Nvidia探索將多GPU封裝到一塊:輕鬆打破 - 3C

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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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All Comments

Wallis avatarWallis2017-07-09
nvidia也懂膠水?
Freda avatarFreda2017-07-13
會不會以後整個PCB版就一堆東西粘起來的?
James avatarJames2017-07-15
說AMD引領世界潮流真的不是開玩笑der
Aaliyah avatarAaliyah2017-07-15
我有能力評論我就不會上這個板了
Frederica avatarFrederica2017-07-17
AMD之前講的INFINITY FABRIC不就是膠水惹
Ethan avatarEthan2017-07-19
最理想還是3dic 只是還做不出來
Joseph avatarJoseph2017-07-21
GPU 膠水的難度比較高吧
Barb Cronin avatarBarb Cronin2017-07-25
新架構生出來之前,先膠水sli檔一下。
Linda avatarLinda2017-07-28
GPU的膠水會不會同等於內部SLI??
Sierra Rose avatarSierra Rose2017-07-28
膠水
Margaret avatarMargaret2017-07-31
3dfx那個比較炫
Lily avatarLily2017-08-02
跟C2D有87% 像
Susan avatarSusan2017-08-04
封一起跟外部雙GPU還是有差
Edward Lewis avatarEdward Lewis2017-08-08
Pentium pro表示:比膠水,嗯哼
Cara avatarCara2017-08-12
大膠水時代要來臨惹嗎
Gilbert avatarGilbert2017-08-13
Pentium D:哼哼
Eden avatarEden2017-08-13
GPU膠水應該比較困難。否則AMD早就用了
Lucy avatarLucy2017-08-14
一般遊戲用戶大概也沒在擔心製程面積上限。
因為連GG都覺的很硬的超大Die很少人買的起
Victoria avatarVictoria2017-08-19
HBM用的interposer不知道能不能解決問題
Bethany avatarBethany2017-08-19
印象中交火效率大於SLI?! A家軟體優勢大些?
Connor avatarConnor2017-08-22
這應該不是傳統SLI
Eartha avatarEartha2017-08-25
GPU一堆pipeline怎麼黏啊
William avatarWilliam2017-08-28
Die連外的頻寬做到超高是很有可能。
但不同Die吃不同記憶體,很難有效率。
因為多GPU繪圖常常不是真的完全各算各的。
遊戲優化常是把運算切成好幾個frame算。
Ingrid avatarIngrid2017-08-28
pipeline還不算是問題,要能夠sync才是問題
應該說,要能夠sync又有效率就變成問題
Ivy avatarIvy2017-09-01
多GPU就變成GPU1算完,得丟給GPU2
Vanessa avatarVanessa2017-09-02
但兩GPU各自有自己記憶體自己的頻寬
資料傳來傳去就常常要等待。
Liam avatarLiam2017-09-05
大膠水時代
Isabella avatarIsabella2017-09-09
Crossfire的fps浮動值比較大,所以要說真的比較好也
Hedwig avatarHedwig2017-09-12
不算
Emily avatarEmily2017-09-16
不像挖礦是多GPU毫無交流。
Adele avatarAdele2017-09-17
如果是專門用來深度學習呢?這樣就比較不怕延遲
Frederica avatarFrederica2017-09-19
應該說如果現行 multi-GPU 沒問題的話 膠水應該就行
Ina avatarIna2017-09-22
如果是為深度學習有需要黏嗎?
既然不介意延遲,直接多插幾張卡就好。
Kama avatarKama2017-09-25
不能一塊gpu分別算一個角落嗎?
Carolina Franco avatarCarolina Franco2017-09-27
這之前kuma大有講解過,現在rendering算法連續兩張
圖片並不是獨立運算的
Agatha avatarAgatha2017-09-30
會想搞膠水就是多卡多晶片不能解決的情況
Quintina avatarQuintina2017-10-02
應該說繪圖大部分是獨立運算,但是
有一部分為了優化省效能,反而是不太獨立。
Harry avatarHarry2017-10-04
你這frame的反射貼圖可能是上個frame算的
Steve avatarSteve2017-10-05
不是所有即時素材都需每個frame從0開始
Kelly avatarKelly2017-10-08
的魔法輸
Ula avatarUla2017-10-08
單GPU素材擺在自己幾百GB/s的VRAM
Caitlin avatarCaitlin2017-10-13
多GPU就糗了某些素材在另一PCIE顯卡那
Valerie avatarValerie2017-10-15
印象中3d算圖平行運算是切成一塊一塊再組合一張圖
Aaliyah avatarAaliyah2017-10-18
繪圖平行運算有很多種分配方式。
Oliver avatarOliver2017-10-21
這樣說起來,如果膠水之後是用同一個VRAM有搞頭囉?
Enid avatarEnid2017-10-24
如果是那樣,兩晶片共用VRAM又怕頻寬不足
Eden avatarEden2017-10-26
剛剛查了一下 https://goo.gl/cP8hfS
目前 GDDR5 是 28GB/s,HBM 是 100GB/s
如果真的用上 HBM,頻寬問題應該可以克服?
Suhail Hany avatarSuhail Hany2017-10-28
Xbox360的Ati晶片示範過pipeline上下切。
它把跟大頻寬有關的ROPs跟eDram做在一起
Callum avatarCallum2017-10-31
所以它的eDram不只是記憶體,也有部分
GPU的功能。
Margaret avatarMargaret2017-11-01
那種做法就不擔心工作分配的問題。
但兩邊都不是完整GPU,合起來才能運作。
Skylar Davis avatarSkylar Davis2017-11-05
不知道成本如何
Blanche avatarBlanche2017-11-08
如果能把ROP和SP切開的話 運算卡和遊戲卡部分晶片
或許能夠共用?
Linda avatarLinda2017-11-08
這是nvidia research發表的學術論文
Sierra Rose avatarSierra Rose2017-11-11
原文是公開的 可以從research.nvidia.com下載
Sierra Rose avatarSierra Rose2017-11-15
Daniel avatarDaniel2017-11-18
我不是業內人士 不過瞄一下看起來是用理論模擬比較
Anonymous avatarAnonymous2017-11-20
膠水做在晶片上 封裝上 pcb板上 還是不同卡之間
Olga avatarOlga2017-11-25
的效率跟能耗 不過似乎沒講怎樣實作(商業機密? XD)
Leila avatarLeila2017-11-26
膠水大戰
William avatarWilliam2017-11-30
大家一起膠起來!
Kama avatarKama2017-12-05
大罐膠水!!!!
David avatarDavid2017-12-08
原來是膠水xd
Emma avatarEmma2017-12-09
膠水
Madame avatarMadame2017-12-09
Intel才是專家吧
Christine avatarChristine2017-12-11
這個就去年在nv research實習的學生和裡面大頭寫的
Olivia avatarOlivia2017-12-12
paper阿,看到有Aamer Jaleel就知道應該會上吧XD
Una avatarUna2017-12-16
這種通常都是C++模器跑一跑,沒有真的跑rtl電路
Franklin avatarFranklin2017-12-18
以後顯卡也雙核心,好像蠻強的
Olivia avatarOlivia2017-12-21
Paper的MCM畫法每內核還是各自有記憶體
資料分開放。各GPU再透過bus交換資料。
是用數位模擬推測MCM-GPU的優勢。
沒有牽涉到實際晶片製作與製程。
Lucy avatarLucy2017-12-22
由於多顆GPM模組之間頻寬仍遠輸大晶片
內部頻寬,研究重點在用設計去減少聯外需求
Anthony avatarAnthony2017-12-25
當然這inter-GPM互訪頻寬是遠高於PCIE
Olga avatarOlga2017-12-28
所以想做遠超過800mm2例如2000mm2
連輪班星人與i星人都會吐血的尺寸時
Kumar avatarKumar2018-01-01
MCM就有他市場在....如果有人買得起...
感覺這還遙遠,研究目的是未來摩爾定律死掉
Bennie avatarBennie2018-01-04
製程無法進化,DieSize也難以進化的時代
Eartha avatarEartha2018-01-05
短期內10~8~7~5nm製程應該還有不少餘地
Ursula avatarUrsula2018-01-08
如果那一天到來,大概多卡多GPU也成熟了
Andrew avatarAndrew2018-01-12
就像以前覺得CPU單核超強才是王道。
Dinah avatarDinah2018-01-15
當單核效率難以寸進,軟體也被迫接受多核
只是那普及時間有點久....
Sandy avatarSandy2018-01-16
模擬4GPM封裝的Dram總頻寬3TB/s等級。