реклама
В научной публикации сотрудников NVIDIA обнаружили намеки на возможные конфигурации будущих графических процессоров для высокопроизводительных вычислений и машинного обучения, сообщает Wccftech. В статье под названием GPU Domain Specialization via Composable On-Package Architecture, появившейся в электронной библиотеке ACM, специалисты рассматривают универсальную мульти-чип архитектуру Composable On-PAckage GPU (COPAGPU), которая позволяет экономически эффективно создавать специализированные версии графического процессора для различных областей применения.
В статье рассматривался вариант загадочного графического процессора GPU-N, содержащий 134 блока Streaming Multiprocessor (SM). В свою очередь, это количество блоков SM может скрывать в себе 8576 CUDA-ядер FP32. Также GPU-N получил кэш-память 2-го уровня объемом 60 МБ и работал на частоте 1,4 ГГц. Базовый вариант GPU-N соседствовал с шестью стеками HBM2 общим объемом 100 ГБ и пропускной способностью 2,68 ТБ/с. Для варианта, ориентированного на решение задач машинного обучения, специалисты рассматривали конфигурации GPU с кэшем 3-го уровня объемом до 1,92 ГБ и памятью HBM2 объемом до 233 ГБ с общей пропускной способностью 6,3 ТБ/с!
реклама
Что касается быстродействия, по данным симуляции, базовый вариант GPU-N в матричных операциях FP16 может достигать вычислительной производительности 779 Терафлопс — это в 2,5 раза больше, чем у NVIDIA A100 текущего поколения. Такой уровень производительности инсайдеры приписывали будущим ускорителям вычислений NVIDIA Hopper, отмечает Wccftech. Возможно, описанные в статье конфигурации мы увидим уже в следующей серии ускорителей вычислений NVIDIA.
