NVIDIA 推出全球首款高速 GPU 互聯技術 助攻 Exascale 運算發展 全新 NVLink 技術實現 CPU 與 GPU 高度整合運作 NVIDIA (輝達) 今天宣布在未來的 GPU 產品中整合名為 NVIDIA® NVLink™ 高速互聯技術計畫,預期可讓 GPU 和 CPU 分享資料的速度比目前快 5至 12 倍。該計畫解決長久以來 GPU 和 CPU 之間資料傳輸的瓶頸,有助發展比目前最強大的系統快 50 至 100 倍的新一代 exascale 級超級電腦。
NVIDIA (輝達) 預期在2016年推出的 Pascal GPU 架構加入 NVLink 技術;而Pascal GPU 架構將是接續今年推出的 NVIDIA Maxwell 架構後的全新架構。全新的 NVLink 是 NVIDIA 與 IBM 共同開發的互聯技術,而 IBM 也將在未來的 POWER CPU 整合此技術。
NVIDIA (輝達) 公司 GPU 研發資深副總裁 Brian Kelleher 表示:「NVLink 技術可在 CPU 和 GPU 之間靈活地加快資料的傳輸速度,因而可盡情釋放GPU 的潛力,將 GPU 等待需處理資料的時間降到最低。」
IBM 公司副總裁暨 IBM 院士 Bradley McCredie 表示:「NVLink 可加速 CPU 和GPU 之間的資料交換傳輸速度,因此可藉由運算系統提升資料的處理量,以及克服目前加速運算面臨的主要瓶頸。NVLink 可藉由經過加速的 CPU-GPU 系統,讓開發人員更容易為高效能和資料分析的應用進行修改。我們深信這項技術會成為我們 OpenPOWER 生態體系的另一個重大貢獻。」
由於 NVLink 技術可緊密結合 IBM POWER CPU 和 NVIDIA Tesla® GPU , POWER 資料中心生態體系可完全將 GPU 加速運用到高效能運算、資料分析和機器學習等等廣泛的應用中。
優於PCI Express 3.0的功能
今天的 GPU 是透過 PCI Express (PCIe) 介面連接到 x86 架構的 CPU ,這會限制了 GPU 對 CPU 記憶體系統的存取能力,而且其速度會比典型的 CPU記憶體系統慢 4 至 5 倍。PCIe 甚至可說是 GPU 與 IBM POWER CPU 之間的重大瓶頸,但重點是 IBM POWER CPU 比 x86 架構的 CPU 有更多頻寬。由於NVLink 介面可符合典型 CPU 記憶體系統的頻寬,因此它可讓 GPU 以最高的頻寬存取 CPU 記憶體。
高頻寬互連技術將可大幅提升軟體應用的效能。由於記憶體系統之間的差異——GPU 的記憶體速度快但容量小,而 CPU 的記憶體容量大但速度慢,各種加速運算應用通常會將資料從網路或磁碟儲存移到 CPU 記億體,然後會在資料被 GPU 處理前將資料複製到 GPU 記憶體。有了 NVLink 後,CPU 記憶體和 GPU 記憶體之間的資料傳輸速度會快上許多,大幅提升各種 GPU 加速應用的執行速度。
統一記憶體功能
更快的資料傳輸速度,加上另一項名為統一記憶體 (Unified Memory) 的功能,將可簡化 GPU 加速器的編程作業。統一記憶體可讓程式設計人員將 CPU和 GPU 記憶體視為一個記憶體區塊。因此程式設計人員可在資料運作時,無需顧慮資料究竟是在 CPU 或 GPU 的記憶體中。
雖然 NVIDIA GPU 未來仍會支援 PCIe 介面,但是 NVLink 技術將會用作連結GPU 和支援 NVLink 的 CPU ,並在多顆 GPU 之間提供直接的高頻寬連結。此外, NVLink 除了有非常高的頻寬之外,更可在每位元傳輸方面比 PCIe 節省許多電力。
NVIDIA (輝達) 更設計了一款模組以搭配支援 NVLink 的全新 Pascal 架構 GPU 。這款模組的體積只有現今 GPU 使用的 PCIe 板的三分之一。透過Pascal 模組底部的連接器,該模組可以直接與主機板連接,提升系統設計和訊號完整度。
NVLink 高速互聯技術可實現高度連結的系統,有助高度節能和擴充式的 exascale級超級電腦之發展,這些超級電腦的執行速度高達 1,000 petaflop (每秒可達 1 x 1018浮點運算 ) ,或者比目前最快的超級電腦快 50 至 100 倍。
關於NVIDIA (輝達)
NVIDIA (輝達) 公司自 1993 年成立以來,持續引領全球視覺運算技術的發展,成為藝術以及科學領域中視覺運算的先鋒者。NVIDIA (輝達) 藉其眾多先進技術將影像顯示的世界變成為充滿互動性的探索歷程,更讓遊戲玩家到科學家、一般消費者到企業用戶都能從中受益。欲瞭解更多資訊,歡迎前往www.nvidia.com.tw 以及 http://blogs.nvidia.com 。
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