Video: Windows-ul Nu Recunoaste Toata Memoria Ram/Windows Not All RAM Usable FIX (Octombrie 2024)
La conferința tehnologică GPU Nvidia săptămâna trecută, am fost surprins să văd cât de departe se mișcă grafica și tehnologia GPU - pe desktop și pe dispozitivele mobile - și modul în care oamenii vor scrie software-ul va trebui să se schimbe pentru a profita de acesta.
Marea mișcare se adresează unui software eterogen, programe care pot utiliza atât procesorul tradițional de microprocesor cât și GPU în același timp. Acesta nu este un concept nou - atât Nvidia cât și AMD vorbesc despre asta de ceva vreme - dar cele două părți se apropie mai mult.
Abordarea AMD a fost aceea de a promova ceea ce numește „unități de procesare accelerată”, care combină atât GPU-urile cât și procesoarele pe o singură matriță și ceea ce a numit „arhitectură de sisteme eterogene”. În ultimii ani, a promovat HSA și anul trecut a înființat Fundația HSA, împreună cu alte 21 de companii, pentru a dezvolta standarde deschise pentru calculatoare eterogene.
Abordarea Nvidia a fost foarte diferită, concentrându-se pe platformele sale CUDA pentru scrierea software-ului pe GPU-urile sale și versiunea sa Tesla a GPU-urilor, care sunt utilizate acum în supercomputere, cum ar fi supercomputerul Titan Oak Laborator National National. În astfel de sisteme, un software destul de complex gestionează ce funcționează calculatorul pe procesor și ce funcționează în GPU.
Deschizându-și nota principală, CEO-ul Nvidia, Jen-Hsun Huang, a spus: „Calculul vizual este un mediu puternic și unic. În ultimii 20 de ani, acest mediu a transformat computerul de la un computer pentru informații și productivitate într-unul de creativitate, expresie și descoperire..“ Următorii ani ar trebui să spună dacă această tranziție ajunge pe un platou sau, dacă într-adevăr, abia începe."
După cum era de așteptat, Huang a vorbit mult în nota sa principală despre cum crește calculul GPU bazat pe CUDA. Compania a livrat 430 de milioane de GPU-uri compatibile cu CUDA și 1, 6 milioane de descărcări ale kitului de programare CUDA; GPU-urile Nvidia sunt acum utilizate în 50 de supercomputere din întreaga lume. De exemplu, a spus el, Titan a făcut recent cea mai mare simulare mecanică a solidelor din lume, folosind 40 de milioane de procesoare CUDA pentru a furniza 10 petaflops de performanță susținută. El a mai spus că calcularea GPU are un potențial mare în aplicațiile „big data”.
Huang a adus un reprezentant din Shazam pentru a vorbi despre modul în care compania folosește GPU-urile pentru a ajuta la potrivirea muzicii și a audio de la un număr mare de utilizatori. Ulterior, Huang a menționat că o companie numită Cortexica folosește tehnologie similară pentru căutarea vizuală.
Cel mai important, compania a arătat o nouă foaie de parcurs pentru motorul său GPU utilizat atât în produsele sale de jocuri GeForce, cât și în linia Tesla. Arhitectura actuală a GPU se numește „Kepler”, care a fost livrată anul trecut. Următoarea versiune, cunoscută sub numele de „Maxwell”, urmează să vină anul viitor. Este nevoie de un pas mare către calcularea eterogenă prin adăugarea unei arhitecturi „memorie virtuală unificată”, ceea ce înseamnă că CPU și GPU vor putea vedea toată memoria sistemului.
Acest lucru este important, deoarece unul dintre cele mai mari blocaje în calculul GPU a fost mutarea datelor între sistemele principale de memorie și memoria grafică și pentru că software-ul de scriere care folosește ambele tipuri de procesoare a fost dificil. (AMD a anunțat o caracteristică similară pentru procesorul său Kaveri, care se datorează la sfârșitul acestui an. Sunt puțin neclar cum funcționează acest lucru fără sprijin direct din partea producătorilor de procesoare, dar cu siguranță este o abordare pe care o vom vedea mai multe mergand inainte.)
Pentru 2015, Huang a promis o altă versiune, numită „Volta”, care va prelua memoria grafică și o va stoca direct pe partea de sus a GPU, mărind dramatic lățimea de bandă a memoriei la aproximativ un terabyte pe secundă. Pentru comparație, lățimea de bandă maximă totală a lui Kepler este de aproximativ 192 de gigabyte pe secundă.
O serie de companii, inclusiv Intel, vorbesc despre stivuirea memoriei pe un procesor, dar cablarea pentru conectarea memoriei și a procesorului, care folosește o tehnică cunoscută sub numele de via-siliciu, a fost complexă. Din câte știu, Volta este primul procesor relativ mainstream anunțat care va avea această caracteristică.
Foaia de parcurs mobilă are unele caracteristici identice. Compania și-a anunțat recent procesoarele Tegra 4 (numite cod "Wayne") și Tegra 4i (numit cod "Grey"). „Logan”, care urmează să fie în producție în 2014, adaugă primele elemente grafice capabile CUDA în linia Tegra. Aceasta va fi urmată în 2015 cu „Parker”, care va combina tehnologia Maxwell GPU cu primul design de bază al procesorului unic al companiei, un procesor ARM pe 64 de biți cunoscut sub numele de Project Denver. (Rețineți că, în timp ce cele două procesoare partajează designul GPU, numărul nucleelor grafice reale este probabil mult mai mic într-un procesor mobil decât într-o versiune desktop.)
Acest lucru ar trebui să fie interesant atât datorită arhitecturii de memorie unificate, cât și pentru că este prevăzută pentru a fi fabricată folosind tranzistoarele 3D FinFET. Intel folosește această tehnică în procesoarele sale de 22 de metri și atât partenerul de producție Nvidia de lungă durată Taiwan Semiconductor Manufacturing Corp. cât și rivalul Globalfoundries au spus că vor avea FinFETS cândva anul viitor. Producția în masă este probabil să înceapă în 2015.
"Peste cinci ani, vom crește performanța Tegra de 100 de ori", a promis Huang.
Desigur, marea întrebare este pentru ce vom folosi puterea computerului. Este destul de ușor pentru mine să văd aplicații de calcul de înaltă performanță și „date mari” - acestea continuă să crească și pot utiliza cu ușurință caracteristicile de calcul paralele ale GPU-urilor. Nvidia va oferi aceste funcții într-o varietate de metode diferite, inclusiv prin intermediul plăcilor sale Tesla pentru stații de lucru și supercomputere; tehnologia sa de virtualizare a serverului GRID pentru serverele de întreprindere; și un nou aparat de calcul virtual GRID (VCA), un șasiu 4U cu procesoare Xeon, GPU-uri bazate pe Kepler și memorie, destinate departamentelor.
Și desigur, jocurile vor folosi mai multe grafice, devenind mai realiste în fiecare generație. Dimensiunea și rezoluția afișajelor este în creștere, iar oamenii doresc mai multe elemente grafice. Huang a prezentat noua placă grafică desktop a companiei, numită Titan, care realizează o simulare oceanică în timp real de la Waveworks. De asemenea, a demonstrat Faceworks, un cap de vorbire 3D numit Ira (mai sus), creat cu Institutul pentru Tehnologie Creativă din USC.
Aducerea tuturor acestor funcții pe mobil este deosebit de interesantă. Nu sunt complet sigur că am într-adevăr nevoie de toată puterea unui GPU desktop de înaltă performanță într-un dispozitiv mobil - până la urmă, pe un ecran de cinci inci, 1.980 pe 1.080 pare a fi suficient, dar nu am nici o îndoială că oamenii vor găsi utilizări pentru asta. O îngrijorare este că ar folosi prea multă putere, dar Huang a spus că Logan nu va fi „mai mare decât un ban”. În orice caz, voi fi interesat să văd ce vor face oamenii cu atâta performanță.
În general, Nvidia, la fel ca AMD, pariază pe îmbunătățirile grafice continue, memoria unificată și o abordare eterogenă a programării procesorului și GPU. AMD ar spune că lucrează cu standarde deschise, în timp ce Nvidia ar sublinia succesele pe care CUDA le are, în special în arena de înaltă performanță. Și, desigur, există Intel, a cărui grafică rămâne atât AMD cât și Nvidia astăzi, dar încă domină zona procesorului PC. De asemenea, are propriul său set de instrumente software. Diferitele abordări ar trebui să facă din aceasta o zonă fascinantă de urmărit.
