Компания AMD представила четкий бизнес-план: в дополнение к перспективному 32-ядерному процессору Zen, который будет устанавливаться в высокопроизводительные серверы, будут разработаны мощные графические процессоры.

Эта комбинация позволит увеличить вычислительную мощность серверов и поможет AMD вернуться на серверный рынок, который она фактически покинула из-за собственных ошибок. Кроме того, компания уже занялась проектированием серверного программного обеспечения.

AMD представила новейшую версию программных инструментов ROCm, упрощающих написание и компиляцию параллельных программ для графических и центральных процессоров. Предназначены они, главным образом, для организации высокопроизводительных вычислений.

В плане AMD, целью которого является возврат компании своей доли на быстрорастущем серверном рынке, ROCm отводится ключевая роль. Сегодня графические процессоры AMD находят применение в игровых консолях, ПК и системах виртуальной реальности. Программное обеспечение ROCm должно заложить основы для создания компанией графических процессоров, предназначенных для серверов с высоким уровнем масштабируемости.

Подобно Nvidia CUDA, ROCm представляет собой низкоуровневую среду программирования. При этом программное обеспечение распространяется с открытым кодом и поддерживает широкий спектр процессорных архитектур, включая ARM, Power и x86.

Помимо рынка серверов компания AMD намерена увеличивать свое присутствие и на рынке высокопроизводительных вычислений. В настоящее время большинство графических процессоров для ведущих суперкомпьютеров мира выпускается Nvidia, но инструменты ROCm позволят AMD создать условия для расширения своей ниши.

«Платформа ROCm ориентирована на крупномасштабное развертывание серверов и объединение множества графических процессоров в кластеры, которые будут размещаться в стойках», – пояснил старший директор Radeon Open Compute Грег Стонер.

Она совместима с новейшими графическими процессорами AMD Radeon Pro и графическими процессорами потребительского класса на основе архитектуры Polaris. Ее можно использовать для создания нейронных сетевых кластеров и для проведения научных расчетов.

Между тем, вопросы к стратегии AMD в области графических процессоров остаются. Ученые используют CUDA, потому что графические процессоры Nvidia уже установлены в суперкомпьютерах. AMD прекратила развитие суперкомпьютерного бренда FirePro, ограничившись брендом Radeon для серверов. Когда у AMD появятся графические процессоры для суперкомпьютеров, которые смогут составить конкуренцию продуктам Nvidia Tesla, в компании не сообщают, но всем ясно, что это весьма доходный рынок.

Конкретизировать планы AMD в отношении графических процессоров для суперкомпьютеров Стонер не стал, ограничившись заявлением о том, что ROCm сыграет очень важную роль в дальнейшем освоении его компанией рынка высокопроизводительных вычислений.

«Мы понимаем, как совершенствовать оборудование, предназначенное для суперкомпьютерного рынка», – указал он.

В основе ROCm лежат спецификации Heterogeneous System Architecture (HSA) Foundation, которые должны объединить вычислительные мощности центральных, графических и других процессоров системы. В AMD заявили, что спецификации HSA должны прийти на смену спецификациям OpenCL, используемым сейчас при параллельном программировании.

В отличие от корпорации Intel, которая доминирует сегодня на серверном рынке и старается продвигать собственные проприетарные технологии, AMD нацелена на создание открытых стандартов. AMD принимает участие в работе недавно созданных организаций Gen-Z и OpenCAPI, которые занимаются проектированием открытых межкомпонентных соединений. Стонер уверен в том, что ROCm получит поддержку в этих организациях.

Вот уже на протяжении нескольких лет Microsoft выдает быстрые и точные результаты поиска в Bing с помощью экспериментальных серверов Project Catapult, получивших недавно очередное архитектурное обновление.

Серверы Catapult используют программируемые логические матрицы (Field Programmable Gate Array, FPGA), которым отводится центральная роль в улучшении результатов поисковой выдачи. Микросхемы FPGA способны быстро анализировать, фильтровать, ранжировать и оценивать релевантность текстовых запросов и запросов изображений в Bing.

В конструкцию оригинального сервера Catapult был внесен ряд изменений, призванных ускорить обработку. Предложенная архитектура Catapult v2 отличается большей гибкостью при использовании FPGA в качестве ускорителей и помогает преодолеть ограничения традиционных вычислительных ресурсов центров обработки данных применительно к задачам машинного обучения.

Впервые новая архитектура Catapult v2 была представлена Microsoft на конференции Scaled Machine Learning, проходившей в августе в Стэнфорде.

Сегодня ЦОД Microsoft обслуживают сервисы Cortana и Skype Translator, и корпорация постоянно стремится наращивать производительность своих серверов. В частности, совместно с Intel в Microsoft работают над более широким применением кремниевой фотоники, заменяя медные кабели волоконно-оптическими каналами, обеспечивающими более быстрый обмен данными между серверами в ЦОД.

В Catapult v2 возможности FPGA используются шире — теперь с их помощью можно управлять остальными вычислительными ресурсами и поддерживать связь с оперативной памятью, центральным процессором и сетевыми коммутаторами.

FPGA способны не только ускорять работу локальных приложений, но и выступать в роли мощного вычислителя, работающего с моделями глубинного обучения.

Новые серверы существенно улучшены по сравнению с прежней моделью Catapult, в которой область действия FPGA была ограничена небольшой сетью внутри серверов.

Catapult v2 можно использовать для распознавания образов в облаке, обработки естественного языка и других задач, связанных обычно с машинным обучением.

Вторая версия Catapult способна заложить основы использования FPGA в системах машинного обучения. В настоящее время многие модели машинного обучения построены на базе графических процессоров. Между тем китайская интернет-компания Baidu также использовала микросхемы FPGA для организации глубинного обучения в своем ЦОД.

Микросхемы FPGA позволяют быстро получать результаты глубинного обучения, но потребляют слишком много ресурсов, если их не запрограммировать правильно. Они допускают перепрограммирование для настройки на конкретные задачи, но все же недостаточно универсальны. Графические процессоры обладают гораздо более высокой гибкостью и могут управлять разными расчетами, однако FPGA зачастую превосходят их по производительности при выполнении специализированных вычислений.

К FPGA проявляют интерес многие крупные производители компьютерных систем. В нынешнем году, к примеру, известный разработчик микросхем FPGA, Altera, был куплен корпорацией Intel, которая планирует применять чипы FPGA в автомобилях, серверах, роботах, дронах и других устройствах.

Помимо ЦОД самой Microsoft, серверы Catapult для машинного обучения развернуты в центре Texas Advanced Computing Center Техасского университета в Остине. Система, собранная в этом центре, объединяет 32 двухпроцессорных сервера на базе Intel Xeon, каждый из них оснащен 64 Гбайт памяти и чипом FPGA Altera Stratix V D5 с собственной кэш-памятью DDR3 объемом 8 Гбайт.

Виртуальная реальность и игры меняют подходы к построению ПК и стимулируют разработку новых видов памяти для графических процессоров.

В ходе презентации, проходившей на конференции Hot Chips, представитель Samsung Чин Ким заявил, что память GDDR6, которая должна прийти на смену GDDR5, используемой сегодня в большинстве графических процессоров, планируется создать к 2018 году.

GDDR6 будет отличаться более высокой производительностью и эффективностью энергопотребления. Ее пропускная способность составит около 14 Гбит/с, тогда как у нынешней GDDR5 она ограничена 10 Гбит/с.

Несмотря на обозначенные сроки вывод на рынок новой графической памяти займет немало времени, так что оценки Samsung могут оказаться чересчур оптимистичными. Для GDDR6 придется разрабатывать новые графические процессоры. Все компоненты необходимо проверить и протестировать, что также потребует определенного времени.

Приложения виртуальной реальности и игры, стремясь улучшить графику, подвергают графические чипы серьезной нагрузке. Шлемы виртуальной реальности Oculus Rift и HTC Vive работают только с графическими процессорами старшего класса. Ожидается, что GDDR6 поможет увеличить быстродействие при одновременном сокращении энергопотребления.

Необходимость увеличения производительности приводит к изменению графических процессоров. Новые типы памяти HBM (High-Bandwidth Memory) и GDDR5X с увеличенной пропускной способностью уже начинают появляться в новейших графических чипах AMD и Nvidia.

Графические процессоры с HBM и другой новой памятью стоят очень дорого. А GDDR6 (как и GDDR5) могла бы найти применение в менее дорогих графических устройствах. Кроме того, графические процессоры гораздо проще перевести с GDDR5 на GDDR6 или GDDR5X, чем на HBM, которая переопределяет всю подсистему памяти.

Понятно, что компания Samsung постарается использовать свой авторитет для продвижения GDDR6, в то время как ее конкурент Micron будет отдавать предпочтение GDDR5X. Графический процессор Nvidia GeForce GTX1080 использует память GDDR5X. Samsung поддерживает также и HBM.

Производительность графических процессоров растет, и им требуется более быстрая память. Память с высокой пропускной способностью помогает обрабатывать графику быстрее, пересылая ее оперативной памяти, центральному процессору и подсистеме хранения через быстрые соединения: Nvidia NVLink или шину PCI-Express 4.0, работа над которой должна завершиться в ближайшем будущем.

Совершенствование производственного процесса также порождает потребность в новой графической памяти. Новейшие графические процессоры с архитектурами Nvidia Pascal и AMD Polaris выпускаются по новым технологиям, к числу которых относится и FinFET – трехмерная структура размещения чипов.

Для таких новых структур разрабатывается новая память HBM и GDDR6, тогда как память GDDR5 проектировалась для старых графических процессоров, использующих производственные технологии, которые не предусматривают никаких вертикальных стеков.

Технический директор компании AMD Марк Пейпермастер сообщил, что графические процессоры Vega появятся в продаже в первой половине 2017 года. По некоторым предыдущим оценкам, выпуск Vega должен был состояться уже в конце этого года, но в официальном плане компании он назначен на будущий год, без уточнения даты.

Процессоры Vega значительно мощнее и экономичнее, чем нынешние процессоры Polaris, подчеркнул Пейпермастер. Они предназначены для игр, приложений виртуальной реальности и других задач, требующих высокой производительности видеокарт. Пропускная способность памяти типа HBM2, которая будет применяться в процессорах Vega, может доходить до 256 Гбит/с.

На будущий год намечен и выпуск высокопроизводительных процессоров Zen для настольных компьютеров и серверов. В AMD работают также над мощным процессором с ядром Zen и встроенным графическим процессором — возможно, именно семейства Vega.

По данным Mercury Research, во втором квартале 2016 года доля AMD на рынке дискретных графических процессоров выросла до 34,2% с 26,9% в прошлом году. Доля Nvidia, напротив, сократилась с 73,1% до 65,8%. В отличие от AMD, Nvidia ориентируется на прибыльные розничные продажи видеокарт и поставки процессоров производителям высокопроизводительных и игровых компьютеров.

Для идентификации объектов, объезда препятствий и смены полос автономным автомобилям нужны дополнительные вычислительные мощности. В сложившейся ситуации графические процессоры получают неплохой шанс проявить себя в ЦОД или даже непосредственно на автомагистралях.

Держа в голове такой сценарий, Nvidia представила два новых графических процессора, Tesla P4 и P40, созданных на основе архитектуры Pascal и предназначенных для установки в серверы или компьютеры, которые будут оказывать автономным автомобилям помощью в управлении. В последние годы графические процессоры Tesla были ориентированы на суперкомпьютеры, теперь же их целью становятся системы глубинного обучения, помогающие классифицировать данные и устанавливать взаимосвязи между ними.

Под «глубинным обучением» обычно понимаются алгоритмические технологии, базирующиеся на нейронных сетях – системах простых процессоров (искусственных нейронов), соединенных и упорядоченно взаимодействующих между собой.

Все это является частью общей тенденции: по мере увеличения объемов данных, которые пересылаются в облако различными системами и устройствами, растет потребность в системах глубинного обучения, позволяющих получать ответы на задаваемые вопросы путем анализа данных с учетом текущего контекста.

Facebook и Google, например, используют графические процессоры в системах глубинного обучения, предназначенных для распознавания образов и обработки естественного языка. В Nvidia утверждают, что платформа распознавания речи Baidu Deep Speech 2 построена на основе графических процессоров Tesla.

Новые модели Tesla обладают значительной по меркам графических процессоров вычислительной мощностью. Чип P40 имеет 3840 ядер CUDA, обеспечивает производительность в 12 TFLOPS при выполнении операций одинарной точности, поддерживает 24 Гбайт памяти GDDR5 и потребляет 250 ватт электрической мощности. У P4 имеется 2560 ядер и 8 Гбайт памяти GDDR5. Его производительность при выполнении операций одинарной точности составляет 5,5 TFLOPS, а потребляемая мощность – 75 ватт.

Особенности графических процессоров делают их пригодными для построения систем глубинного обучения. Быстрые чипы обычно отличаются высоким быстродействием при выполнении операций двойной точности, что позволяет повышать качество вычислений. Новые же модели Tesla поддерживают еще и низкоуровневые вычисления. Каждое ядро обрабатывает определенную порцию информации, при этом блоки данных можно объединять друг с другом для соответствующей интерпретации информации с целью распознавания, например, объектов, присутствующих в изображении, или слов, которые произносят люди во время беседы.

Системы глубинного обучения делают ставку главным образом на низкоуровневые вычисления, поскольку операции двойной точности позволяют получать лучшие результаты, но требуют дополнительной вычислительной мощности, что приводит к замедлению обработки.

В начале текущего года компания Nvidia представила процессор Tesla P100, который опережает по быстродействию P4 и P40. Чип P100 предназначен для серверов старшего класса и используется при тонкой настройке глубинного обучения нейронных сетей.

Новые графические процессоры Tesla P4 и P40 имеют низкоуровневые блоки целочисленных операций и операций с плавающей точкой, которые можно использовать для аппроксимации на локальном уровне. Дело в том, что возможность подключения систем и автомобилей к облаку появляется не всегда, и в этом случае необходимую обработку требуется выполнять локально.

Корпорация Intel также анонсировала чип Knights Mill, который будет предназначен для глубинного обучения.

Графические процессоры Tesla P4 и P40 должны прийти на смену чипам Tesla M4 и M40, которые были выпущены компанией Nvidia в прошлом году с прицелом на обработку графики и виртуализацию. Новые чипы тоже способны решать эти задачи.

Модель Tesla P40 начнет поставляться в октябре, а P4 – в ноябре. Новые графические процессоры будут устанавливаться в серверы Dell, Hewlett Packard Enterprise, Lenovo, Quanta, Wistron, Inventec и Inspur.

Чтобы самоуправляемые автомобили будущего не имели проблем с дорожной полицией, им нужны мощные процессоры, такие как новый чип Nvidia Tegra под кодовым именем Parker. Как заявили специалисты Nvidia на конференции Hot Chips, он позволит робомобилям принимать более своевременные и точные решения и верно распознавать объекты, дорожные знаки, сигналы светофора и типы разметки.

Неясно, будет ли Parker использоваться в мобильных устройствах, учитывая что на презентации он описывался как «мобильный» процессор; но с рынка смартфонов компания ушла, и будущее планшетов на чипах Tegra — под вопросом.

Центральный процессор в Parker основан на 64-разрядном ядре ARM Cortex-A57, а также имеет два ядра Denver 2.0 собственной разработки Nvidia. Видеочип в Parker отличается большой мощностью — это 256-ядерный графический процессор самой новой архитектуры Nvidia, Pascal. Он может обслуживать до 12 камер и воспроизводить одновременно три видеопотока 4K на 60 fps.

Как сообщают в Nvidia, Parker поддерживает модели глубинного обучения, используемые в компаниях вроде Google и Facebook, и имеет несколько уровней защиты от взлома.

В Nvidia заявляют, что Parker быстрее других процессоров, но можно отметить, что ядро Cortex-A57 — не самое новое; его сменяет Cortex-A72, более быстрое и энергоэффективное.

В области графических процессоров Intel пока отстает от конкурентов, но обещает совершить качественный скачок вперед в этом направлении в седьмом поколении продуктов Core, разрабатываемых под кодовым наименованием Kaby Lake.

На конференции Intel Developer Forum было объявлено, что чипы Kaby Lake, которые придут на смену Skylake, получат встроенные графические процессоры 4K.

В ходе выступления генерального директора Intel Брайана Кржанича демонстрировалось, как на компьютере Dell XPS, оснащенном процессором Kaby Lake, выполняется шутер Overwatch, созданный в компании Blizzard Entertainment. При этом никаких видимых задержек заметно не было.

Кроме того, сотрудники Intel показали воспроизведение графики 4K на гибридном компьютере HP.

«Новый чип позволит ПК воспроизводить контент сверхвысокого разрешения без задержек, – было заявлено во время демонстрации. – В процессоре появятся аппаратные ускорители, декодирующие видео 4K».

Однако, несмотря на присутствие в Kaby Lake графических компонентов, для шлемов виртуальной реальности и требовательных к вычислительным ресурсам игр все равно понадобятся выделенные графические процессоры.

По словам Кржанича, портативные компьютеры с чипами Kaby Lake поступят в продажу нынешней осенью. Компания ASUS уже анонсировала изящную модель «два в одном» Transformer 3, а HP намерена устанавливать процессор Kaby Lake Core i3-7100U в трансформируемый компьютер Pavilion x360 m1. В новом чипе появится графический процессор HD Graphics 620, поддерживающий игры DirectX 12.

Lenovo и Acer собираются представить устройства с Kaby Lake на выставке IFA, которая пройдет в ближайшие дни в Берлине.

Прошлогодние сообщения о проектировании семейства Kaby Lake стали неожиданностью, поскольку нарушили традицию выпуска двух семейств в рамках одного производственного процесса. После Broadwell и Skylake корпорация Intel предлагает клиентам уже третье семейство процессоров Core, изготавливаемых по 14-нанометровой технологии.

Так или иначе, Kaby Lake продолжает практику Intel ежегодного обновления процессоров. Уже в следующем году на смену ему придут 10-нанометровые чипы для ПК, разрабатываемые под кодовым наименованием Cannonlake.

Компания AMD впервые оснастила свою новую графическую плату твердотельным накопителем, стремясь выжать из графического процессора максимум для улучшения восприятия игр и виртуальной реальности.

Идея проста: по мере увеличения размера файлов процессору для быстрой обработки графики требуется все больше памяти и пространства хранения. Плата Radeon Pro Solid State Graphics имеет на борту твердотельный накопитель емкостью 1 Тбайт, который используется в качестве хранилища, дополняющего традиционную энергозависимую память.

Графическая плата AMD оснащена 32 Гбайт встроенной памяти, что ограничивает обработку больших объемов данных. Но благодаря твердотельному накопителю плате становится доступен еще целый терабайт, в котором можно размещать большие порции данных, обрабатываемые графическим процессором. Пространство это удобно использовать, например, для хранения уже обработанной графики или видео перед выводом их на экран.

При размещении SSD непосредственно на графической плате уменьшается время, затрачиваемое на передачу данных графическому процессору, и оборудование можно эффективно применять для редактирования видео и виртуальной реальности. Камеры, снимающие панорамное видео, генерируют большие объемы данных, временное хранение которых также имеет смысл организовать на твердотельном накопителе.

SSD может помочь в одновременной пересылке видео 4K на несколько экранов, обеспечивая ускорение пересылки графики на шлемы виртуальной реальности. Он повышает качество отображения графики на устройствах типа Oculus Rift и HTC Vive.

SSD также может использоваться в качестве кэш-памяти, где обрабатывается следующий уровень игры, после чего все мгновенно загружается на ПК. Хранимые на SSD игры, как правило, также загружаются быстрее.

Размещение SSD в непосредственной близости от графического процессора решает многие вопросы, связанные с пропускной способностью ПК.

Интегрированный твердотельный накопитель может использоваться и в качестве устройства хранения для ПК, работающих под управлением Windows. При этом пользователям предоставляется возможность самостоятельно сконфигурировать устройство, которое будет выступать в качестве хранилища.

На начальном этапе плата Radeon Pro SSG будет продаваться за 9999 долл. (рекомендованная цена в США. — Прим. ред.) в виде комплекта для разработчиков, а не для конечных пользователей. Компания AMD намерена проанализировать приложения и начать поставлять графический процессор людям, которые помогут ей в разработке конечного продукта.

В настоящее время предлагаемая концепция проходит тестирование. По словам старшего вице-президента и главного архитектора AMD Radeon Technologies Group Раджи Кодури, компания может представить готовые продукты в первом квартале 2017 года.

В дальнейшем твердотельными накопителями начнут оснащаться другие графические платы. Появятся и модели, ориентированные на конечных пользователей.

У твердотельного накопителя в графической плате может быть много различных применений. Он способен выступать в роли кэш-памяти, основного хранилища или безопасного средства хранения. Совместно с партнерами компания AMD изучает различные режимы его использования.

По словам Кодури, к графическим платам с интегрированными твердотельными накопителями большой интерес проявляют кинопроизводители.

Флеш-накопители, используемые в качестве кэш-памяти или временного хранилища, уже сейчас находят достаточно широкое применение в ПК. Новые компьютеры, работающие под управлением Windows, поставляются с твердотельными накопителями малой емкости, которые обеспечивают быструю загрузку ПК, быстрый запуск часто используемых программ или сохранение реплики ОС на случай выхода из строя жесткого диска. Устройства SSD находят также применение в серверах в качестве кэш-памяти, к которой обращаются приложения с интенсивной обработкой данных.

Плата Radeon Pro SSG оснащена одним графическим процессором с архитектурой Fiji. Такие же чипы установлены и в двухпроцессорной плате Radeon Pro Duo. Подробности о них в AMD не сообщают. Известно лишь, что производительность Radeon Pro Duo составляет 16 TFLOPS при выполнении операций одинарной точности. Существующий вариант Radeon Pro SSG – это тестовый продукт, и при появлении конечной версии, которая должна быть готова в следующем году, его спецификации скорее всего изменятся.

Графический процессор Nvidia Quadro P6000, который компания подготовила к выставке-конференции Siggraph, обладает производительностью 12 терафлопс, что на один терафлопс больше, чем у представленного неделей раньше Titan X. Оба процессора основаны на новой архитектуре Pascal, рассчитанной на 16-нанометровый техпроцесс.

Quadro P6000 предназначен для мощных рабочих станций, на которых ведется обработка видео и работа с системами автоматизированного проектирования. В P6000 имеется 3840 процессорных ядер и 24 Гбайт памяти GDDR5X. Пропускная способность памяти составляет 432 Гбайт/с. Он снабжен четырьмя разъемами DisplayPort 1.4 и поддерживает разрешение до 4K с частотой обновления 120 Гц и до 5K с частотой 60 Гц. О цене и сроках выхода в продажу компания пока не сообщает. Nvidia объявляет также о подготовке к выпуску процессора Quadro P5000 с производительностью 8,9 терафлопса. У него 2560 ядер и 16 Гбайт памяти GDDR5X с пропускной способностью 288 Гбайт/с.

Процессор Quadro P6000 сейчас занимает первое место по производительности среди процессоров Nvidia, но, по-видимому, вслед за ним компания представит и еще более мощную модель, предназначенную для высокопроизводительных вычислений.