VideoCard 板


LINE

AMD Cypress(RV870)拉开了DX11时代的序幕,NVIDIA Fermi(GT300)正在掀起新的浪潮。 今天凌晨,NVIDIA在GPU技术会议上终於揭开了全新架构的秘密,并首次展示了新一代显 卡。 一、迟来的怪兽 先看这张图: http://news.mydrivers.com/Img/20091001/01244894.png
横向是NVIDIA、AMD历代图形核心(以及Intel Larrabee),纵向是晶体管数量,各个圆圈 上标注的则是制造工艺——右上角最庞大、最惹眼的就是今天的主角,NVIDIA Fermi。 GT200的14亿个晶体管曾经让我们惊叹,Cypress的21.5亿个相比RV770的9.56亿个增加了 一倍多,而Fermi达到了史无前例的30亿个,同样比自己的上一代翻了一番还多,比对手 也多了40%。 从最高层面上说,Fermi很简单,无非是512个流处理器,384-bit GDDR5显存,而深层次 的架构我们会在稍後逐一揭晓,不过Fermi至今还停留在纸面上,还不是一款真正的产品 ,所以型号划分、时钟频率、售价等等都还没有确定。事实上,直到两个月前NVIDIA才第 一次让人看到了样品,最近不久刚刚获得可以正常工作的芯片,正式发布至少要到今年年 底,而全面上市就是明年第一季度的事儿了。 Fermi为什麽这麽晚?NVIDIA产品营销副总裁Ujesh Desai说了一句:因为设计这麽大的 GPU实在是太TMD的难了。 http://news.mydrivers.com/Img/20091001/S01250485.jpg
首次公布的Fermi核心照 二、来自RV770/GT200的教训 AMD用RV770核心给NVIDIA好好上了一课,庞大而沉重的GT200失去了反击之力,CUDA、 PhysX这种对手所没有的功能特性於是成了宣传重点。 作为GeForce业务负责人,Ujesh Desai愿意承担责任,并承认在GT200时代严重失策。根 据RV670 Radeon HD 3800的表现,NVIDIA推测其继任者的性能也不过尔尔,但RV770的表 现大大出乎意料,而GT200定价过高,最终导致了一夜之间暴降千元的悲剧。 NVIDIAGPU工程副总裁Jonah Alben没有把责任都推到Ujesh身上,承认自己在工程上也有 失误。GT300从一开始就应该采用新的55nm工艺,但NVIDIA在130nm NV30 GeForce FX被 150nm Radeon 9700 Pro大败之後趋於保守,最後一次使用了65nm工艺,最终成就了一个 面积庞大、功耗超高的巨无霸。 虽然40nm工艺进程依然稍微落後,NVIDIA不会在同一条河里摔倒两次,没有在Fermi上沿 用55nm,否则又是一颗无法接受的大芯片。 不过NVIDIA暂时还没有透露Fermi的具体大小,只能估计一下。Fermi和Cypress都是40nm 工艺,假设核心面积和晶体管数量呈等比例,那麽在後者334平方毫米的基础上,Fermi将 是466平方毫米,比576平方毫米的GT200小足足两成。 尽管AMD的Sweet Point策略让NVIDIA吃尽了苦头,不过NVIDIA依然认为最重要的并非首先 开发价格较低的小芯片,而是提高大芯片的效率,然後衍生出不同的尺寸和配置规格。期 待Fermi的主流版本能在明年尽快出炉。 http://news.mydrivers.com/img/20080625/S03403062.png
GT200/RV770/Penryn核心对比 三、不再只是游戏 NVIDIA相信Fermi在3D游戏里会比Radeon HD 5870更快,当然不快也不行,但是如果你只 是把Fermi单纯地看作是一颗游戏GPU就错了,因为它的真正目标是Tesla,是高性能通用 计算,是个人和数据中心超级计算机——这就是GT300里边那个字母T的含义,它要做一颗 通用目的微处理器。 这有点儿像Intel Nehalem架构,确切目标也不是桌面,而是高性能计算服务器领域,所以 新的Xeon处理器才在服务器工作站上横扫一片,但游戏性能并不比Core 2 Quad好多少。 http://news.mydrivers.com/Img/20091001/01332921.jpg
NVIDIA声称,要达到同样的性能,使用CPU就得2000台x86服务器,总成本约800万美元, 功耗1200kW,而换成GPU只需32台Tesla S1070s系统(如下图),成本不过40万美元,功耗 更是仅仅45kW。虽然这里没有算上驱动Tesla所需要的服务器(毕竟GPU不可能完全摆脱 CPU),但这部分占得也不会太多。 http://news.mydrivers.com/Img/20091001/01253037.jpg
NVIDIA预计,未来18个月内各高性能市场总价值如下:地震3亿美元、超级计算2亿美元、 大学1.5亿美元、国防2.5亿美元、金融2.3亿美元。虽然上个季度Tesla只带来了1000万美 元的收入,占NVIDIA总收入的1.3%,但NVIDIA相信它前途无量,所以Fermi架构的很多地 方都是专门为此设计的。 其实藉着DX10统一渲染的东风,NVIDIA从G80就开始了通用计算的努力,GT200更进一步, 但它们主要还是一颗图形芯片,直到Fermi,不但肩负双重使命,而且同样重要。AMD有3A 一体化平台,Intel也在开发独立显卡,NVIDIA自然不能坐以待毙,正在朝着视觉计算迈 进。 http://news.mydrivers.com/Img/20091001/01253916.jpg
四、Fermi架构解析 1、SP、SM 从高层次上看,Fermi和GT200结构形似,并无太大不同,但往身处看会发现绝大部分都已 经进化。 http://news.mydrivers.com/Img/20091001/01263368.jpg
http://news.mydrivers.com/Img/20091001/01292943.jpg
最核心的流处理器(Streaming Processor/SP)现在不但数量大增,还有了个新名字CUDA核 心(CUDA Core),由此即可看出NVIDIA的转型之意,不过我们暂时还是继续沿用流处理器 的说法。 所有流处理器现在都符合IEEE 754-2008浮点算法(Cypress也是如此)和完整的32位整数算 法,而後者在过去只是模拟的,事实上仅能计算24-bit整数乘法;同时引入的还有积和熔 加运算(Fused Multiply-Add/FMA),每循环操作数单精度512个、单精度256个。所有一切 都符合业界标准,计算结果不会产生意外偏差。 双精度浮点(FP64)性能大大提升,峰值执行率可以达到单精度浮点(FP32)的1/2,而过去 只有1/8,AMD现在也不过1/5,比如Radeon HD 5870分别为单精度2.72TFlops、双精度 544GFlops。由於最终核心频率未定,所以暂时还不清楚Fermi的具体浮点运算能力(双精 度预计可达624GFlops)。 http://news.mydrivers.com/Img/20091001/01271118.jpg
http://news.mydrivers.com/Img/20091001/S01302202.jpg
G80/GT200都是8个流处理器构成一组SM(Streaming Multiprocessor),Fermi增加到了32个 ,最多16组,少於GT200的30组,但流处理器总量从240个增至512个,是G80的整整四倍。 除了流处理器,每组SM还有4个特殊功能单元(Special Function UnitSFU),用於执行抽 像数学和插值计算,G80/GT200均为2个。同时MUL已被删掉,所以不会再有单/双指令执行 计算率了。 至於SM之上的纹理处理器群(Texture Processor Cluster/TPC),NVIDIA暂时没有披露具 体组成方式,而且ROP单元、纹理/像素填充率等其它图形指标也未公布。 http://news.mydrivers.com/Img/20091001/01272121.jpg
http://news.mydrivers.com/Img/20091001/01291485.jpg
2、缓存 GT200的每组SM都有16KB共享内存,由其中8个SP使用。注意它们不是缓存(cache),而是 软件管理的内存(memory),可以写入、读取数据。为了满足应用程序和通用计算的需要, Fermi引入了真正的缓存,每组SM拥有64KB可配置内存(合计1MB),可分成16KB共享内存加 48KB一级缓存,或者48KB共享内存加16KB一级缓存,可灵活满足不同类型程序的需要。 GT200的每组TPC还有一个一级纹理缓存,不过当GPU出於计算模式的时候就没什麽用了, 故而Fermi并未在这方面进行增强。 整个芯片拥有一个容量768KB的共享二级缓存,执行原子内存操作(AMO)的时候比GT200快 5-20倍。 http://news.mydrivers.com/Img/20091001/01273069.jpg
http://news.mydrivers.com/Img/20091001/01321743.jpg
3、效率 CPU和GPU执行的都是被称作线程的指令流。高端CPU现在每次最多只能执行8个线程 (Intel Core i7),而GPU的并行计算能力就强大多了:G80 12288个、GT200 30720个、 Fermi 24576个。 为什麽Fermi还不如GT200多?因为NVIDIA发现计算的瓶颈在於共享内存大小,而不是线程 数,所以前者从16KB翻两番达到64KB,後者则减少了20%,不过依然是G80的两倍,而且 每32个线程构成一组「Warp」。 在G80和GT200上,每个时钟周期只有一半Warp被送至SM,换言之SM需要两个循环才能完整 执行32个线程;同时SM分配逻辑和执行硬件紧密联系在一起,向SFU发送线程的时候整个 SM都必须等待这些线程执行完毕,严重影响整体效率。 Fermi解决了这个问题,在每个SM前端都有两个Warp调度器和两个独立分配单元,并且和 SM其它部分完全独立,均可在一个时钟循环里选择发送一半Warp,而且这些线程可以来自 不同的Warp。分配单元和执行硬件之间有一个完整的交叉开关(Crossbar),每个单元都可 以像SM内的任何单元分配线程(不过存在一些限制)。 这种线程架构也不是没有缺点,就是要求Warp的每个线程都必须同时执行同样的指令,否 则会有部分单元空闲。每组SM每个循环内可以执行的不同操作数:FP32 32个、FP64 16个 、INT 32个、SFU 4个、LD/ST 16个。 4、并行内核(Parallel Kernel) 在GPU编程术语中,内核是运行在GPU硬件上的一个功能或小程序。G80/GT200整个芯片每 次只能执行一个内核,容易造成SM单元闲置。这在图形运算中不是问题,通用计算上就不 行了。 Fermi的全局分配逻辑则可以向整个系统发送多个并行内核,不然SP数量翻一番还多,更 容易浪费。 应用程序在GPU和CUDA模式之间的切换时间也快得多了,NVIDIA宣称是GT200的10倍。外部 连接亦有改进,Fermi现在支持和CPU之间的并行传输,而之前都是串行的。 http://news.mydrivers.com/Img/20091001/01281701.jpg
http://news.mydrivers.com/Img/20091001/S01283201.jpg
5、ECC支持 AMD Cypress可以检测内存总线上的错误,却不能修正,而NVIDIA Fermi的寄存器文件、 一级缓存、二级缓存、DRAM全部完整支持ECC错误校验,这同样是为Tesla准备的,之前我 们也提到过。 很多客户此前就是因为Tesla没有ECC才拒绝采纳,因为他们的安装量非常庞大,必须有 ECC。 6、统一64-bit内存寻址 以前的架构里多种不同载入指令,取决於内存类型:本地(每线程)、共享(每组线程)、全 局(每内核)。这就和指针造成了麻烦,程序员不得不费劲清理。 Fermi统一了寻址空间,简化为一种指令,内存地址取决於存储位置:最低位是本地,然 後是共享,剩下的是全局。这种统一寻址空间是支持C++的必需前提。 GT80/GT200的寻址空间都是32-bit的,最多搭配4GB GDDR3显存,而Fermi一举支持64-bit 寻址,即使实际寻址只有40-bit,支持显存容量最多也可达惊人的1TB,目前实际配置最 多6GB GDDR5——仍是Tesla。 7、新的指令集架构(ISA) 下边对开发人员来说是非常酷的:NVIDIA宣布了一个名为「Nexus」的插件,可以在 Visual Studio里执行CUDA代码的硬件调试,相当於把GPU当成CPU看待,难度大大降低。 Fermi的指令集架构大大扩充,支持DX11和OpenCL义不容辞,C++前边也已经说过,现在又 多了Visual Studio,当然还有C、Fortran、OpenGL 3.1/3.2。 最後汇总一下G80、GT200、Fermi的差异: http://news.mydrivers.com/Img/20091001/S01395246.jpg
五、Fermi样卡展示 说了这麽半天的架构技术,我也有点儿不耐烦了,下边就来点儿更实际的,看看黄仁勳和 Fermi样卡。 http://news.mydrivers.com/Img/20091001/S01402363.jpg
http://news.mydrivers.com/Img/20091001/S01402369.jpg
http://news.mydrivers.com/Img/20091001/S01402376.jpg
体积、样式和我们想像得差不多,不过输出接口只有一个DVI?别忘了这不是GeForce,而 是Tesla。AMD着力宣传ATI Eyefinity单卡多显技术,DVI、HDMI、DisplayPort齐上阵, 而NVIDIA把目光投向了高性能通用计算,双雄渐行渐远。 这下知道NVIDIA为什麽说DX11不是唯一了吧?绝非只是冒酸水。 http://news.mydrivers.com/1/145/145916.htm 以现在这时间点来说 要评论什麽还早了点 比如5770虽然可能两倍於4850的价格 效能可能没有 而GT300也可能有类似情况之类 现在顶多先知道96GT以下的CP值跟4770卖的比4850贵 还热门到缺货之类 不过在渐行渐远的条件下 要相比价值恐怕又是件更难的事了 例如代工双雄之争 --



※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc)
◆ From: 140.121.197.68
1F:推 ftwing:非常详尽!感谢这篇报导~~~~也让人非常期待!! 10/01 19:41
2F:推 cakin:好像很厉害 10/01 21:53
3F:推 ridges:AMD(ATI)这次赢很大,能先上市就是赢了..还至少赢了两个月 10/02 00:08
4F:→ kevin0733:有一大部分都是翻译 Anandtech 的文章 10/02 01:03
5F:推 vixen:真希望原始的Fortran程式码重新编译一次就能给GPU跑... 10/02 15:16
6F:推 andyjy12:Fortran比起C更容易转到GPU,只是要电脑重新编译又跑得快 10/16 13:22
7F:→ andyjy12:那就很困难,毕竟CUDA有一堆奇奇怪怪的特性,要把这些特性 10/16 13:23
8F:→ andyjy12:弄很熟,才有办法写出很快的程式 = =~~~~ 10/16 13:23
9F:→ andyjy12:但可以先看看BLAST 的cuda版~~ 10/16 13:24
10F:推 landattack:好文! 06/19 18:06







like.gif 您可能会有兴趣的文章
icon.png[问题/行为] 猫晚上进房间会不会有憋尿问题
icon.pngRe: [闲聊] 选了错误的女孩成为魔法少女 XDDDDDDDDDD
icon.png[正妹] 瑞典 一张
icon.png[心得] EMS高领长版毛衣.墨小楼MC1002
icon.png[分享] 丹龙隔热纸GE55+33+22
icon.png[问题] 清洗洗衣机
icon.png[寻物] 窗台下的空间
icon.png[闲聊] 双极の女神1 木魔爵
icon.png[售车] 新竹 1997 march 1297cc 白色 四门
icon.png[讨论] 能从照片感受到摄影者心情吗
icon.png[狂贺] 贺贺贺贺 贺!岛村卯月!总选举NO.1
icon.png[难过] 羡慕白皮肤的女生
icon.png阅读文章
icon.png[黑特]
icon.png[问题] SBK S1安装於安全帽位置
icon.png[分享] 旧woo100绝版开箱!!
icon.pngRe: [无言] 关於小包卫生纸
icon.png[开箱] E5-2683V3 RX480Strix 快睿C1 简单测试
icon.png[心得] 苍の海贼龙 地狱 执行者16PT
icon.png[售车] 1999年Virage iO 1.8EXi
icon.png[心得] 挑战33 LV10 狮子座pt solo
icon.png[闲聊] 手把手教你不被桶之新手主购教学
icon.png[分享] Civic Type R 量产版官方照无预警流出
icon.png[售车] Golf 4 2.0 银色 自排
icon.png[出售] Graco提篮汽座(有底座)2000元诚可议
icon.png[问题] 请问补牙材质掉了还能再补吗?(台中半年内
icon.png[问题] 44th 单曲 生写竟然都给重复的啊啊!
icon.png[心得] 华南红卡/icash 核卡
icon.png[问题] 拔牙矫正这样正常吗
icon.png[赠送] 老莫高业 初业 102年版
icon.png[情报] 三大行动支付 本季掀战火
icon.png[宝宝] 博客来Amos水蜡笔5/1特价五折
icon.pngRe: [心得] 新鲜人一些面试分享
icon.png[心得] 苍の海贼龙 地狱 麒麟25PT
icon.pngRe: [闲聊] (君の名は。雷慎入) 君名二创漫画翻译
icon.pngRe: [闲聊] OGN中场影片:失踪人口局 (英文字幕)
icon.png[问题] 台湾大哥大4G讯号差
icon.png[出售] [全国]全新千寻侘草LED灯, 水草

请输入看板名称,例如:Tech_Job站内搜寻

TOP