高速 PC グラフィックスの未来は? SSDに直接接続する

新しい世代が登場するたびにパフォーマンスの向上が期待されます。 最高のグラフィックスカード, しかし、NvidiaとIBMはより大きな変化を目指しているようです。

両社は、グラフィックス カードを直接接続する技術であるビッグ アクセラレータ メモリ (BaM) の開発に協力しました。 超高速SSDへ。 これにより、GPU メモリ容量と帯域幅が増加し、同時に、 CPU。

このタイプのテクノロジーは、過去にすでに考えられ、開発されてきました。 Microsoft の DirectStorage アプリケーション プログラミング インターフェイス (API) は、同様の方法で動作し、GPU と SSD 間のデータ転送を向上させます。 ただし、これは外部ソフトウェアに依存しており、ゲームにのみ適用され、Windows でのみ動作します。 Nvidia と IBM の研究者は、GPU を接続しながら独自の API の必要性を排除するソリューションに協力しています。 SSD.

面白いことに BaM と呼ばれるこの方法は、次の記事で説明されています。 紙 デザインしたチームによって書かれました。 GPU を SSD に直接接続すると、パフォーマンスが向上し、特に機械学習などのリソースを大量に消費するタスクでは有効であることが証明されます。 そのため、主にプロフェッショナルなハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC) シナリオで使用されます。

このような重いワークロードの処理に現在利用できるテクノロジーでは、 グラフィックスカード HBM2 などの大量の専用メモリに依存するか、SSD ストレージへの効率的なアクセスが提供されます。 データセットのサイズは増大する一方であることを考慮すると、効率的なデータ転送を可能にするために GPU とストレージ間の接続を最適化することが重要です。 ここでBaMが登場します。

「BaM は、GPU スレッドが小規模な読み取りまたは書き込みをできるようにすることで、I/O トラフィックの増幅を軽減します。 コンピューティングによって決定されるオンデマンドのデータ量」と研究者らは論文の中で最初に述べています。 によって引用

このテーマに直接取り組んでいない多くの人にとって、詳細は複雑に見えるかもしれませんが、 その要点は、Nvidia がプロセッサへの依存を減らし、ソースに直接接続したいということです。 データ。 これにより、プロセスの効率が向上し、CPU が解放され、グラフィックス カードの自立性が向上します。 研究者らは、この設計は実装コストを低く抑えながら、DRAM ベースのソリューションと競合できると主張しています。

Nvidia と IBM が BaM テクノロジーで新境地を開拓していることは間違いありませんが、AMD は最初にこの分野に取り組みました。2016 年に、AMD は、次の機能を備えたワークステーション GPUである Radeon Pro SSG を発表しました。 統合された M.2 SSD。 ただし、Radeon Pro SSG は厳密にグラフィックス ソリューションであることを目的としており、Nvidia はそれをさらに数歩進め、複雑で負荷の高いコンピューティングに対処することを目指しています。 作業量。

BaM に取り組んでいるチームは、ソフトウェアとハ​​ードウェアの最適化の詳細をオープンソースとしてリリースし、他の人がその結果に基づいて構築できるようにする予定です。 BaM が将来の Nvidia 製品に実装される可能性がある場合、いつ実装されるかについては言及されていません。

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