Платим блогерам
Редакция
Новости Hardware Алексей Сычёв
Второе поколение памяти HBM снимет ограничения, присущие первому.

реклама

Компания NVIDIA своими секретами предпочитает делиться менее охотно, чем основной конкурент, и это сильно осложняет работу над новостями. Однако, раз уж сегодня нам удалось заглянуть в ближайшее будущее графических решений с памятью типа HBM, было бы несправедливо оставить без внимания другой материал на страницах ресурса 3DCenter.de, который базируется на анализе не самой свежей, но до сих пор актуальной официальной презентации NVIDIA.

Презентация была посвящена ускорителям вычислений NVIDIA Tesla, и основные факты на эту тему компания уже не раз озвучивала, но повторение пройденного никогда не вредит усвоению материала, как гласит народная мудрость. Начнём с того, что первые ускорители вычислений поколения Volta появятся в конце 2017 года, NVIDIA начнёт снабжать ими создателей двух суперкомпьютерных систем (Summit и Sierra).

реклама

На потребительском рынке графические решения поколения Volta вряд ли появятся ранее 2018 года, причём следующий слайд презентации даже не позволяет судить, к какому периоду привязан их анонс.

Далее следует уже знакомое нам напоминание о способности ускорителей Tesla с архитектурой Pascal приютить до 16 ГБ памяти типа HBM – речь, по всей "нвидимости", идёт о памяти второго поколения, однако пока нельзя прогнозировать, каким будет максимальный объём памяти потребительских графических решений этого семейства.

В дальнейшем развитии своих GPU компания NVIDIA будет уделять особое внимание повышению скорости взаимодействия нескольких графических процессоров друг с другом, а также реализации принципов унификации адресного пространства памяти.

Существенную помощь в ускорении передачи информации окажет интерфейс NVLink, который позволит графическим процессорам сообщаться друг с другом "на скоростях" до 20 ГБ/с в одном направлении. Пара графических процессоров сможет обмениваться данными по четырём линиям NVLink, с совокупной пропускной способностью 80 ГБ/с.

В системах, ориентированных на ускорение вычислений, подобная оптимизация будет иметь огромное значение.

Показать комментарии (29)

Сейчас обсуждают