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※ 本文為 JackLee5566.bbs. 轉寄自 ptt.cc 更新時間: 2017-07-04 22:10:39
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作者 KotoriCute (Lovelive!)
標題 [情報] Nvidia探索將多GPU封裝到一塊:輕鬆打破
時間 Tue Jul  4 19:46:22 2017


Nvidia探索將多GPU封裝到一塊:輕鬆打破舊架構極限

http://www.cnbeta.com/articles/tech/628297.htm

商業計算、可選研究、以及4K多屏遊戲等需求,不斷推升著對現代GPU的性能需求。根據
一份近期的研究報告,Nvidia認為正在迅速接近當前GPU架構模型的極限,因此需要尋找
新的方法去攻堅。當前這個想法仍處於模擬階段,但文中提到的“多芯片模塊GPU”(

MCM-GPU)的概念,有望最終將多顆GPU模塊整合到一處。

在意識到Nvidia 將很快難以通過當前架構榨取GPU 性能之後,亞利桑那州立大學、英偉
達、德州大學奧斯汀分校、以及巴塞羅那超算中心攜手展開了研究。

此前,廠商還可以通過在每次製程迭代時堆積更多的流處理器來提升GPU 性能。但遺憾的
是,在單一模塊中塞入更多晶體管的方法,已經變得越來越困難。

以Nvidia V100 GPU 為例,其已經需要代工廠商(台積電)將製程推到12nm 的極限。此
外,製造規模越來越大的模塊,其成本和相關問題也不可忽視(比如因製造錯誤遇到的數
量減少)。


雖然Nvidia 可以通過將多顆GPU 裝在一塊PCB 上的方式來提升顯卡性能(比如Tesla
K10 和K80),但當前仍有一些未能解決的問題—— 比如跨多GPU 的任務分配就需要編程
來提升硬件效率。

於是研究人員們另闢蹊徑,決定在封裝技術上尋找新方法,讓Nvidia 可以將多個GPU 模
塊(GPMs)封裝到一塊。這些GPMs 比當代GPU 要小一些,製造起來也更容易和便宜。

儘管人們對其性能仍有疑問,但研究人員聲稱近期基板技術的發展(PDF)已經能夠幫助
其部署一種快速、強健的模塊通信互聯架構。從理論上來講,其帶寬可達數TB/s 。

在Nvidia 內部GPU 模擬中,研究團隊將MCM-GPU 堆到了256 組SMs,而Pascal 架構僅為
56 組SMs 。然後團隊基於當前架構進行了預測,結果顯示MCM-GPU 可提速45.5% 。

此外,在同一板子上進行的多GPU性能對比表明,MCM-GPU有26.8%的領先優勢。最後,有
消息稱AMD公司也有類似的點子(基於Navi GPU)。

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GPU也即將邁入大膠水時代?

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gn01140216  : nvidia也懂膠水?1F 07/04 19:47
reaturn     : 會不會以後整個PCB版就一堆東西粘起來的?2F 07/04 19:47
jinshun     : 說AMD引領世界潮流真的不是開玩笑der3F 07/04 19:48
mayjan 
mayjan      : 我有能力評論我就不會上這個板了4F 07/04 19:49
ww578912tw  : AMD之前講的INFINITY FABRIC不就是膠水惹5F 07/04 19:51
friedpig    : 最理想還是3dic 只是還做不出來6F 07/04 19:53
arrenwu     : GPU 膠水的難度比較高吧7F 07/04 19:57
chaahk2012  : 新架構生出來之前,先膠水sli檔一下。8F 07/04 19:58
ATand       : GPU的膠水會不會同等於內部SLI??9F 07/04 19:59
greg7575    : 膠水10F 07/04 20:05
kuninaka    : 3dfx那個比較炫11F 07/04 20:06
darkdixen   : 跟C2D有87% 像12F 07/04 20:07
darkdixen   : 封一起跟外部雙GPU還是有差
sdbb        : Pentium pro表示:比膠水,嗯哼14F 07/04 20:11
a2935373    : 大膠水時代要來臨惹嗎15F 07/04 20:14
tomsawyer   : Pentium D:哼哼16F 07/04 20:18
kuma660224  : GPU膠水應該比較困難。否則AMD早就用了17F 07/04 20:23
kuma660224  : 一般遊戲用戶大概也沒在擔心製程面積上限。
kuma660224  : 因為連GG都覺的很硬的超大Die很少人買的起
a2935373    : HBM用的interposer不知道能不能解決問題20F 07/04 20:27
ry3298      : 印象中交火效率大於SLI?! A家軟體優勢大些?21F 07/04 20:31
a2935373    : 這應該不是傳統SLI22F 07/04 20:31
c52chungyuny: GPU一堆pipeline怎麼黏啊23F 07/04 20:32
kuma660224  : Die連外的頻寬做到超高是很有可能。24F 07/04 20:35
kuma660224  : 但不同Die吃不同記憶體,很難有效率。
kuma660224  : 因為多GPU繪圖常常不是真的完全各算各的。
kuma660224  : 遊戲優化常是把運算切成好幾個frame算。
arrenwu     : pipeline還不算是問題,要能夠sync才是問題28F 07/04 20:39
kuma660224  : 多GPU就變成GPU1算完,得丟給GPU229F 07/04 20:39
arrenwu     : 應該說,要能夠sync又有效率就變成問題30F 07/04 20:39
kuma660224  : 但兩GPU各自有自己記憶體自己的頻寬31F 07/04 20:40
Merkle      : 大膠水時代32F 07/04 20:40
kuma660224  : 資料傳來傳去就常常要等待。33F 07/04 20:40
commandoEX  : Crossfire的fps浮動值比較大,所以要說真的比較好也34F 07/04 20:40
commandoEX  : 不算
kuma660224  : 不像挖礦是多GPU毫無交流。36F 07/04 20:41
aegis43210  : 如果是專門用來深度學習呢?這樣就比較不怕延遲37F 07/04 20:45
arrenwu     : 應該說如果現行 multi-GPU 沒問題的話 膠水應該就行38F 07/04 20:45
kuma660224  : 如果是為深度學習有需要黏嗎?39F 07/04 20:47
kamichu     : 不能一塊gpu分別算一個角落嗎?40F 07/04 20:47
kuma660224  : 既然不介意延遲,直接多插幾張卡就好。41F 07/04 20:47
arrenwu     : 這之前kuma大有講解過,現在rendering算法連續兩張42F 07/04 20:48
arrenwu     : 圖片並不是獨立運算的
kuma660224  : 會想搞膠水就是多卡多晶片不能解決的情況44F 07/04 20:48
kuma660224  : 應該說繪圖大部分是獨立運算,但是
kuma660224  : 有一部分為了優化省效能,反而是不太獨立。
kuma660224  : 你這frame的反射貼圖可能是上個frame算的
kuma660224  : 不是所有即時素材都需每個frame從0開始
arrenwu     :                                        的魔法輸49F 07/04 20:53
kuma660224  : 單GPU素材擺在自己幾百GB/s的VRAM50F 07/04 20:53
kuma660224  : 多GPU就糗了某些素材在另一PCIE顯卡那
kamichu     : 印象中3d算圖平行運算是切成一塊一塊再組合一張圖52F 07/04 20:55
kuma660224  : 繪圖平行運算有很多種分配方式。53F 07/04 20:55
arrenwu     : 這樣說起來,如果膠水之後是用同一個VRAM有搞頭囉?54F 07/04 20:56
kuma660224  : 如果是那樣,兩晶片共用VRAM又怕頻寬不足55F 07/04 20:57
arrenwu     : 剛剛查了一下 https://goo.gl/cP8hfS56F 07/04 21:00
Types of VRAM Explained: HBM vs. GDDR5 vs. GDDR5X - Logical Increments Blog
[圖]
This PC hardware article explains in simple, straightforward terms the differences between 3 standards of graphics card VRAM: GDDR5, GDDR5X, and HBM. ...

 
arrenwu     : 目前 GDDR5 是 28GB/s,HBM 是 100GB/s57F 07/04 21:00
arrenwu     : 如果真的用上 HBM,頻寬問題應該可以克服?
kuma660224  : Xbox360的Ati晶片示範過pipeline上下切。59F 07/04 21:01
kuma660224  : 它把跟大頻寬有關的ROPs跟eDram做在一起
kuma660224  : 所以它的eDram不只是記憶體,也有部分
kuma660224  : GPU的功能。
kuma660224  : 那種做法就不擔心工作分配的問題。
kuma660224  : 但兩邊都不是完整GPU,合起來才能運作。
a2935373    : 不知道成本如何65F 07/04 21:13
a2935373    : 如果能把ROP和SP切開的話 運算卡和遊戲卡部分晶片
a2935373    : 或許能夠共用?
Monoson     : 這是nvidia research發表的學術論文68F 07/04 21:24
Monoson     : 原文是公開的 可以從research.nvidia.com下載
Monoson     : 原文連結 https://goo.gl/rxyTjD
Monoson     : 我不是業內人士 不過瞄一下看起來是用理論模擬比較71F 07/04 21:28
Monoson     : 膠水做在晶片上 封裝上 pcb板上 還是不同卡之間
Monoson     : 的效率跟能耗 不過似乎沒講怎樣實作(商業機密? XD)
david10ne   : 膠水大戰74F 07/04 21:50
Dissipate   : 大家一起膠起來!75F 07/04 21:57
jior        : 大罐膠水!!!!76F 07/04 21:59

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