle tahmin ediyorum. Dogal bir sonraki teknoloji adimi bu gorunuyor. Ryzen'lerde oldugu gibi, uretim ucuzlugu olmasini diliyorum. Rekabet de olsun ki 100dolarlik uretimi 1000 dolara satmazsinlar.
ama mimarinin küçülmesi soğutma aralıklarının büyümesi anlamına gelir !
fakat kar amaçlı olarak bu boşluklar daraltılınca aynı işlemcinin daha ufak kahverengi versiyonu ortaya çıkıyor !
yaradan bile bize kocaman su soğutmalı beyin vermiş !
en çoğun çalışan sistemler bile bir biriyle parazitleşmesin diye farklı bölgelerde !
yani böyle dip dipe g*t g*te mimari yaparsanız
yaradanın mimarisinden bile ilham alacak beyninizin olmadığı anlaşılır !
Nvidia işte İntel gibi vizyonsuz değil. Aklıma takılan şey, kim bunu ilkin başarırsa bunun patentini alıp diğer firmayı sıkıntıya sokabilir. MCM biliyorsun yeni bir şey değil, birçok firma kullandı. Mesele aralarında haberleşmenin hızı, geçikmenin olmaması.
Nvidia'nın kaynakları bol, bunu ilkin çözüp patentini alırlarsa, amd karşısında kullanırlar. Böyle şeylerde bencil ve aç gözlü bir şirket. Ekran kartı bizim icadımız diye sağa sola patent davası açmıştı.
AMD ilkin çözerse en azından patentini alıp, güzel bir "royalti" toplamasını umuyorum. Daha fazla kaynağa ihtiyacı var.
O zamanlar 300-400 Gigaflops sadece yüksek performans şirketler veya devletler için üretilen bilgisayarlarda vardı ve milyonlarca dolar maliyeti vardı.
Şimdi ise Teraflopsluk kartları 300$ gibi fiyatlara bulabiliyoruz...
Birde 250 nm'den 14 nm'ye...
1 Kişi Okuyor (0 Üye, 1 Misafir) 1 Masaüstü
GENEL İSTATİSTİKLER
6909 kez okundu.
11 kişi, toplam 11 yorum yazdı.
HABERİN ETİKETLERİ
nvidia, gpu ve