Noticias, Gadgets, Android, Móviles, Descargas de Aplicaciones

Se revelan los detalles de la arquitectura de la GPU AMD Vega


Aunque las GPU basadas en la tecnología no están listas para ser distribuidas, AMD nos informó recientemente sobre algunos de los detalles más finos de su arquitectura de próxima generación, con nombre en código Vega.

Una de las fuerzas subyacentes detrás del diseño de Vega es que las arquitecturas de GPU convencionales no se han escalado bien para diversos tipos de datos. Las cargas de trabajo de juegos y gráficos han mostrado un progreso constante, pero hoy en día las GPU se utilizan para mucho más que solo gráficos, y este hecho fue el núcleo de la filosofía de diseño de Vega.

uso de memoria vega
Los tamaños de instalación de juegos también se están expandiendo exponencialmente, hasta el punto en que pueden llegar a los 10 gigabytes ahora. El espacio de gráficos profesionales funciona con conjuntos de datos aún más grandes, que pueden infiltrarse en el territorio de los petabytes, y algunos grupos incluso tratan con exabytes de datos. Abordar cantidades tan masivas de datos también presenta un gran desafío.petabytes vega
Es posible que la capacidad informática de las GPU haya aumentado a buen ritmo, pero la capacidad de la memoria no se ha mantenido. Vega tiene como objetivo mejorar tanto el rendimiento informático como la capacidad de memoria máxima, sin embargo, a través de algunas tecnologías nuevas que no están disponibles en ninguna arquitectura de generación anterior. De hecho, AMD afirma que Vega tiene más de 200 funciones nuevas, aunque todavía no podemos contarte todas.cargas de trabajo de vega
Hubo cuatro puntos principales que AMD quería llevar a casa en nuestras sesiones informativas iniciales. Primero, Vega tiene la arquitectura de memoria GPU más escalable construida hasta la fecha. También tiene una nueva tubería de geometría, ajustada para un mayor rendimiento y una mejor eficiencia, un nuevo diseño de unidad de cómputo y un motor de píxeles renovado. En total, Vega debería ofrecer mejoras significativas en términos de rendimiento y eficiencia cuando los productos basados ​​en la arquitectura comiencen a enviarse en unos pocos meses.vega hbm2
Comenzaremos nuestra discusión de Vega con información sobre su caché de ancho de banda alto. Este es esencialmente el nombre que AMD le está dando al HBM2, la memoria de alto ancho de banda de segunda generación, adjunta a Vega. Aunque el HBM2 conectado a la GPU se comporta como VRAM tradicional cuando es necesario, la arquitectura de memoria de Vega lo trata más como un nivel en la jerarquía de memoria de la GPU. Todo el HBM2 está disponible para la GPU, donde se usará para el conjunto de datos de trabajo activo, pero AMD quiere que Vega tenga acceso rápido a toda la memoria disponible en un sistema. Piense en el HBM2 como un portal donde se almacenan los datos más pertinentes. vega hbcc
Ya que estamos en el tema de HBM2, probablemente sea necesario un repaso rápido. HBM2 ofrecerá el doble del ancho de banda de HBM1 por pin, en relojes similares. Pero tenga en cuenta que HBM2 es una tecnología evolutiva que se ampliará aún más con el tiempo. Al igual que HBM1, HBM2 también es más eficiente y ocupa menos espacio que otros tipos de memoria gráfica, y tiene hasta 8 veces la densidad por pila, para reducir su huella física. La limitación de 4GB que retuvo los productos de la marca Fury infundidos con HBM1 actuales de AMD se eliminará con HBM2, aunque dependiendo de la cantidad de pilas empleadas en la GPU, el ancho de banda máximo puede cambiar mucho o no.vega 512 tb

AMD también ha implementado lo que llama un controlador de caché de ancho de banda alto en Vega. El HBCC le da a la GPU acceso a 512 TB (medio petabyte) de espacio de direcciones virtuales y le da a la GPU un control detallado para el movimiento de datos adaptable y programable. A menudo, se asigna más memoria para una carga de trabajo particular de la necesaria; el HBCC permitirá que la GPU administre mejor disparidades como esta para un uso más eficiente de la memoria. El enorme espacio de direcciones también permitirá que la GPU maneje mejor los conjuntos de datos que exceden el tamaño de la caché local de la GPU. AMD mostró un conjunto de datos que se procesa en tiempo real en Vega utilizando su tecnología ProRender, que consta de cientos de gigabytes de datos. Cada fotograma con este conjunto de datos tarda horas en procesarse en una CPU, pero Vega lo manejó en tiempo real.