Параллельнве вычислительные процессоры nvidia: настоящее и будущее Введение
Когда пишут об архитектуре NVIDIA CUDA, принято начать с экскурса в историю развития GPU, роста их функциональных возможностей, как они, шаг за шагом, превращались в универсальные вычислительные устройства. Но, в данной статье этому не будет уделено никакого внимания, видеоускорители уже эволюционировали в процессоры. И разработчикам, и пользователям программного обеспечения в принципе все равно, был ли этот путь ровным или извилистым. Как правило, новые процессорные архитектуры — есть эволюционное развитие предшествующих.
Например, не будет очень большим преувеличением сказать, что процессор Core есть сильно улучшенный, доведенный до архитектурного совершенства, многоядерный Pentium II–III. А процессоры Phenom отличаются от первых Атлонов поддержкой SSE, прикрученным контроллером памяти, большими кэшами, 64-битным расширением набора инструкций и мелкими архитектурными улучшениями, такими как предвыборка данных и новые алгоритмы предсказания условных переходов.
Но это нельзя сказать о технологии CUDA. Это принципиально новая архитектура, которая стала возможной только благодаря невероятному улучшению технологических процессов за последние годы. Миллиарды транзисторов на кристалл обернулись сотнями вычислительных CUDA-модулей. Причем, важно, что этот рост техпроцесса произошел «вширь», а не «вглубь». То есть, вылился не в повышение тактовой частоты, а именно в увеличение площадей кристалла. Если бы открыли какой-то способ повышения тактовой частоты, вместо утончения норм производства, то ни о какой CUDA и речи бы ни шло. Так как современные, высоко конвейеризированные CPU достигли бы высоких частот и превосходной производительности в однопоточном режиме, а места для большого количества низкочастотных по своей природе CUDA-процессоров, на кристалле не нашлось бы.
Но случилось так, как случилось и технологии многоядерной мультипоточности, среди которых CUDA — самая радикальная, выходят на первый план.
Итак, суть архитектуры — это размещение на кристалле нескольких десятков процессорных ядер с собственной памятью, каждое из которых одновременно выполняет несколько сотен программных потоков. И, в данном случае термин «нить», как нельзя лучше подходит для описания одной из тысяч параллельно выполняющихся частей CUDA-программы. Как будет описано далее, эти нити переплетаются между собой и они ещё сплетены в более крупные структуры, как отдельные тонкие провода в большом кабеле. Процессорные ядра, называемые в CUDA-терминологии мультипроцессорами, имеют собственный доступ к глобальной памяти, расположенной на видеоплате и устройство обменивается данными с CPU через шину PCI-Express.
Всегда модно сравнивать скорость современных настольных компьютеров с суперкомпьютерными системами прошлого, восхищаясь ростом производительности. Но архитектура настольных процессоров, до самого последнего времени была максимум двухпоточной, и пусть четырехъядерные процессоры появились в изобилии на рынке, двуядерные модели также продолжают вовсю выпускаться. В этом плане, CUDA-устройство гораздо больше похоже по архитектуре на настоящий кластерный суперкомпьютер из сотен вычислительных узлов. Только размещенный на одном кристалле. И разные элементы архитектуры взяты из суперкомпьютеров самых разных лет.
Необходимо сразу отметить, что программироваться это CUDA-устройство должно по принципам настоящего суперкомпьютера. С мерками программирования для PC, к нему подходить нельзя.