04.06.2019
Вычислительные ускорители разрабатываются для повышения производительности, в то время, как для их ускорения можно использовать вычисления на основе памяти.
Господство Закона Мура - о том, что количество транзисторов, размещаемых на кристалле интегральной схемы, удваивается каждые 24 месяца - подходит к концу. Это неизбежно, поскольку ограничения будут препятствовать дальнейшей минимизации компонентов, либо из-за производственных ограничений, либо из-за достижения ограничений минимизации до атомных уровней. Закон Мура, действие которого, как ожидается, закончится в 2025 году, всерьез проводит исследования будущего вычислительной техники, чтобы найти новые способы повышения производительности вычислений.
Различные компании разрабатывают такие ускорители для специализированных случаев использования: вычисления общего назначения на графических процессорах (GPGPU) находятся на пике тенденций ускорителей, причем NVIDIA демонстрирует свои возможности для машинного обучения, а также квантовые компьютеры, которые можно рассматривать как ускорители для медицинских исследований. Однако не все рабочие нагрузки выигрывают от этих типов ускорителей. В 2017 году Hewlett Packard Enterprise анонсировала The Machine - компьютер, оснащенный 160 ТБ ОЗУ - как часть процесса, который они определяют как «вычисления на основе памяти», - попытки обработки больших объемов данных в памяти.
Сложность заключается в том, что традиционная DRAM быстрая, но не компактная - в DRAM может храниться меньше данных, чем во флэш-памяти, если считать в битах на квадратный сантиметр. Аналогично, флэш-память как твердотельный носитель данных имеет более высокие скорости доступа и меньшую задержку, чем традиционные жесткие диски, хотя жесткие диски обеспечивают более высокую плотность хранения. Однако проблема заключается не только в необработанной скорости: они отличаются друг от друга тем, чт ОЗУ подключается напрямую, а твердотельные накопители и жесткие диски расположены дальше, что требует обращения к ОЗУ из ОЗУ в кэш ЦП.
Что касается вычислений на основе памяти, «мы не предполагаем, что существует только один вид памяти», - сказал Кирк Бресникер, главный архитектор HPE Labs. «Что если бы у меня были большие пулы памяти разного рода? Балансировка цены, производительности и постоянства. Но все ли будет едино в том, как к нему обращаются. Единые адресные пространства, единый способ доступа к нему. Способ физически накапливать память о различных возможностях, но сделать ее гораздо более однородной ... матрица памяти - это то, что объединяет все эти виды памяти".
В прошлом году Intel анонсировала постоянную память Optane DC с размерами до 512 ГБ на модуль. Этот продукт совместим по выводам с DIMM DDR4, хотя и использует 3D XPoint, технологию, позиционируемую Intel как нечто среднее между DRAM и NAND. Модули Optane DIMM обладают большей емкостью, чем DRAM, и более длительными сроками (с точки зрения циклов записи / стирания), чем NAND, но медленнее, чем DRAM, при записи в них. Примечательно, что модули Optane DIMM могут сохранять данные при отключении питания. Для вычислений, управляемых памятью, новые виды памяти, такие как эта, а также память с изменением фазы и вращающим моментом имеют жизненно важное значение для создания структур памяти.
Кроме того, важной функцией фабрики памяти является максимально возможное уменьшение этих задержек, что также может принести пользу другим ускорителям, таким как графические процессоры.
«Когда ядра в главном процессоре общаются друг с другом - общаются с памятью - мы измеряем это время в наносекундах. Когда мы говорим о GPU, мы берем микросекунды. В тысячу раз медленнее», - сказал Бресникер. «На матрице памяти, где мы измеряем все эти задержки в наносекундах, я могу взять этот ускоритель или это устройство памяти, его ценность на самом деле значительно увеличена, потому что он находится на этой матрице памяти».
Различные компании разрабатывают такие ускорители для специализированных случаев использования: вычисления общего назначения на графических процессорах (GPGPU) находятся на пике тенденций ускорителей, причем NVIDIA демонстрирует свои возможности для машинного обучения, а также квантовые компьютеры, которые можно рассматривать как ускорители для медицинских исследований. Однако не все рабочие нагрузки выигрывают от этих типов ускорителей. В 2017 году Hewlett Packard Enterprise анонсировала The Machine - компьютер, оснащенный 160 ТБ ОЗУ - как часть процесса, который они определяют как «вычисления на основе памяти», - попытки обработки больших объемов данных в памяти.
Сложность заключается в том, что традиционная DRAM быстрая, но не компактная - в DRAM может храниться меньше данных, чем во флэш-памяти, если считать в битах на квадратный сантиметр. Аналогично, флэш-память как твердотельный носитель данных имеет более высокие скорости доступа и меньшую задержку, чем традиционные жесткие диски, хотя жесткие диски обеспечивают более высокую плотность хранения. Однако проблема заключается не только в необработанной скорости: они отличаются друг от друга тем, чт ОЗУ подключается напрямую, а твердотельные накопители и жесткие диски расположены дальше, что требует обращения к ОЗУ из ОЗУ в кэш ЦП.
Что касается вычислений на основе памяти, «мы не предполагаем, что существует только один вид памяти», - сказал Кирк Бресникер, главный архитектор HPE Labs. «Что если бы у меня были большие пулы памяти разного рода? Балансировка цены, производительности и постоянства. Но все ли будет едино в том, как к нему обращаются. Единые адресные пространства, единый способ доступа к нему. Способ физически накапливать память о различных возможностях, но сделать ее гораздо более однородной ... матрица памяти - это то, что объединяет все эти виды памяти".
В прошлом году Intel анонсировала постоянную память Optane DC с размерами до 512 ГБ на модуль. Этот продукт совместим по выводам с DIMM DDR4, хотя и использует 3D XPoint, технологию, позиционируемую Intel как нечто среднее между DRAM и NAND. Модули Optane DIMM обладают большей емкостью, чем DRAM, и более длительными сроками (с точки зрения циклов записи / стирания), чем NAND, но медленнее, чем DRAM, при записи в них. Примечательно, что модули Optane DIMM могут сохранять данные при отключении питания. Для вычислений, управляемых памятью, новые виды памяти, такие как эта, а также память с изменением фазы и вращающим моментом имеют жизненно важное значение для создания структур памяти.
Кроме того, важной функцией фабрики памяти является максимально возможное уменьшение этих задержек, что также может принести пользу другим ускорителям, таким как графические процессоры.
«Когда ядра в главном процессоре общаются друг с другом - общаются с памятью - мы измеряем это время в наносекундах. Когда мы говорим о GPU, мы берем микросекунды. В тысячу раз медленнее», - сказал Бресникер. «На матрице памяти, где мы измеряем все эти задержки в наносекундах, я могу взять этот ускоритель или это устройство памяти, его ценность на самом деле значительно увеличена, потому что он находится на этой матрице памяти».
