Des améliorations de performances sont attendues à chaque nouvelle génération du meilleures cartes graphiques, mais il semble que Nvidia et IBM visent des changements plus importants.
Les sociétés se sont associées pour travailler sur le Big Accelerator Memory (BaM), une technologie qui consiste à connecter directement les cartes graphiques. aux SSD ultra-rapides. Cela pourrait entraîner une plus grande capacité de mémoire GPU et une bande passante plus rapide tout en limitant l'implication du processeur. CPU.
Ce type de technologie a déjà été pensé et travaillé dans le passé. L'interface de programmation d'application (API) DirectStorage de Microsoft fonctionne de manière quelque peu similaire, améliorant les transferts de données entre le GPU et le SSD. Cependant, cela repose sur un logiciel externe, ne s'applique qu'aux jeux et ne fonctionne que sous Windows. Les chercheurs de Nvidia et d'IBM travaillent ensemble sur une solution qui supprime le besoin d'une API propriétaire tout en connectant les GPU à SSD.
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La méthode, appelée de manière amusante BaM, a été décrite dans un papier écrit par l'équipe qui l'a conçu. Connecter un GPU directement à un SSD apporterait une amélioration des performances qui pourrait s'avérer viable, en particulier pour les tâches gourmandes en ressources telles que l'apprentissage automatique. En tant que tel, il serait principalement utilisé dans des scénarios professionnels de calcul haute performance (HPC).
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La technologie actuellement disponible pour traiter des charges de travail aussi lourdes nécessite le carte graphique de s'appuyer sur de grandes quantités de mémoire spécialisée, telle que HBM2, ou de bénéficier d'un accès efficace au stockage SSD. Étant donné que la taille des ensembles de données ne fait qu’augmenter, il est important d’optimiser la connexion entre le GPU et le stockage afin de permettre des transferts de données efficaces. C'est là qu'intervient BaM.
« BaM atténue l'amplification du trafic d'E/S en permettant aux threads GPU de lire ou d'écrire de petites quantités de données à la demande, déterminées par le calcul », ont déclaré les chercheurs dans leur article, d'abord cité par Le registre. « L'objectif de BaM est d'étendre la capacité de mémoire du GPU et d'améliorer la bande passante d'accès au stockage efficace tout en fournissant des performances de haut niveau. abstractions pour les threads GPU afin d'accéder facilement et à la demande à des structures de données massives dans la mémoire étendue hiérarchie."
Pour beaucoup de personnes qui ne travaillent pas directement sur ce sujet, les détails peuvent paraître compliqués, mais le L'essentiel est que Nvidia souhaite moins s'appuyer sur le processeur et se connecter directement à la source du données. Cela rendrait à la fois le processus plus efficace et libérerait le processeur, rendant la carte graphique beaucoup plus autonome. Les chercheurs affirment que cette conception serait capable de rivaliser avec les solutions basées sur la DRAM tout en restant moins coûteuse à mettre en œuvre.
Bien que Nvidia et IBM innovent sans aucun doute avec leur technologie BaM, AMD a été le premier à travailler dans ce domaine: en 2016, il a dévoilé la Radeon Pro SSG, un GPU pour station de travail avec SSD M.2 intégrés. Cependant, la Radeon Pro SSG était destinée à être strictement une solution graphique, et Nvidia va encore plus loin, dans le but de gérer des calculs complexes et lourds. charges de travail.
L'équipe travaillant sur BaM prévoit de publier les détails de son optimisation logicielle et matérielle en open source, permettant ainsi à d'autres de s'appuyer sur leurs découvertes. Il n’est pas précisé quand, le cas échéant, BaM pourrait être implémenté dans les futurs produits Nvidia.
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