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先週のNvidiaのGPUテクノロジーカンファレンスで、デスクトップとモバイルデバイスでグラフィックスとGPUテクノロジーがどれだけ動いているか、そしてそれを利用するために人々がソフトウェアを書く方法を変えなければならないことに驚いた。
大きな動きは、従来のマイクロプロセッサCPUとGPUの両方を同時に使用できるプログラムである異種ソフトウェアに向かっています。 これは新しい概念ではなく、NvidiaとAMDの両方がしばらくの間これについて話していましたが、両者は近づいてきています。
AMDのアプローチは、GPUとCPUの両方を単一のダイに組み合わせた「高速処理ユニット」と呼ばれるものと、「異種システムアーキテクチャ」と呼ばれるものを促進することでした。 過去数年間、HSAを推進してきましたが、昨年は21の他の企業とともにHSA Foundationを設立し、異種コンピューティングのオープンスタンダードを開発しました。
Nvidiaのアプローチは非常に異なっており、GPU上でソフトウェアを作成するためのCUDAプラットフォームと、現在Oak Oak National LaboratoryのTitanスーパーコンピューターで使用されているTeslaバージョンのGPUに焦点を当てています。 このようなシステムでは、かなり複雑なソフトウェアがCPUで動作するコンピューティングとGPUで動作するものを管理します。
NvidiaのCEO Jen-Hsun Huangは、基調講演を開いて次のように述べています。 」 次の数年は、その移行がプラトーに達しているのか、それとも本当に始まっているのかを判断する必要があります。」
予想通り、Huangは基調講演でCUDAに基づいたGPUコンピューティングの成長について多くのことを話しました。 同社は4億3, 000万個のCUDA対応GPUと160万個のCUDAプログラミングキットのダウンロードを出荷しました。 Nvidia GPUは現在、世界中の50台のスーパーコンピューターで使用されています。 例えば、タイタンは最近、世界最大のソリッドメカニカルシミュレーションを行い、4000万個のCUDAプロセッサーを使用して10ペタフロップスの持続的なパフォーマンスを実現しました。 彼はまた、GPUコンピューティングが「ビッグデータ」アプリケーションに多くの可能性を秘めていると述べました。
HuangはShazamの代表者を招き、GPUを使用して膨大な数のユーザーからの音楽とオーディオをマッチングする方法を説明しました。 Huangは、Cortexicaという会社が視覚検索に同様のテクノロジーを使用していると述べました。
最も重要なこととして、同社は、GeForceゲーム製品とTeslaラインの両方で使用されるGPUエンジンの新しいロードマップを示しました。 現在のGPUアーキテクチャは「ケプラー」と呼ばれ、昨年出荷されました。 「マックスウェル」として知られる次のバージョンは来年の予定です。 「ユニファイド仮想メモリ」アーキテクチャを追加することにより、ヘテロジニアスコンピューティングに向けて大きな一歩を踏み出します。つまり、CPUとGPUはシステムのすべてのメモリを見ることができます。
GPUコンピューティングの大きなボトルネックの1つはメインメモリシステムとグラフィックスメモリ間でデータを移動することであり、両方のタイプのプロセッサを使用するソフトウェアの作成は困難であるため、これは重要です。 （AMDは、今年末にKaveriプロセッサに同様の機能を発表しました。CPUメーカーからの直接のサポートなしで、これがどのように機能するかについては少しわかりませんが、それは確かにもっと見るアプローチです今後。）
2015年、Huangは「Volta」と呼ばれる別のバージョンを約束しました。これはグラフィックメモリを取得してGPUに直接スタックし、メモリ帯域幅を1秒あたり約1テラバイトに劇的に増加させます。 比較のために、ケプラーの合計最大帯域幅は毎秒約192ギガバイトです。
Intelを含む多くの企業は、プロセッサの上にメモリをスタックすることについて話していましたが、メモリとプロセッサを接続する配線は、シリコン貫通ビアとして知られる技術を使用しており、複雑でした。 私の知る限り、Voltaはこの機能を備えた最初の比較的主流のプロセッサです。
モバイルロードマップには同じ機能がいくつかあります。 同社は最近、Tegra 4（コードネーム「Wayne」）およびTegra 4i（コードネーム「Grey」）プロセッサーを発表しました。 2014年に生産が開始される予定の「Logan」は、Tegraラインで最初のCUDA対応グラフィックスを追加します。 これに続き、2015年に「Parker」が導入されます。Parkerは、Maxwell GPUテクノロジーと同社初のユニークなCPUコアデザインであるProject Denverとして知られる64ビットARMプロセッサを組み合わせます。 （2つのプロセッサはGPU設計を共有しますが、実際のグラフィックコアの数は、モバイルプロセッサの方がデスクトップバージョンよりもはるかに少ないことに注意してください。）
これは、統合メモリアーキテクチャと3D FinFETトランジスタを使用して製造される予定であるため、興味深いはずです。 Intelはこの技術を22nmプロセッサで使用しており、Nvidiaの長年の製造パートナーであるTaiwan Semiconductor Manufacturing CorpとライバルのGlobalfoundriesは、来年中にFinFETSを搭載すると発表しています。 量産は2015年に開始される可能性があります。
「5年後には、Tegraのパフォーマンスを100倍に向上させます」とHuangは約束しました。
もちろん、大きな疑問は、コンピューターの馬力を何に使用するかです。 高性能コンピューティングおよび「ビッグデータ」アプリケーションを見るのは非常に簡単です。これらは成長を続けており、GPUの並列コンピューティング機能を簡単に使用できます。 Nvidiaはこれらの機能を、ワークステーションやスーパーコンピューター用のテスラボードを含むさまざまな方法で提供します。 エンタープライズサーバー向けのグリッドCPUサーバー仮想化テクノロジー。 新しいGRID Virtual Computing Appliance（VCA）、Xeonプロセッサ、KeplerベースのGPU、およびメモリを備えた4Uシャーシで、部門を対象としています。
そしてもちろん、ゲームはより多くのグラフィックスを使用し、あらゆる世代でよりリアルになります。 ディスプレイのサイズと解像度は増加しており、人々はより多くのグラフィックスを望んでいます。 Huangは、Waveworksからリアルタイムの海洋シミュレーションを実行する、Titanと呼ばれる同社の新しいハイエンドデスクトップグラフィックスカードを披露しました。 また、USCのクリエイティブテクノロジー研究所で作成されたIra（上記）という名前の3DトーキングヘッドであるFaceworksのデモも行いました。
これらすべての機能をモバイルに搭載することは特に興味深いです。 モバイルデバイスにハイエンドデスクトップGPUのすべてのパワーが本当に必要かどうかは完全にはわかりません。結局、5インチの画面では1, 980 x 1, 080で十分だと思われますが、人々はその用途を見つけるでしょう。 1つの心配は、それがあまりにも多くの電力を使用するということですが、黄は、ローガンは「1ダイムより大きくない」と言いました。 いずれにせよ、私は人々がそれだけのパフォーマンスで何をするのか興味があります。
全体的に、NvidiaはAMDと同様に、継続的なグラフィックの改善、統合メモリ、およびCPUとGPUのプログラミングへの異種アプローチに賭けています。 AMDは、オープンスタンダードを使用していると言いますが、Nvidiaは、特に高性能の分野でCUDAが成功していることを指摘します。 そしてもちろん、Intelがあり、そのグラフィックスは今日AMDとNvidiaの両方に遅れを取っていますが、それでもPCのCPU領域を支配しています。 また、独自のソフトウェアツールセットもあります。 さまざまなアプローチにより、これを注目すべき魅力的なエリアにする必要があります。
