Видео: Assassin's Creed® IV Black Flag™ PhysX Update (Ноември 2024)
На конференцията за технологични процесори на Nvidia миналата седмица бях изненадан, когато видях колко далеч се движи графиката и графичната технология - на работния плот и на мобилните устройства - и как начинът, по който хората пишат софтуер, ще трябва да се промени, за да се възползва от него.
Голямото движение е към разнороден софтуер, програми, които могат да използват едновременно традиционния микропроцесорен процесор и графичния процесор. Това не е нова концепция - и Nvidia, и AMD говорят за това от известно време - но двете страни се сближават.
Подходът на AMD е да популяризира това, което нарича „ускорени процесорни единици“, които комбинират както графични процесори, така и процесори на единична матрица, както и това, което тя нарече „разнородна архитектура на системите“. През последните няколко години тя популяризира HSA, а миналата година създаде HSA Foundation, заедно с още 21 компании, за разработване на отворени стандарти за разнородни изчисления.
Подходът на Nvidia беше много различен, като се съсредоточи върху своите CUDA платформи за писане на софтуер на своите графични процесори и неговата Tesla версия на графични процесори, които сега се използват в суперкомпютри като суперкомпютъра Titan National Laboratory на Oak Ridge. В такива системи доста сложен софтуер управлява какво изчисляване работи на процесора и какво работи на графичния процесор.
Отваряйки основната си бележка, изпълнителният директор на Nvidia Джен-Хсун Хуанг заяви: „Визуалните компютри са мощен и уникален носител. През последните 20 години този носител превърна компютъра от компютър за информация и продуктивност в творчество, изразяване и откритие. " Следващите няколко години трябва да покажат дали този преход достига плато или наистина наистина започва."
Както се очаква, Хуанг говори много в основната си бележка за това как GPU изчисленията, базирани на CUDA, нарастват. Компанията е доставила 430 милиона графични процесора, поддържащи CUDA, и 1, 6 милиона изтегляния на CUDA програмни комплекти; Графичните процесори на Nvidia вече се използват в 50 суперкомпютри по целия свят. Например, каза той, наскоро Titan направи най-голямата в света механична симулация, използвайки 40 милиона CUDA процесори, за да достави 10 петафлопа с устойчива производителност. Той каза също, че графичните процесори имат голям потенциал в приложения за големи данни.
Хуанг издигна представител от Shazam, за да говори за това как компанията използва графични процесори, за да помогне за съвпадение на музика и аудио от огромен брой потребители. Тогава Хуанг спомена, че компания, наречена Cortexica, използва подобна технология за визуално търсене.
Най-важното е, че компанията показа нова пътна карта за своя графичен процесор, използван както в своите игрови продукти GeForce, така и в линията Tesla. Сегашната GPU архитектура се нарича "Kepler", която се доставя миналата година. Следващата версия, известна като "Максуел", предстои следващата година. Това прави голяма стъпка към разнородни изчисления чрез добавяне на архитектура на "обединена виртуална памет", което означава, че процесорът и графичният процесор ще могат да виждат цялата памет на системата.
Това е важно, тъй като едно от големите пречки в GPU изчисленията е преместването на данни между основните системи за памет и графичната памет и защото писането на софтуер, който използва и двата типа процесори, беше трудно. (AMD обяви подобна функция за своя процесор Kaveri, който трябва да се появи в края на тази година. Малко не ми е ясно как става това без пряка подкрепа от производителите на процесори, но със сигурност е подход, който ще видим повече от върви напред.)
За 2015 г. Хуанг обеща друга версия, наречена "Volta", която ще вземе графичната памет и ще я подрежда директно върху графичния процесор, драстично увеличавайки честотната лента на паметта до около един терабайт в секунда. За сравнение общата максимална честотна лента на Kepler е около 192 гигабайта в секунда.
Редица компании, включително Intel, говорят за подреждането на памет върху процесор, но окабеляването за свързване на паметта и процесора, който използва техника, известна като „силиконови виа“, е сложна. Доколкото знам, Volta е първият сравнително мейнстрийм процесор, който ще има тази функция.
Мобилната пътна карта има някои от същите функции. Наскоро компанията обяви своите процесори Tegra 4 (с кодово име "Wayne") и Tegra 4i (с кодово наименование "Grey") процесори. "Logan", който трябва да бъде в производство през 2014 г., добавя първата графика, способна на CUDA, в линията Tegra. Това ще бъде последвано през 2015 г. с „Parker“, който ще комбинира технологията Maxwell GPU с първия уникален дизайн на ядрото на процесора на компанията, 64-битов ARM процесор, известен като Project Denver. (Обърнете внимание, че докато двата процесора споделят графичния дизайн, броят на действителните графични ядра вероятно е много по-малък в мобилен процесор, отколкото в настолна версия.)
Това трябва да е интересно както поради унифицираната архитектура на паметта, така и поради факта, че тя ще бъде произведена с помощта на 3D транзистори FinFET. Intel използва тази техника в своите 22 nm процесори и както дългогодишният производствен партньор на Nvidia Taiwan Semiconductor Manufacturing Corp., така и конкурентът Globalfoundries заявиха, че ще имат FinFETS някъде следващата година. Масовото производство вероятно ще започне през 2015 г.
"След пет години ще увеличим представянето на Тегра със 100 пъти", обеща Хуанг.
Разбира се, големият въпрос е за какво ще използваме компютърните конски сили. За мен е доста лесно да виждам високоефективните компютърни приложения и „големи данни“ - те продължават да нарастват и могат лесно да използват паралелните изчислителни функции на графичните процесори. Nvidia ще предлага тези функции в множество различни методи, включително чрез своите Tesla дъски за работни станции и суперкомпютри; своята технология за виртуализация на сървър на GRID CPU за сървъри на предприятия; и нов GRID Virtual Computing Appliance (VCA), 4U шаси с Xeon процесори, базирани на Kepler графични процесори и памет, насочени към отделите.
И разбира се, игрите ще използват повече графика, като стават все по-реалистични за всяко поколение. Размерът и разделителната способност на дисплеите се увеличават и хората искат повече графика. Хуанг показа новата графична карта за настолни компютри от висок клас, наречена Titan, изпълнявайки симулация в реално време от Waveworks. Той също така демонстрира Faceworks, 3D говореща глава на име Ира (по-горе), създадена с Института за креативни технологии в USC.
Предаването на всички тези функции на мобилни е особено интересно. Не съм напълно сигурен, че наистина имам нужда от цялата мощност на висок клас графичен процесор в мобилно устройство - в края на краищата на пет инчов екран 1 980 на 1, 080 изглежда като достатъчно - но не се съмнявам, че хората ще намерят употреба за това. Едното притеснение е, че ще използва твърде много сила, но Хуанг каза, че Логан ще бъде "не по-голям от стотинка". Във всеки случай ще ми е интересно да видя какво ще правят хората с толкова много представяне.
Като цяло Nvidia, подобно на AMD, залага на непрекъснатите подобрения на графиката, обединената памет и разнородния подход за програмиране на процесора и графичния процесор. AMD би казал, че работи с отворени стандарти, докато Nvidia ще посочи успехите, които CUDA има, особено на арената с висока производителност. И разбира се, има Intel, чиято графика изостава както на AMD, така и на Nvidia днес, но все пак доминира в областта на процесора на PC. Освен това има собствен набор от софтуерни инструменти. Различните подходи трябва да направят това очарователно място за гледане.
