빠른 PC 그래픽의 미래는? SSD에 직접 연결

새로운 세대가 나올 때마다 성능 향상이 기대됩니다. 최고의 그래픽 카드하지만 Nvidia와 IBM은 더 큰 변화를 목표로 삼고 있는 것 같습니다.

양사는 그래픽 카드를 직접 연결하는 기술인 BaM(Big Accelerator Memory) 개발을 위해 협력했습니다. 초고속 SSD로. 이로 인해 GPU 메모리 용량이 커지고 대역폭이 빨라지는 동시에 GPU의 개입이 제한될 수 있습니다. CPU.

이러한 유형의 기술은 과거에도 이미 생각되고 연구된 바 있습니다. Microsoft의 DirectStorage API(응용 프로그래밍 인터페이스)는 다소 유사한 방식으로 작동하여 GPU와 SSD 간의 데이터 전송을 향상시킵니다. 그러나 이는 외부 소프트웨어에 의존하며 게임에만 적용되며 Windows에서만 작동합니다. Nvidia와 IBM 연구원들은 GPU를 계속 연결하면서 독점 API의 필요성을 제거하는 솔루션을 개발하기 위해 협력하고 있습니다. SSD.

흥미롭게도 BaM이라고 불리는 이 방법은 종이 그것을 디자인한 팀이 작성했습니다. GPU를 SSD에 직접 연결하면 특히 기계 학습과 같이 리소스가 많이 사용되는 작업에 실행 가능한 것으로 입증될 수 있는 성능 향상이 제공됩니다. 따라서 전문적인 HPC(고성능 컴퓨팅) 시나리오에서 주로 사용됩니다.

현재 이러한 과중한 작업 부하를 처리하는 데 사용할 수 있는 기술에는 다음이 필요합니다. 그래픽 카드 HBM2와 같은 대용량 특수 목적 메모리에 의존하거나 SSD 스토리지에 대한 효율적인 액세스를 제공받기 위해. 데이터 세트의 크기가 계속 증가하고 있다는 점을 고려하면 효율적인 데이터 전송을 위해 GPU와 스토리지 간의 연결을 최적화하는 것이 중요합니다. 이것이 BaM이 들어오는 곳입니다.

“BaM은 GPU 스레드가 작게 읽거나 쓸 수 있도록 하여 I/O 트래픽 증폭을 완화합니다. 컴퓨팅에 의해 결정되는 온디맨드 데이터의 양”이라고 연구진은 논문에서 말했습니다. 인용 레지스터. “BaM의 목표는 GPU 메모리 용량을 확장하고 효과적인 스토리지 액세스 대역폭을 향상시키는 동시에 높은 수준의 확장 메모리의 대규모 데이터 구조에 대한 온디맨드 방식의 세분화된 액세스를 쉽게 수행할 수 있도록 GPU 스레드에 대한 추상화 계층."

이 주제를 직접 다루지 않는 많은 사람들에게는 세부 사항이 복잡해 보일 수 있지만 요점은 Nvidia가 프로세서에 덜 의존하고 소스에 직접 연결하기를 원한다는 것입니다. 데이터. 이렇게 하면 프로세스가 더욱 효율적이 되고 CPU가 확보되어 그래픽 카드의 자급자족이 훨씬 더 쉬워집니다. 연구원들은 이 설계가 구현 비용을 더 저렴하게 유지하면서 DRAM 기반 솔루션과 경쟁할 수 있을 것이라고 주장합니다.

Nvidia와 IBM은 의심할 여지없이 BaM 기술로 새로운 지평을 열고 있지만 AMD는 이 분야에서 먼저 노력했습니다. 2016년에 AMD는 워크스테이션 GPU인 Radeon Pro SSG를 공개했습니다. 통합 M.2 SSD. 그러나 Radeon Pro SSG는 엄격하게 그래픽 솔루션으로 의도되었으며 Nvidia는 복잡하고 무거운 컴퓨팅을 처리하는 것을 목표로 몇 단계 더 발전하고 있습니다. 작업 부하.

BaM을 작업하는 팀은 소프트웨어 및 하드웨어 최적화에 대한 세부 정보를 오픈 소스로 공개하여 다른 사람들이 발견한 내용을 기반으로 구축할 수 있도록 할 계획입니다. BaM이 향후 Nvidia 제품에 언제 구현될지에 대해서는 언급이 없습니다.

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