Video: TEDxHradecKralove - Adam Gebrian - Bourání klišé (Listopad 2024)
Na technologické konferenci GPU společnosti Nvidia minulý týden jsem byl překvapen, jak daleko se grafika a technologie GPU pohybují - na ploše i v mobilních zařízeních - a jak se bude muset změnit způsob, jakým lidé píšou software, aby to využili.
Velký pohyb směřuje k heterogennímu softwaru, programům, které mohou používat jak tradiční mikroprocesorový procesor, tak GPU současně. Toto není nový koncept - Nvidia i AMD o tom chvíli mluví - ale obě strany se přibližují.
AMD se zaměřuje na podporu toho, co nazývá „jednotky zrychleného zpracování“, které kombinují GPU a CPU na jedné matrici a co nazval „architektura heterogenních systémů“. V posledních několika letech propaguje HSA a v loňském roce založila nadaci HSA spolu s dalšími 21 společnostmi, aby vytvořila otevřené standardy pro heterogenní výpočetní techniku.
Nvidia přístup byl velmi odlišný, se zaměřením na jeho CUDA platformy pro psaní softwaru na jeho GPU a jeho Tesla verze GPU, které jsou nyní používány v superpočítačích jako je Oak Ridge National Laboratory Titan superpočítač. V takových systémech poměrně složitý software řídí to, co výpočetní technika pracuje na CPU a co funguje na GPU.
Generální ředitel společnosti Nvidia Jen-Hsun Huang, který uvedl svou hlavní přednášku, řekl: „Vizuální výpočetní technika je výkonné a jedinečné médium. Během posledních 20 let toto médium změnilo počítač z počítače na informace a produktivitu na kreativitu, výraz a objev.. “ V příštích několika letech by mělo být řečeno, zda tento přechod dosahuje plató, nebo zda je to teprve začátek. “
Jak se očekávalo, Huang ve své hlavní řeči hodně hovořil o tom, jak GPU výpočetní systém založený na CUDA roste. Společnost dodala 430 milionů GPU schopných CUDA a 1, 6 milionu stažení programových sad CUDA; GPU Nvidia se nyní používají v 50 superpočítačích po celém světě. Například, řekl, Titan nedávno provedl největší mechanickou simulaci pevných látek na světě a pomocí 40 milionů procesorů CUDA dodal 10 petaflopsů trvalého výkonu. Řekl také, že GPU computing má v aplikacích „velkých dat“ velký potenciál.
Huang přivedl zástupce společnosti Shazam, aby hovořil o tom, jak společnost používá GPU, aby pomohla spojit hudbu a zvuk od velkého počtu uživatelů. Huang pak zmínil, že společnost s názvem Cortexica používá pro vizuální vyhledávání podobnou technologii.
A co je nejdůležitější, společnost ukázala nový plán pro svůj GPU motor používaný jak v herních produktech GeForce, tak v řadě Tesla. Současná architektura GPU se nazývá „Kepler“, která byla dodána v loňském roce. Další verze, známá jako „Maxwell“, má být hotová příští rok. Je to velký krok k heterogennímu zpracování dat přidáním architektury „unified virtual memory“, což znamená, že CPU a GPU budou moci vidět celou paměť systému.
To je důležité, protože jedním z velkých překážek v GPU computingu bylo přesouvání dat mezi systémy hlavní paměti a grafické paměti a protože psaní softwaru, který používá oba typy procesorů, bylo obtížné. (AMD oznámila podobnou funkci pro svůj procesor Kaveri, která má být uvedena na konci tohoto roku. Jsem trochu nejasná, jak to funguje bez přímé podpory od výrobců CPU, ale je to určitě přístup, který uvidíme více do budoucna.)
Pro rok 2015 společnost Huang slíbila další verzi nazvanou „Volta“, která vezme grafickou paměť a uloží ji přímo na vrchol GPU, čímž dramaticky zvýší šířku pásma paměti na přibližně jeden terabajt za sekundu. Pro srovnání je celková maximální šířka pásma Kepleru přibližně 192 gigabajtů za sekundu.
Řada společností, včetně společnosti Intel, hovořila o ukládání paměti na horní část procesoru, ale zapojení do paměti a procesoru, který používá techniku známou jako průchody křemíkem, je složité. Pokud vím, Volta je prvním relativně běžným procesorem ohlášeným, který bude mít tuto funkci.
Mobilní cestovní mapa má některé stejné funkce. Společnost nedávno oznámila své procesory Tegra 4 (s názvem "Wayne") a Tegra 4i (s názvem "Gray"). „Logan“, který má být ve výrobě v roce 2014, přidává první grafiku s podporou CUDA v řadě Tegra. V roce 2015 bude následovat „Parker“, který zkombinuje technologii Maxwell GPU s prvním jedinečným návrhem jádra CPU, 64bitovým procesorem ARM známým jako Project Denver. (Všimněte si, že zatímco oba procesory sdílejí design GPU, počet skutečných grafických jader bude pravděpodobně v mobilním procesoru mnohem menší než ve verzi pro stolní počítače.)
To by mělo být zajímavé jak kvůli architektuře sjednocené paměti, tak kvůli tomu, že se vyrábí pomocí 3D tranzistorů FinFET. Intel používá tuto techniku ve svých 22nm procesorech a jak dlouholetý výrobní partner Nvidia Taiwan Semiconductor Manufacturing Corp., tak i konkurenční Globalfoundries uvedli, že budou mít FINFETS někdy příští rok. Sériová výroba bude pravděpodobně zahájena v roce 2015.
„Za pět let zvýšíme výkon Tegry 100krát, “ slíbil Huang.
Velkou otázkou je samozřejmě to, k čemu použijeme výkon počítače. Je pro mě docela snadné vidět vysoce výkonné počítačové aplikace a aplikace „velkých dat“ - ty neustále rostou a mohou snadno používat paralelní počítačové funkce GPU. Nvidia bude nabízet tyto funkce v různých metodách, včetně prostřednictvím svých Tesla desek pro pracovní stanice a superpočítače; technologie virtualizace serverů GRID pro podnikové servery; a nové virtuální výpočetní zařízení GRID (VCA), 4U šasi s procesory Xeon, GPU na bázi Kepler a paměť zaměřené na oddělení.
A samozřejmě, hry budou používat více grafiky, realističtější v každé generaci. Velikost a rozlišení displejů se zvyšuje a lidé chtějí více grafiky. Společnost Huang předvedla novou špičkovou stolní grafickou kartu s názvem Titan a spustila oceánskou simulaci v reálném čase od společnosti Waveworks. Ukázala také Faceworks, 3D mluvící hlavu s názvem Ira (nahoře), vytvořenou Institutem pro kreativní technologie na USC.
Obzvláště zajímavé je uvést všechny tyto funkce do mobilu. Nejsem si úplně jistý, že opravdu potřebuji veškerý výkon špičkové stolní GPU v mobilním zařízení - koneckonců, na pětipalcové obrazovce se zdá, že 1 980 x 1 080 je dost - ale nepochybuji, že lidé na to najdou využití. Jednou z obav je, že by spotřebovalo příliš mnoho energie, ale Huang řekl, že Logan nebude „větší než desetník“. V každém případě budu mít zájem zjistit, co budou lidé dělat s tak velkým výkonem.
Celkově Nvidia, stejně jako AMD, sází na pokračující grafická vylepšení, sjednocenou paměť a heterogenní přístup k programování CPU a GPU. AMD by řekl, že pracuje s otevřenými standardy, zatímco Nvidia by poukazovala na úspěchy, které má CUDA, zejména ve vysoce výkonné aréně. A samozřejmě je tu Intel, jehož grafika dnes zaostává jak u AMD, tak u Nvidia, ale stále dominuje oblasti CPU PC. Má také vlastní sadu softwarových nástrojů. Různé přístupy by z této fascinující oblasti měly sledovat.
