Son Aramalarınız TEMİZLE
    Genel Hızlı Tercihler Sıfırla
    Header'ı Tuttur
    Header'da Teknoloji Gündemi
    Anasayfa
    Büyük Slayt ve Popüler Haberler
    Kaydırarak Daha Fazla İçerik Yükle
    İçerikleri Yeni Sekmede Aç
    Detay Sayfaları
    Kaydırarak Sonraki Habere Geçiş
    Renk Seçenekleri
    Gece Modu (Koyu Tema)
    Sadece Videolar için Gece Modu
    Haber Gir indirim kodu
    Anlık Bildirim

    Nvidia ekran kartı dünyasında radikal değişime hazırlanıyor

    Günümüz ekran kartlarında transistör sayısı 20 milyarlara kadar ulaşan devasa GPU tasarımları, üretim teknolojileri ve verimlilik konusunda sınırlara ulaştı. Nvidia radikal değişimin peşinde.
    Oy Ver
    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:
    DH Android Uygulamasını İndir DH iOS Uygulamasını İndir
    ANLIK GÖRÜNTÜLEMELER
    1 Kişi Okuyor (0 Üye, 1 Misafir) 1 Masaüstü

    GENEL İSTATİSTİKLER
    7005 kez okundu.
    11 kişi, toplam 11 yorum yazdı.

    HABERİN ETİKETLERİ
    nvidia, gpu ve
    Sorgu:
    Önceki ve Sonraki İçerikler
    Daha Yeniler Daha Eskiler
    Yeni Haber
    şimdi
    Geri Bildirim