https://www.arab-box.com/photos/00079/oqct0m7sz2yk.jpg
اليوم نحن قادرين على الكشف عن المزيد من المميزات المثيرة للأهتمام للجيل القادم من هندسة الـ GPU من NVIDIA والمعروفه بأسم (FERMI) . تشير NVIDIA الى FERMI على انها قفزة هائلة للأمام في هيكلية الـ GPU منذ هيكلية الـ G80 وبعد قراءة داخل التوثيق , من الصعب المجادلة ضد قضيتهم . إن هيكلية الـ GT200 التي قدمت لنا الـ GTX 285 وGTX 295 كان تطورا كبيرا على G80 بالرغم من انها كانت مرتكزه بشكل اساسي على نفس مبادئ التصميم للـ G80
https://www.arab-box.com/photos/00077/lb54c131tmlj.jpg
NVIDIA FERMI قامت بأخذ حوسبة الـ GPU الى خطوة اخرى تماما وهذا هدف واضح وأساسي من الهيكلية الجديده .وسوف نرى ان NVIDIA قد قامت بالتركيز على امور معينه مثل نقطة العوم ذات الدقة المزدوجة , تقنيات الذاكره مثل
دغم الـ ECC و الـ caches وتبديل الحالة بين تطبيقات الـ GPU للقيام بشكل مباشر بإستهداف هيكلية CUDA وما تعتقده NVIDIA هو ان المستقبل هو الحوسبة الموازية.
The Fermi Architecture
عند مستوى اعلى , هيكلية FERMI الجديده قد تم تصميمها كي تقوم برسم تفصيلي بشكل مباشر لتفسير NVIDIA عن حوسبة CUDA المتفدمة. في نسخة تنفيذ البرنامج هذه يوجد : معالجة ثانوية (threads) , وكتل معالجة ثانويه (thread blocks)وشبكات كثل معالجة ثانوية (grids of thread blocks) التي تميز نفسها بالإعتماد على دخول الذاكره وتنفيذ النواة .
https://www.arab-box.com/photos/00077/2fyvamnuzzav.jpg
إن كثل المعالجة الثانوية هي مجموعة من المعالجات التي لديها القدرة على التعاون مع بعضها وتتواصل بواسطة كتل ذاكرية مشتركة . كل كتلة تدعم بقدر يصل إلى 1536 معالجة ثانوية متزامنة , كل منها لها دخول منفصل لذاكرة منفردة., عدادات, سجلات, الخ. كل شبكة هي في المواقع ايضا تكون صفوف من كتل المعالجة الثانوية والتي تقوم
بتشغيل نفس النواة لكن لديها القدرة على قراءة وكتابة من الذاكرة الشامله (لكن فقط بعد تزامن نواة بنطاق عالمي)
مجموعة البرامج هذه تتطابق مع هيكلية NVIDIA بصيغة الـ GPU , وتدفق المعالجات الثنائية ونواة الـ CUDA. الـ GPU بنفسه يقوم بالعمل على شبكات المعالجة الثانوية , كل صف من تدفق المعالجات الثنائية (SMs) تقوم بتنفيذ واحد او اكثر من المعالجات الثانوية والنواة الفردية للـ CUDA (حيث ان NVIDIA تسميها الأن كذلك) تقوم ايضا بتنفيذ المعالجة الثانوية . ان SMs تقوم بتنفيذ المعالجة الثانوية في المجموعات المكونة من WARPS" 32 "والتي تساعد على تحسين فعالية الـ GPU
https://www.arab-box.com/photos/00077/p5twoqg1zjqw.jpg
ان التنفيذ الأول لتلك الهيكلية , والتي نسميها مبدئيا GT300 سيكون لديها مواصفات خام مدهشة . ان هذا الـ GPU مصنوع من 3.0billion transistors وتستقبل معالجة النواة 512 CUDA والمنظمة في 14 تدفق معالجات ثانوية من 32 نواة لكل واحدة , ان هيكلية الذاكرة مبنية حول تطبيق GDDR5 الجديد ولديها 6 قنوات والواحده بحجم 64BIT اي ما يعادل 384BIT لحجم الذاكرة الإجمالية . ان نظام الذاكرة يمكن ان تدعم فنيا لغاية 6GB كما أنه أيضا يعتبر شيء أساسي لتطبيقات الـ HPC
ان كل SM تملك وحدات اوامر إطلاق ومجدولات الـ WARPS والتي تسمح لإثنين للـ WARPS بأن يتم تنفيذها حاليا
https://www.arab-box.com/photos/00077/sfebjkfj5zxe.jpg
كل SM تتضمن 32 نواة معالج CUDA (كانت 4 في تصميم الـ GT200 السابقه) كما نرى في الصوره اعلاه (مربعات ذات اللون الأخضر) لكن ايضا تقوم بتقديم ميزات اخرى كي تساعد على تحسين الأداء . كل معالج يتضمن
fully pipelined integer ووحدة نقطة العوم التي تقوم بتطبيق المعيار الجديد IEEE 754-2008 وهي حركة اخرى هامة لحوسبة الـ GPU . ان نواة Evergreen الجديده من AMD ايضا يمكن ان تطبق هذا المعيار حيث انها تضيف الدعم لأوامر الإضافة المدمجة والمتعددة.
ويتضمن ابضا كل SM ستة عشر (16) وحدة حفظ واربع وحدات ذات توظيف خاص كي تقوم بإستلام عمليات الحوسبة مثل sin and cosine.
تزعم NVIDIA بأن الأداء الثنائي لهيكلية FERMI ستكون ذات تحسن هائل اكثر من التصميم الحالي للـ GT200
https://www.arab-box.com/photos/00077/k2tl83cke6o8.jpg
مع زعم NVIDIA بانها ستكون اسرع بي 4.25X من GT200 فهذا يجعل الـ GT300 عند GFLOPS 330 للأداء الثنائي
(المرتكز على GFLOPS 78 والتي تقع على عاتق GT200)
خلال حديث السيد JEN-HSUN's في مؤتمر NVIDIA GPU الفني , فقد صرحت ان ثورة زيادة الأداء كان '8X' إذا كانت
هذه هي المسألة فإن GT300 يمكن ان يصل بأقصى ما يصل الى GFLOPS 624 وسوف نعرف الإجابة النهائيه قريبا
بينما بالتأكيد سيكون هناك تحسن مدهش , فإن عائلة Evergreen الجديده من AMD سوف تصل ثروتها النظريه الى
لـ GFLOPS 544 بالنسبه للأداء الثنائي , لذلك نحن بحاجة الى مراقبة تلك الأرقام حيث اننا نرى القطعة الفعلية من NVIDIA قد ضربت الشارع.
Fermi Architecture continued
لقد سمعتوني مسبقا اذكر - "WARPS" والتي تشكل مجموعة الـ THREADS 32 والـ SM المفرده سوف يقوم بمعالجتها .
https://www6.0zz0.com/2009/10/08/08/687866652.jpg
على نواة CUDA . كل WARPS يعين اوامر لـ 16 من حدات النواة و 16 من وحدات التحميل والحفظ ونصف وحدات الوظائف الخاصة - ان WARPS بعدها تقوم بالتنفيذ بشكل مستقل بدون مساعدة المجدول . وهذا الموديل لهيكلية
المسألة الثنائية سوف يسمح بشكل واضح لـ FERMI بالوصول قريبا الى حدود الأداء النظري.
في الرسم البياني للـ SM أعلاه بإمكانك ان ترى البلوك KB 64 من الذاكرة المشتركة و L1 CACHE . هذه الذاكرة مميزة بحيث انها قابلة للتعديل في إعداداتها سواء كذاكرة مشتركة بحجم 48 KB او L1 16 KB CACHE او كذاكرة مشتركة بحجم 16 KB و L1 48 KB CACHE زهذا الخيار كان مطلوبا كي يتضمن توافقية خلفية 100% مع الـ GPU الحالي المرتكز على التطبيقات لكنها ايضا تقوم بتزويد سلاسه للمصمم والمرتكزة على حاجات برامجهم.
https://www6.0zz0.com/2009/10/08/09/903999786.jpg
بإمكانكم ان تشاهدوا هنا ظهور مواصفات لهيكلية الـ GPU الجديدة ومقارنة مع الـ G80 و GT200 في هذا الوقت NVIDIA لا تنوي القيام بأي دعاوي ضد تصاميم AMD الحالية والقادمة , سواء كان ذلك بسبب ان NVIDIA لن نكون بمنظر المستفيد او لأن الشركة بكل بساطة لها الساحة العليا والتي لم تظهر بعد .
بجانب قدرات الحواسب الخام هذه , يوجد بعض الميزات الجديدة التي تأمل NVIDIA بان تساعد تميز FERMI في المنافسة . الأول هو (ISA) الجديدة وهو هيكلية إعداد الأمر والتي تم تحديثها كي تقوم بدعم اكثر لغات البرمجة شهرة اليوم وهي ++C عن طريق تضمين الدعم بمساحة عنوان موجدة إن هيكلية NVIDIA يمكنها الأن دعم برمجة الموديلات مع مواقع معينة غير محدودة او مقيدة . هذه الميزة لوحدها يمكن ان تجذب الكثير من المصميمن الى داخل عالم CUDA وحوسبة الـ GPU .
كانت NVIDIA سريعة في الإشارة الى ان الـ ISA الجديد والهيكلية بشكل عام جاهزة بشكل كامل
للـ OpenCL and DirectCompute , ان مشاركة العوائق الأساسية مثل الـ threads, blocks and grids هي
المفتاح نحو المثالية بالنسبة للغات الحوسبة القادمة .
إن نموذج تنفيذ الـ thread الموازي والجديد يزود دعم branching بشكل محسن , بواسطة الإطلاع المباشر على رمز امر branching إن FERMI قادرة على تحسين الأداء بكلا الألعاب وحوسبة الـ GPU , هذه الميزة تبدو مشابة جدا لوحدة الـ branching التي تنفذها AMD على الـ GPU خاصتهم منذ جيلين .
Memory Subsystem Innovations
بينما قمنا مسبقا بمناقشة فوائد الذاكرة المشتركة 64KB of shared memory/L1 cache , وبوجد بعض التغيرات
التي قامت بها NVIDIA مع FERMI لتحسين اداء الحوسبة .
https://www6.0zz0.com/2009/10/08/09/541583298.jpg
التطبيقات التي تستفيد من الذاكرة المستركة سيكون لديها خيار ,لغاية 48 KB . ولكن سيبقى لديها دخول
الى L1 cache والذي هو مميز بالنسبة لهذا التصميم . ان L1 تقوم بحفظ التسجيل مؤقتا وبهذا يمكن ان تحسن وقت دخول الذاكرة بشكل إجمالي .
قامت NVIDIA ايضا بيتضمين L2 cache جديد بحجم 768KB وهو مشترك ومترابط عبر كل 16 SMs في الـ GPU
ان الـ L2 cache بعد ذلك يمكن ان يحسن التواصل ما بين التطبيقات المتعددة للـ SMs والتي تمتد على اكثر من مجموعة واحدة من 32 نواة CUDA .
وقامت NVIDIA ايضا بإتخاذ خطوة بتزويد كل الذاكرات الداخلية الكبرى بدعم الـ ECC , بينما لن يقلق المستهلك المعتمد عليها فيما يتعلق بحقول عملية السيرفر الكبيرة جدا حول single bit-flips بسبب الإشعاع العشوائي . ان الـ
ECC هو محتوى رئيسي لمحيط مستقر . ان تحكم ذاكرة GDDR5 تقوم بدعم الـ ECC كما ايضا التسجيل الداخلي
L1 and L2 caches
-----------------------
تابع
