Kepler 上身, NVIDIA Tesla K10 運算處理器亮相

2012.05.16 01:48PM
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在 GTC 2012 中, NVIDIA 執行長黃仁勳也在 Keynote 演說時,一併介紹 Kepler 的另一面,也就是針對專業平行運算的新一代 Tesla 運算處理器。所謂的運算處理器,就是一張專門為了平行運算技術的附加卡,雖然基本結構與專業繪圖卡相同,不過完全捨棄影像輸出,只為運算運用存在。

全新一代的 Tesla 運算處理器帶來哪些改變呢?跳轉繼續。

Kepler 架構的運算處理器目前公佈兩個款式,分別是已經上市的 Tesla K10 ,以及預計在 10 月份推出的 Tesla K20 ;這一代的 Tesla 運算處理器擁有三個特色,分別是 SMX 架構、 Hyper-Q 以及 Dynamic Parallelism ,後兩者更是僅有 K20 獨享的技術。

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SMX 架構就是這一代 Kepler 架構的重點,相較於 Fermi 的架構, Kepler 的 CUDA 核心大幅增加,並且減少 DIE 當中的控制邏輯,將部份邏輯管理轉移到軟體層面;大幅增加的核心可以提昇運算效能,而把複雜的硬體管理邏輯部份轉移到軟體管理,可以減少核心架構中控制邏輯的發熱,相較 Fermi 的 SM 架構,全新的 SMX 架構擁有高達三倍的效能能耗比。

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Hyper-Q 則是處理器資源與線程分配的技術,相較 Fermi 架構,僅能用單一 CPU 溝通 GPU 進行線程 ,使用 Kepler 架構 K20 將能讓最多 32 個處理器核心同時與 GPU 溝通並同時進行多線程,減少 GPU 的閒置並能夠提昇平行運算的速度。

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Dynamic Parraleism 技術則是改善過去處理器與 GPU 之間必須反覆溝通的處理程序,過去的架構在執行 Kermal 時,處理器必須先與 GPU 溝通並回傳訊息後再由 CPU 產生下一步的 Kernal 並回傳到 GPU ,整個執行就是不斷重複這樣個溝通模式。但是這項技術 CPU 只要將訊息交給 Kepler GPU 後,就會由 GPU 端自行產生接下來的 Kermal 並告知 GPU 下的核心分配工作,最後把運算成果回傳給 CPU 。

Tesla K10 就是目前 GTX 690 的姊妹品,與 GTX 690 一樣為 320 Gbps 記憶體頻寬;然而 Tesla K20 則是代號 GK110 的新一代 GPU ,預期擁有高達 71 億個電晶體,記憶體頻寬為 384bits ,會場有媒體提問實際記憶體量,但 NVIDIA 未正式回應,僅提到會視市場需求而決定,正式上市時間為 10 月左右。

根據 NVIDIA 提供的新聞資料, K20 預期將會被運用在由美國田納西橡樹嶺國家實驗室打造的全新Titan超級電腦,以及伊利諾州立大學香檳分校的國家超級電腦應用中心打造的Blue Waters系統。

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