AMD внедрит операции с плавающей точкой в GPU в ближайшие 3-5 лет

Изображение: ORNL Суперкомпьютер Frontier на базе AMD стал первым официально признанным экзафлопсным суперкомпьютером в мире, достигнув скорости 1,102 ExaFlop/s во время длительной работы Linpack. Это первое место в недавно опубликованном списке Top500 самых быстрых суперкомпьютеров мира, поскольку в этом году число систем на базе AMD в списке значительно увеличилось. Frontier не только обогнал предыдущего лидера, японский Fugaku, но и обошел его — по сути, Frontier быстрее, чем следующие семь суперкомпьютеров в списке, вместе взятые. Примечательно, что в ходе длительного тестирования Linpack FP64 система Frontier достигла 1,1 ExaFlops, а пиковая производительность системы составляет 1,69 ExaFlops, но после дополнительной настройки она может достичь 2 ExaFlops. Для справки, один ExaFlop равен одному квинтиллиону операций с плавающей запятой в секунду. Frontier также является самой быстрой системой искусственного интеллекта на планете, обеспечивая производительность 6,88 ExaFlops в смешанной точности в бенчмарке HPL-AI. Это равносильно 68 миллионам инструкций в секунду для каждого из 86 миллиардов нейронов мозга, что подчеркивает огромную вычислительную мощь. Похоже, что эта система будет конкурировать за лидерство в области ИИ с недавно анонсированными суперкомпьютерами, ориентированными на ИИ и работающими на суперчипах Grace CPU от Nvidia на базе Arm.

Кроме того, система Frontier Test and Development (Crusher) также заняла первое место в Green500, что означает, что архитектура Frontier является самой энергоэффективной суперкомпьютерной архитектурой в мире (основная система Frontier занимает второе место в Top500). В ходе квалификационных испытаний полная система обеспечила производительность 52,23 Гфлопс на ватт при потреблении 21,1 МВт (мегаватт) электроэнергии. При пиковой загрузке система Frontier потребляет 29 МВт.

Изображение: ORNL Масштабы суперкомпьютера Frontier впечатляют, но это лишь одно из многих значительных достижений AMD в списке Top500 этого года — системы на базе AMD EPYC теперь входят в пять из десяти лучших суперкомпьютеров в мире и десять из двадцати лучших. Фактически, EPYC от AMD теперь используется в 94 суперкомпьютерах из Top500 в мире, что означает устойчивый рост по сравнению с 73 системами, включенными в список в ноябре 2021 года, и 49 системами, включенными в список в июне 2021 года. Кроме того, AMD используется более чем в половине новых компьютерных систем, включенных в список в этом году. Как видно из приведенного выше альбома, процессоры Intel по-прежнему составляют большинство систем в Top500, а графические процессоры Nvidia также продолжают оставаться доминирующим фактором ускорения. Однако с точки зрения энергоэффективности в последнем списке Green500 лидирует AMD — компания использует четыре самые эффективные системы в мире, а также занимает восемь мест в первой десятке и 17 мест в первой двадцатке. Суперкомпьютер Frontier построен компанией HPE и установлен в Национальной лаборатории Ок-Ридж (ORNL) Министерства энергетики (DOE) в штате Теннесси. Система включает 9 408 вычислительных узлов, каждый из которых оснащен одним 64-ядерным процессором AMD «Trento» в паре с 512 ГБ памяти DDR4 и четырьмя графическими процессорами AMD Radeon Instinct MI250X. Эти узлы распределены между 74 шкафами HPE Cray EX, каждый из которых весит 8000 фунтов. В целом, система имеет 602 112 процессорных ядер, связанных с 4,6 петабайтами памяти DDR4. Кроме того, 37 888 графических процессоров AMD MI250X имеют 8 138 240 ядер и 4,6 петабайт памяти HBM (128 ГБ на GPU). CPU и GPU связаны между собой с помощью сетевой структуры HPE Cray Slingshot-11 на базе Ethernet. Вся система использует прямое водяное охлаждение для снижения тепловыделения, при этом 6 000 галлонов воды перемещаются через систему 350-сильными насосами — эти насосы могут заполнить бассейн олимпийского размера за 30 минут. Вода в системе имеет температуру 85 градусов, что способствует повышению энергоэффективности, поскольку система не использует охладители для снижения температуры воды.

Вся система подключена к невероятно производительной подсистеме хранения данных с емкостью 700 петабайт, пропускной способностью 75 ТБ/с и производительностью 15 миллиардов IOPS.

Уровень метаданных распределен между 480 твердотельными накопителями NVMe, которые обеспечивают 10 ПБ общей емкости, а 5400 твердотельных накопителей NVMe обеспечивают 11,5 ПБ емкости для основного высокоскоростного уровня хранения.

В то же время 47 700 жестких дисков PMR обеспечивают емкость 679 ПБ.

Изображение: ORNL Сборка Frontier была сложной задачей, поскольку для создания системы ORNL пришлось приобрести 60 миллионов деталей с 685 различными номерами. Во время строительства возник дефицит чипов, который затронул 167 из этих номеров деталей, поэтому ORNL столкнулась с нехваткой двух миллионов деталей. AMD также столкнулась с проблемами, поскольку 15 номеров деталей для ее графических процессоров MI200 оказались в дефиците. Чтобы обойти нехватку, ORNL совместно с ASCR добилась получения рейтинга Defense Priorities and Allocation System (DPAS) для этих деталей, что означает, что правительство США воспользовалось Законом об обороне для закупки деталей в связи с важностью Frontier для национальной обороны. Несмотря на то, что в настоящее время пиковая мощность системы составляет 29 МВт, механическая установка Frontier может охлаждать до 40 МВт вычислительной мощности, что эквивалентно 30 000 американских домов. Станция может быть расширена до 70 МВт, оставляя место для будущего роста.

В то время как Frontier получает звание первого официально признанного суперкомпьютера Exascale в мире, Китай, как считается, имеет два суперкомпьютера Exacscale, Tianhe-3 и OceanLight, которые преодолели установленный барьер год назад.

К сожалению, эти системы не были представлены в комитет Top500 из-за политической напряженности между США и Китаем.

Однако отсутствие официальных заявок в Top500 — в качестве доверенного лица была подана заявка от Gordon Bell — привело к определенным сомнениям в том, что это действительно экзафлопсные системы, по крайней мере, в измерении рабочей нагрузки FP64.

На данный момент Frontier официально является самым быстрым суперкомпьютером в мире и первым, кто официально преодолел экзафлопсный барьер. Ожидается, что почти мифический, долго откладываемый Aurora на базе Intel появится в конце этого или в начале следующего года и будет иметь производительность до 2 Экзафлопс, соперничая с Frontier за первое место в рейтинге суперкомпьютеров. Что ждет AMD дальше? El Capitan, машина с производительностью 2+ ExaFlop, которая, по последним данным, появится в 2023 году. После завершения строительства этот суперкомпьютер на базе Zen 4 будет соперничать с Aurora на базе Intel за звание самого быстрого суперкомпьютера в Top500.

Немного рекламы

Спасибо, что остаётесь с нами. Вам нравятся наши статьи? Хотите видеть больше интересных материалов? Поддержите нас, оформив заказ или порекомендовав знакомым, облачные VPS для разработчиков от $4.

99, уникальный аналог entry-level серверов, который был придуман нами для Вас: Вся правда о VPS (KVM) E5-2697 v3 (6 Cores) 10GB DDR4 480GB SSD 1Gbps от $19 или как правильно делить сервер? (доступны варианты с RAID1 и RAID10, до 24 ядер и до 40GB DDR4).

Dell R730xd в 2 раза дешевле в дата-центре Maincubes Tier IV в Амстердаме? Только у нас 2 х Intel TetraDeca-Core Xeon 2x E5-2697v3 2.6GHz 14C 64GB DDR4 4x960GB SSD 1Gbps 100 ТВ от $199 в Нидерландах! Dell R420 — 2x E5-2430 2.

2Ghz 6C 128GB DDR3 2x960GB SSD 1Gbps 100TB — от $99! Читайте о том Как построить инфраструктуру корп. класса c применением серверов Dell R730xd Е5-2650 v4 стоимостью 9000 евро за копейки?

Недовольство AMD Ryzen 4000 Zen 3 указывает на огромный прирост производительности IPC и операций с плавающей запятой

AMD в последнее время высоко ценит свои рабочие лошадки Zen 2, но возрождающийся производитель процессоров вряд ли почивает на лаврах. Разработка процессоров, как правило, требует длительного времени, поэтому никого не должно удивлять, что компания уже довольно давно работает над архитектурой следующего поколения. Однако не каждый день компания раскрывает подробные и пикантные сведения о будущих процессорах.

Однако благодаря нескольким недавним утечкам как в примечаниях к обновлению AIDA 64, так и от самой AMD мы знаем, что Zen 3 идет хорошо и что он будет иметь совершенно новую архитектуру. Благодаря еще большему количеству предполагаемых утечек внутри AMD, мы также можем узнать больше о том, как будут настроены процессоры Zen 3.

На этот раз большим нововведением является то, что особых изменений не будет.

Базовые процессоры серии Zen 3 Ryzen 4000 должны иметь более 16 ядер, поэтому улучшения производительности должны быть связаны либо с более высокими рабочими частотами, либо с улучшенной производительностью инструкций за такт (IPC).

Red Gaming Tech говорит, что несколько источников заявили, что AMD не чувствует никакого давления, чтобы увеличить количество ядер, чтобы противостоять тому, что Intel будет производить в ближайшем будущем.

Утечка обновленной дорожной карты процессоров AMD. Источник: Red Tech Gaming

Мы также можем исключить повышенную тактовую частоту процессора из списка возможных улучшений. AMD будет использовать техпроцесс TSMC 7 нм +, усиленный литографией в крайнем ультрафиолете (EUV). Хотя процесс TSMC теоретически позволяет увеличить тактовую частоту на 20%, источники Red Gaming Tech говорят, что этого не следует ожидать.

Литейные предприятия в течение многих лет преследовали технологию EUV, и TSMC, похоже, придерживается консервативного подхода к этому зарождающемуся методу.

У Samsung есть процессоры EUV уже год, но, как сообщается, их производительность остается низкой, поэтому все еще кажется преждевременным делать ставку на постоянно увеличивающиеся тактовые частоты.

Вместо этого AMD, похоже, нацелена на повышение производительности IPC.

В Zen 2 большая часть этих достижений была реализована за счет изменения конфигурации кеша — Ryzen 7 3700X и 3800X имеют 32 МБ кеш-памяти третьего уровня, что вдвое больше, чем в исходной архитектуре Zen, но разделено на пару разделов по 16 МБ для каждого. основной комплекс (CCX).

Увеличенные размеры кэша также могут быть применены в Zen 3 на более низких уровнях кеш-памяти, при этом увеличение кэша L1 на 50% в сочетании с гораздо более высокой пропускной способностью по сравнению с Zen 2.

Сохранение данных в исполнительных модулях является ключевым компонентом высокой производительности. и наличие большего количества кеша, работающего на более высоких скоростях, должно помочь. Одна удивительная деталь заключается в том, что поддержка AVX-512 по-прежнему не будет включена в Zen 3, хотя Intel включила ее как часть Ice Lake.

Одним из узких мест в производительности предыдущих процессоров на базе Zen было разделение ядер на четырехъядерные CCX.

Как мы упоминали ранее, каждый CCX имеет свой собственный выделенный кэш L3, поэтому данные должны быть дублированы, чтобы процесс включал ядра из нескольких CCX.

Согласно недавно просочившейся дорожной карте, Zen 3 поместит восемь ядер в каждый CCX, что приведет к увеличению доступных ресурсов без необходимости переходить в кеши более высокого уровня для обмена данными.

Архитектура AMD SOC. Источник: Red Tech Gaming

Если некоторые основные процессоры Zen продолжат поставляться с восемью ядрами, эти ядра будут частью единого связного блока в этих расширенных одиночных CCX, что устранит ограничение производительности.

Приведенный выше просочившийся слайд относится к процессорам EPYC Zen 3 и на базе Милана, и нам будет очень интересно узнать, правда ли это.

Тогда эти 32 МБ кеш-памяти третьего уровня будут действительно унифицированы, а дедупликация данных теоретически может эффективно сделать больше кеша доступным для каждого ядра ЦП.

Если количество ядер на данном уровне цен окажется верным, это будет резко контрастировать с ми технического директора AMD Марка Пейпермастера ранее в этом месяце, в которых он сказал, что не видит «точки насыщения» для количества ядер. в процессоре.

Для конкретных рабочих нагрузок, включая нагрузки высокопроизводительных вычислений (HPC) и нагрузки на серверы, которые можно легко сделать параллельными, верно, что в целом чем больше ядер, тем лучше.

Однако здесь мы говорим об основных процессорах, и наши собственные тесты за последние несколько месяцев показывают, что это еще не так.

Хорошая новость для покупателей Ryzen 3000 заключается в том, что кажется, что Zen 3 должен стать заменой процессору Zen 2, поскольку новая архитектура по-прежнему будет полагаться на память DDR4 и PCI Express 4.0.

Однако, как мы узнали с Ryzen 3000, не все материнские платы были совместимы, но мы надеемся, что подавляющее большинство новых ПК смогут использовать эти процессоры в качестве обновлений с минимальными усилиями.

Хотя утечки информации и спекуляции — это очень весело, просочившиеся дорожные карты AMD показывают, что у нас еще почти год, прежде чем мы сможем выяснить, правда ли что-либо из этого. Мы будем внимательно следить за этим, потому что 2020 год уже обещает быть веселым годом в мире процессоров.

NVIDIA GPU Плавающая точка Вычислительная мощность — Русские Блоги

Трансфер от:https://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309403987017473113077

Фактически, говорится, что вычислительная мощность с плавающей точкой впервые отличается от различных точек с плавающей точкой. Хотя только только вычисляющая мощность с плавающей точкой двойной точности, в других областях, иногда больше внимания является еще более концентрацией плавающей способности.

Полуточная, единая точность, двойная точность Эти концепции определены в стандарте IEEE 754, количество плавающей точки использует плавающую десятичную точку для представления ряда бинарных для представления числа и соответствующий номер.

Тот же длина может быть выражена по той же длине, но количество фиксированных точек больше, но количество плавающих точек не точно выражает все реальные числа, но можно выразить только более близкую точность.

4 байта одноточной сплавой точки — 32-битная бинарная бинара для выражения числа, а номер с плавающей запятой двойной точностью использует 8 байтов 64бит, чтобы выразить, конечно же, номер с плавающей запятой полупроцензией составляет 16 битов.

Поскольку точность выражения количества плавающей запятой точки различных битов отличается, расчет расчетов, вызванных результирующим цифровым диапазоном, что требует научных расчетов, которые необходимо обрабатывать, и требует количества номеров с плавающей запятой двойной точности, для Обычные мультимедийные и графические расчеты обработки, 32-битные вычисления с плавающей точкой с плавающей точкой одноточной с плавающей точностью, для некоторых приложений, таких как машинное обучение, более точное обучение машины, полуточная 16-битная с плавающей запятой точки может даже быть достаточно, даже 8-битным Номер с плавающей запятой уже достаточно используется.

Максимальная разница между CPU и GPU — это разница в количестве внутренних вычислительных единиц и разницы в обработке. Количество ядер внутри ЦП меньше, и конструкция является более предпочтительной для обслуживания серийных данных.

ГПУ только поддерживает только Относительно единый тип данных и метод расчета рассчитывается, поэтому установка расчета меньше, но все более склонна для обработки данных параллельно.

Простое сравнение в том, что в настоящее время Intel CPU поддерживает 24 ядра, но GPUS поддерживает тысячи сердечников.

Для расчетов с плавающей точкой ЦП может поддерживать различные уровни операций с плавающей запятой, но в графическом процессе, для одноточной и двойной точности, их отдельные вычислительные устройства требуют отдельных точек, которые поддерживают одноточную операцию в GPU. Для FP32 Ядро или упоминается как ядро, двойная точность ALU, используемая в качестве операции двойной точности, называется блок DP или ядра FP64, между различными моделями GPU NVIDIA, доля числа очень отличается.

• В архитектуре Kepler третьего поколения соотношение блока FP64 и блока FP32 составляет 1: 3 или 1: 24
• В четвертом поколении архитектуры Максвелла это соотношение падает только 1:32
• В архитектуре Паскаля пятого поколения это соотношение увеличилось до 1: 2, но нижняя модель остается в 1:32
• Это соотношение также очень очевидно в этих архитектурных цифрах GPU, таких как архитектурная диаграмма GP100 TESLA P100 ниже, которая очевидна из желтого отмеченного блока DP и соотношения зеленого сердечника 1: 2, поэтому одноточная производительность P100 И двойная точность производительности удваивается.

1. Испытание на протяжении расчета точки с плавающей точкой GPU, в основном так же, как метод расчета процессора,
2. Теоретический пик = номер чипов GPU * CHPU BOOST CHASHACH * Номер Core * Вычисление с плавающей запятой можно обрабатывать в течение одного часового цикла,
3. Однако в единой точке GPU и двойной точкой с плавающей точкой с плавающей точкой требуется отдельно рассчитываться отдельно, а последняя TESLA P100 в качестве примера:

Пиковая теория двойной точности = FP64 Cores * GPU Boost Clock * 2 = 1792 * 1.48 ГГц * 2 = 5.3 Tflops

Пик теории одинарной точности = ядра FP32 * GPU Boost Clock * 2 = 3584 * 1,58 ГГц * 2 = 10,6 Tflops

Поскольку P100 также поддерживает вычисления полуточных плавающих точек для 2 FP16 в одном FP32, он вдвое больше полуточных теоретических пиков составляет более 21,2 тонна.

NVIDIA's Tesla P100 также представляет собой самые мощные характеристики графического процессора. Вычислительная мощность 5.3TFlops действительно является исключительно от четырех серверов X86 с самым высоким концом Intel E7 V4.

Хотя этот теоретический пиковый расчет использует GPU частоту усиления, Что не очень справедливо по сравнению с основной основной частотой, используемой в пиковой вычислительной мощности Теории процессора, но даже если 11% производительность усиливается после повышения, вычислительная мощность с плавающей точкой одного TESLA P100 также превышает 3TFlops текущего самого высокого конца 4 e7 v4 сервер.

Tesla P100 — последний продукт в серии Tesla.

По сравнению с первыми двумя поколениями архитектуры K40 и Maxwell архитектуры Kepler, P100 не только в вычислительной характеристике с плавающей точкой одноточной с плавающей точкой, превышающей первые два поколения, двойной точности. Более чем в 3 раза более улучшено, чем Кеплеру, но это больше, чем Максвелл. Эти три подробных параметра сравниваются, чтобы увидеть таблицу ниже

Продукты GPU NVIDIA в основном разделены на три серии продуктов, которые соответствуют различным типам приложений и групп пользователей. Эти продукты для трех серий являются:

1.

В основном для трехмерных игровых приложений несколько высококачественных моделей являются GTX1080, TITAN X и GTX980, что использует последнюю архитектуру Pascal и архитектуру Maxwell, из-за геймеров нет необходимости в двойной точности вычислительной мощности, поэтому двойная точность вычисления Устройство имеет только 1/32 единицы вычисления одноточного расчета, но оно также потому, что аудитория велика, поставки также большие, а цена единицы намного дешевле одной и той же архитектуры. Он часто используется для обучения машины.

2.

Серия Quadro для профессиональных графических рабочих станций, главным образом для CAD, 3DMAXS, программное обеспечение Maya Design для оптимизации слоя привода, из-за профессионального пользователя населения, меньшего размера, поэтому использовать такую ​​же архитектуру Quadro, цена намного выше, чем GeForce, а также цена намного выше Очень немногие люди приведут его к использованию в качестве других целей.

3. Выделенный GPU ускоренные серии Tesla, Tesla — это имя архитектора первого поколения продуктов, а позже превратилось в название этой серии, новейшая архитектура пятого поколения с именем Паскаль, соответствующая модель продукта упоминается ранее P100.

Продукты, которые используют первые два поколения архитектуры Kepler и Maxwell, все еще продаются, соответствующие продуктам K-серии K и M, и в настоящее время есть общие на рынке, которые являются C40 / K80, M4 / M40 / M60 и другие модели Отказ Серия K более подходит для научных расчетов HPC, а серия M более подходит для машинного обучения.

Кроме того, NVIDIA имеет продукт GPU сетки, который специально для виртуализированных сред.

В настоящее время существуют только две модели K1 и K2, которые используют архитектуру Kepler для реализации виртуализации оборудования GPU, позволяя нескольким пользователям поделиться с помощью одной и той же картой GPU Для мультирентных сценариев расчета расчета GPU для мультинданта в VDI или облачных средах, требующих производительности 3D. 4 GPUS COWPLER GPU был интегрирован на K1, и количество поддерживаемых CUDA-ядер было менее всего лишь 768 ядрами, но обеспечивая большую общему объему памяти 16 ГБ, K2 встроенного 2 высококачественных гг. ГРУБ, поддерживающая 3072 CUDA CORE, хотя емкость памяти Менее всего 8 ГБ, но потому что DDR3 с GDDR5 обеспечивает более высокую возможности пропускной способности.

• Из К2, который лучше в обоих, 2 Chpler GK104 GPU Chips, каждый GPU GK104 содержит 1536 FP32 CUDA CORE и 64 единиц FP64 (24: 1)
• Пик чисел чисел одной точности с плавающей точкой = 2 GPU * 1536 FP32 CORE * 2 * 745MHZ = 4,58TFLOPS
• Двойная точность Плавающая точка Номер Теория Peak = 2 GPU * 64 FP64 Core * 2 * 745 МГц = 0,19TFLOPS

РВС. Контрольные вопросы по всем лабам. 1 лаба вопросы Какая версия compute capability у архитектуры nvidia fermi

С этим файлом связано 2 файл(ов). Среди них: Из каждого по чуть чуть.docx, 2 РВС.docx. Показать все связанные файлыПодборка по базе: Палеогеография вопросы.docx, ответы на экз вопросы 1-4.docx, Новые Вопросы с ответами Б.2.4. (Б.2.6.) — копия.docx, 29, 30 вопросы.docx, 3 Лаба Караваева-отредактировано.pdf, ФиКР — ВОПРОСЫ ГОСЫ специалитет нов. на 2013 ГОД (АкТиСО).doc, Митрофанов вопросы и ответы.docx, 3 Лаба Караваева.pdf, ответы на вопросы.docx, Лидерство_ вопросы только 16 шт.docx 1 лаба вопросы

1. Какая версия compute capability у архитектуры NVIDIA Fermi?

1. Какая максимальная размерность блока у GPU с compute capability 3.0?

1. Предположим, вы используете одномерную сетку и блок. Если максимальная размерность сетки на устройстве 65535, а максимальная размерность блока 512, какое максимальное количество нитей может быть запущено на GPU?

1. При каких условиях программист предпочтет не запускать максимальное количество нитей?

1. Что может помешать программе запустить максимальное количество нитей?

1. Что такое разделяемая память?

1. Что такое глобальная память?

1. Что такое константная память?

1. Что характеризует размер варпа в GPU?

1. Поддерживаются ли числа двойной точности в GPU версии 1.3?

Ответы

• Что такое КУДА?
• КУДА – это програмно проектная архитектура, она нужна для выполнения видеопроцессов на НВИДИА
• Thread – это?
• Thread – это нить, а нить — это виртуальный процессор Фоннеймана
• С какой версии поддерживаются числа двойной точности?
• Какие блоки используются в архитектуре Фоннеймана?

С версии 1.3Оперативная память, устройства ввода-вывода, управляющее устройство (устройство управления процессором).

УУ организует пошаговое выполнение программы. Оно последовательно загружает машинный код, распознает его и посылает в АЛУ на выполнение той или иной операции.

1. АЛУ выполняет Арифметическо-логические опреации над операндами, находящиеся в памяти или в регистрах
2. Что требуется для разделенной памяти?
3. Сколько записей в глобальной памяти
4. 4) При условии , если задача слишком проста и нет необходимости запускать все нити или же слишком мало информации
5. 5)

Оно требует синхронизации, а то будет все съезжать и поттормаживать Каждый блок нитей выполнит по одному атомарному сложению в ячейку памяти1) Версия 2.1 compute capability у архитектуры NVIDIA Fermi2) Размерность блока 1024х1024х64У версии 3.0 1024 х 64 х 643) Для второй около 4 млн , а для третьего 33 млн с чем-то можно запустить

6) Разделяемая память (shared memory) относиться к быстрому типу памяти. Разделяемую память рекомендуется использовать для минимизации обращение к глобальной памяти, а так же для хранения локальных переменных функций.

Адресация разделяемой памяти между нитями потока одинакова в пределах одного блока, что может быть использовано для обмена данными между потоками в пределах одного блока.

Для размещения данных в разделяемой памяти используется спецификатор __shared__.

• Скорость, доступность, функционал:
• Скорость: быстрая
• Доступность: в потоках в пределах одного блока
• Функционал: чтение запись

7) Глобальная память (global memory) – самый медленный тип памяти, из доступных GPU. Глобальные переменные можно выделить с помощью спецификатора __global__, а так же динамически, с помощью функций из семейства cudMallocXXX.

Глобальная память в основном служит для хранения больших объемов данных, поступивших на device с host’а, данное перемещение осуществляется с использованием функций cudaMemcpyXXX.

В алгоритмах, требующих высокой производительности, количество операций с глобальной памятью необходимо свести к минимуму.

1. Скорость, доступность, функционал:
2. Скорость: самый медленный
3. Доступность: Всем потокам
4. Функционал: Хранит большие обьемы данных , которые поступают с хоста . Чтение , запись

8) Константная память (constant memory) является достаточно быстрой из доступных GPU. Отличительной особенностью константной памяти является возможность записи данных с хоста, но при этом в пределах GPU возможно лишь чтение из этой памяти, что и обуславливает её название. Для размещения данных в константной памяти предусмотрен спецификатор __constant__.

Если необходимо использовать массив в константной памяти, то его размер необходимо указать заранее, так как динамическое выделение в отличие от глобальной памяти в константной не поддерживается.

Для записи с хоста в константную память используется функция cudaMemcpyToSymbol, и для копирования с device’а на хост cudaMemcpyFromSymbol, как видно этот подход несколько отличается от подхода при работе с глобальной памятью.

• Скорость, доступность, функционал:
• —скорость: быстрая
• —доступность: данная память доступна для всех потоков
• —функционал: она доступна только для чтения. Единственная его функция – чтение
• Особенность константной памяти является возможность записи данных с хоста
• 9) Варп (Warp) — 32 последовательно идущих треда, выполняется физически одновременно.
• Максимум 32
• 2 лаба
• Ответы:
• Вектора:

10) Да она поддерживается…с версии 1.3 – операции над числами с плавающей точкой двойной точности;(1) Сколько операций с плавающей точкой выполняется в вашем ядре сложения векторов? ОБЪЯСНИТЬ.(2) Сколько чтений из глобальной памяти производится вашим ядром? ОБЪЯСНИТЬ.(3) Сколько записей в глобальную память производится вашим ядром? ОБЪЯСНИТЬ.(4) Опишите возможный вариант оптимизации ядра для увеличения производительности.(5) Назовите три приложения сложения векторов.Действия с плавающей точкой — сколько арифм действий выполняется. n действий. По одному на каждую пару элементов векторов. Чтений — 2n. Записей n.

является библиотекой от расширения CUDA C. Она нужна для того, чтобы можно было получать встроенные модули (например, типы данных) и была возможность использования API CUDA во время выполнения компиляции с хоста.

1. 3 лаба
2. Ответы:
3. Операций и записей сколько?
4. Опреаций 3 с плающей точкой , на каждый пиксель по 3
5. На сколько ты умножаешь?
6. Ф-это слово фреквенси (интенсивность)
7. Записей 1
8. 4 лаба
9. (5) Опишите, какие оптимизации можно сделать в вашем ядре, чтобы достичь увеличения производительности.
10. 5 лаба
11. (4) Опишите, какие оптимизации можно сделать в вашем ядре, чтобы достичь увеличения производительности.

Что такое тензорные ядра? — Железо на DTF

{«id»:182473,»gtm»:null}

В течение последних трех лет Nvidia производит графические чипы с дополнительными ядрами, помимо обычных, которые используются для шейдеров. Известные как тензорные ядра, эти таинственные устройства могут быть обнаружены в тысячи настольных ПК, ноутбуков, рабочих станций и дата центрах по всему миру. Но что это и для чего они используются? Действительно ли они нужны в видеокартах?

Сегодня мы расскажем, что такое тензор и как используются тензорные ядра в мире графики и машинного обучения.

Чтобы понять, что именно делают тензорные ядра и для чего они могут быть использованы, сначала нужно точно определиться с понятием тензор. Микропроцессоры, независимо от того от их формы, все выполняют математические операции (сложение, умножение и т.д.) над числами.

Иногда эти числа нужно сгруппировать, потому что они имеют некоторое значение друг для друга.

Например, когда микросхема обрабатывает данные для визуализации графики, она может иметь дело с единичными целочисленными значениями (такими как +2 или +115) для масштабного коэффициента, или с группой чисел с плавающей запятой (+0.

1, -0.5, +0.6) для согласования точки в 3D пространстве. В последнем случае для определения положения точки требуются все три элемента данных.

Тензор — описывает взаимосвязь между математическими объектами, которые связаны между собой.

Обычно они изображаются в виде массива чисел, где размер массива можно рассмотреть, как показано ниже.

Самый простой тип тензора, который вы можете получить, будет иметь нулевое измерение и состоять из одного значения — другое название для этого — скалярная величина. По мере того, как мы начинаем увеличивать количество измерений, мы можем столкнуться с другими распространенными математическими структурами:

Строго говоря, скаляр — это тензор 0 x 0, вектор — 1 x 0, а матрица — 1 x 1, но ради упрощения и понимания того, как это относится к тензорным ядрам в графическом процессоре, мы будем иметь дело только с тензорами в виде матриц.

Одной из важнейших математических операций, выполняемых с матрицами, является умножение. Рассмотрим, как две матрицы, обе с 4 строками и столбцами значений, умножаются вместе:

Окончательный результат умножения – такое же количество рядов как в первой матрице, такое же количество столбцов как во второй матрице. Так как же умножить эти два массива? Вот так:

Как видите, «простой» матричный расчет состоит из целой группы маленьких умножений и дополнений. Поскольку каждый процессор на рынке сегодня может выполнять обе эти операции, это означает, что любой настольный компьютер, ноутбук или планшет может работать с базовыми тензорами.

Однако вышеприведенный пример содержит 64 умножения и 48 прибавлений; каждое небольшое произведение приводит к тому, что где-то должно быть сохранено значение, прежде чем оно может быть накоплено с другими 3 небольшими произведениями, прежде чем это конечное значение для тензора может быть сохранено где-то еще. Итак, хотя умножения матриц математически просты, они требуют много вычислений — нужно использовать много регистров, и кэш должен справляться с большим количеством чтений и записей.

Архитектура процессора Intel Sandy Bridge — первая, предложившая AVX расширения.

Процессоры AMD и Intel на протяжении многих лет предлагали различные расширения (MMX, SSE, теперь AVX — все они SIMD [single instruction multiple data]), что позволяет процессору обрабатывать множество чисел с плавающей точкой в одно и то же время; именно то, что нужно умножению матриц.

Но существует особый тип процессора, специально разработанный для работы с SIMD: графические процессоры (GPU).

В мире графики огромное количество данных необходимо перемещать и обрабатывать в виде векторов одновременно. Возможности параллельной обработки данных GPU делают их идеальными для работы с тензорами, и все они сегодня поддерживают нечто под названием GEMM (General Matrix Multiplication).

Это «сплавленная» операция, при которой две матрицы умножаются вместе, а ответ на них затем накапливается в другой матрице. Существуют некоторые важные ограничения на то, какой формат должны принимать матрицы, и они зависимы от количества строк и столбцов, которые есть у каждой матрицы.

Требования к строкам и столбцам для GEMM: матрица A(m x k), матрица B(k x n), матрица C(m x n)

Алгоритмы, используемые для выполнения матричных операций, как правило, лучше всего работают, когда матрицы квадратные (например, использование массивов 10 x 10 будет работать лучше, чем 50 x 2) и достаточно маленькие по размеру. Но они все равно лучше работают, когда обрабатываются на аппаратном обеспечении, предназначенном исключительно для этих операций.

В декабре 2017 года Nvidia выпустила видеокарту с графическим процессором новой архитектуры под названием Volta. Она была нацелена на профессиональный рынок, поэтому ни одна модель GeForce никогда не использовала этот чип. Особенностью было то, что это был первый графический процессор, в котором были ядра только для тензорных вычислений.

Видеокарта Nvidia Titan V с чипом GV100 Volta. Да, она потянет Crysis.

Тензорные ядра Nvidia были спроектированы так, чтобы нести 64 GEMM за тактовый цикл на 4 x 4 матрицах, содержащих значения FP16 (числа с плавающей точкой размером 16 бит) или умножение FP16 с добавлением FP32. Такие тензоры очень малы по размеру, поэтому при работе с большими наборами данных, ядра будут пропускать через себя небольшие блоки больших матриц, формируя окончательный ответ.

Менее чем через год Nvidia запустила архитектуру Turing. На этот раз в моделях GeForce потребительского класса также использовались тензорные ядра. Система была обновлена для поддержки других форматов данных, таких как INT8 (8-битные целочисленные значения), но в остальном они работали точно так же, как и в Volta.

Тензорная версия Nvidia «Where's Waldo?»

В начале этого года архитектура Ampere дебютировала в графическом процессоре A100 для дата центров, и на этот раз Nvidia повысила производительность (256 GEMM за цикл, с 64), добавила дополнительные форматы данных, а также возможность очень быстро обрабатывать разреженные тензоры (матрицы с большим количеством нулей в них).

Для программистов доступ к тензорным ядрам в любой из микросхем Volta, Turing или Ampere прост: код просто должен использовать некий флаг, чтобы сообщить API и драйверам, что вы хотите использовать тензорные ядра, тип данных должен быть один, поддерживаемый ядрами, а размеры матриц должны быть кратны 8. После этого, процессор обработает все что нужно.

Все это хорошо, но насколько лучше тензорные ядра при работе с GEMM, чем обычные ядра в GPU?

Когда Volt только появилась, Anandtech провела несколько математических тестов, используя три карты Nvidia: новую Volta, топовую карту на базе Pascal и старую Maxwell.

Термин «точность» относится к числу битов, используемых для чисел с плавающей точкой в матрицах, при этом двойная равна 64, одна — 32 и так далее. Горизонтальная ось относится к пиковому числу операций FP, выполняемых в секунду, или FLOPов для коротких (помните, что один GEMM — это 3 FLOPа).

Просто посмотрите, какой был результат при использовании тензорных ядер вместо стандартных, так называемых CUDA-ядер! Очевидно, что они фантастически справляются с такой работой, но что мы можем делать с ними?

FLOPS (также flops, flop/s, флопс или флоп/с; акроним от англ. FLoating-point Operations Per Second, произносится как флопс) — внесистемная единица, используемая для измерения производительности компьютеров, показывающая, сколько операций с плавающей запятой в секунду выполняет данная вычислительная система.

Тензорная математика чрезвычайно полезна в физике и машиностроении и используется для решения всевозможных сложных задач в области механики жидкостей, электромагнетизма и астрофизики, но компьютеры, используемые для подсчета этих чисел, как правило, выполняют матричные операции в больших кластерах CPU.

Другая область, которая любит использовать тензоры, это машинное обучение, особенно глубокое обучение (deep learning). Все это связано с обработкой огромных массивов данных, называемых нейронными сетями. Соединениям между различными значениями данных присваивается определенная масса (weight) — число, которое выражает, насколько важно это соединение.

Поэтому, когда вам нужно разобраться, как взаимодействуют все сотни, если не тысячи подключений, вам нужно умножить каждый кусочек данных в сети на все различные массы (weight) подключений. Другими словами, умножить две матрицы вместе: классическая тензорная математика!