Архитектура NVIDIA Fermi найдёт применение в суперкомпьютерах, NVIDIA Fermi — видеопроцессор с зачатками CPU Налаштування

[Tiahin]

NVIDIA утверждает, что это крупнейшее и важнейшее обновление архитектуры с момента выпуска G80 (GeForce 8800 GTX). Итак, что же нового?

• Потоковые процессоры (CUDA Cores). Их число составляет 512 штук, причём в отличие от GT200, теперь за расчёты с одинарной (FP32) и двойной (FP64) точностью отвечают одни и те же блоки. При использовании FP64 темп работы снижается вдвое, обеспечивая таким образом 256 вычислений с двойной точностью за такт. У GT200, для сравнения, было только 30 выделенных блоков для подобных расчётов. Кроме того, каждое CUDA Core содержит в себе помимо устройства для операций с плавающей запятой, отдельное устройство для целочисленных операций с 64-битной точностью. Все расчёты выполняются этими устройствами за один такт. Никуда не делись и блоки для специальных операций (SFU), которые позволяют вычислять синус, косинус, квадратный корень и другие сложные функции. Но если раньше соотношение SP и SFU составляло 4 к 1, то теперь на каждый SFU приходится 8 SP, т.е. в два раза больше. С другой стороны, их производительность выросла примерно в четыре раза, так что общий удельный прирост можно оценить как двукратный;
• Иерархическая организация чипа тоже изменилась. Если раньше базовой единицей был TPC (текстурно-процессорный кластер), содержащий в себе восемь блоков выборки текстур (TMU) и три массива потоковых процессоров (SM), то теперь TPC фактически упразднён, уступив место SM, который “располнел” с 8 потоковых процессоров до 32. Таким образом, GF100 (GT300) содержит в себе 16 блоков SM, каждый из которых состоит из 2х16 CUDA Cores, 16 блоков загрузки и выгрузки данных (LSU) и 4 SFU;
• Два диспетчера потоков на каждом SM обеспечивают фактически аналог технологии Hyper-Threading на GPU, что благоприятно сказывается на эффективности загрузки исполнительных устройств и, следовательно, на производительности;
• GPU содержит настраиваемые кэши первого уровня суммарным объёмом 1 Мб и кэш второго уровня объёмом 768 Кб.
  Пока это все подробности. Уже можно заметить, что немало изменений направлено на повышение КПД расчётов общего назначения на GPU, однако, будем надеяться, что обновление архитектуры благоприятным образом сказалось и на 3D приложениях. Кроме того, хочется отметить, что новая архитектура изменена настолько, что в ней не осталось фактически ничего от оригинала – G80, и их схожесть улавливается только на схемах с топологией, но не более. Свежая информация будет публиковаться по мере поступления.

Краткое знакомство с архитектурой Fermi, которую будут использовать и игровые видеочипы GF100, позволяет нам утверждать, что свой новый графический процессор NVIDIA в известной степени ориентирует на рынок ускорения вычислений, ёмкость которого достигает $1,1 млрд. в год. Если говорить о рынке дискретных графических решений, то его ёмкость измеряется полутора-двумя миллиардами долларов США в год. Рынок GPGPU, таким образом, находится в зачаточном состоянии, но NVIDIA видит в нём хорошие перспективы роста.

Процессор «Fermi»... появится в составе систем «Tesla»

Кстати, из прогнозов независимых аналитиков становится известно, что 512 потоковых процессоров нового флагмана NVIDIA могут работать на частоте около 1.5 ГГц. Такие характеристики обеспечивают быстродействие на уровне 1,5 трлн. операций с плавающей запятой в секунду. Стоимость системы с уровнем быстродействия в 1 терафлопс ещё несколько лет назад могла достигать $10 000. Это даёт NVIDIA основания утверждать, что архитектура Fermi позволяет создавать суперкомпьютеры, которые в десять раз быстрее существующих ныне. Fermi поддерживает до 6 Гб памяти типа GDDR-5, использующей 384-битную шину. Аналитики предполагают, что частота используемых чипов памяти достигнет 2 ГГц (4 ГГц QDR). Это позволит на треть превзойти GT200 по быстродействию памяти, даже с учётом "сужения" шины памяти с 512 до 384 бит.

Слайд из презентации архитектуры nVidia нового поколения с кодовым названием Fermi

Возвращаясь к теме суперкомпьютеров, нельзя обойти стороной пресс-релиз, в котором NVIDIA рассказывает о перспективах использования архитектуры Fermi в суперкомпьютере, который построит национальная лаборатория Oak Ridge. Эта вычислительная система будет в десять раз быстрее существующих суперкомпьютеров, причём графические процессоры NVIDIA в ней будут сочетаться с центральными процессорами. Кто будет производителем последних, не уточняется, но выбор наверняка ограничится Intel и AMD. Суперкомпьютер Oak Ridge будет заниматься вычислениями в энергетической сфере и поможет изучать проблему изменения климата. Предложенная архитектура в ближайшие десять лет позволит достичь быстродействия свыше тысячи петафлопс, что соответствует миллиону триллионов операций с плавающей запятой в секунду.

Рассказ об nVidia Fermi из первых рук (англ.) на Youtube.com.

via: Overclockers.ru

[(_KoDAk_)]

Признания AMD: дефицит видеокарт Radeon HD 5xxx существует

На данный момент видеокарты Radeon HD 5870 и Radeon HD 5850 уже можно купить в российских магазинах, хотя цена свыше 15 000 рублей кого-то может и отпугнуть. Не раз в истории анонсов новых видеокарт случалось так, что первые партии раскупались достаточно быстро, а потом наступал "провал" в доступности, устранить который производителю удавалось лишь некоторое время спустя. Не повторится ли история в случае с анонсом Radeon HD 58xx?

Этот же вопрос в несколько иной формулировке один из аналитиков задал руководству AMD на последней квартальной конференции. Автора вопроса беспокоила история с низким уровнем выхода годных 40 нм чипов на конвейере TSMC, которая весной этого года сыграла злую шутку с видеокартами Radeon HD 4770. Представители AMD признались, что уровень выхода годных 40 нм чипов на фабриках TSMC с тех пор значительно улучшился, но в настоящее время AMD получает недостаточно видеочипов семейства Radeon HD 5xxx для полного удовлетворения спроса. Руководство компании уверено, что ситуация улучшится в ближайшие недели или месяцы, а пока не стоит ожидать, что в начале четвёртого квартала видеокарт хватит на всех.