r   e   k   l   a   m   a
r   e   k   l   a   m   a

Śmiałe plany AMD: 25 razy większa wydajność na wat do 2020 roku

Strona główna AktualnościSPRZĘT

Deklaracja ze strony AMD jest śmiała: 25-krotny wzrost wydajności na wat w ciągu najbliższych sześciu lat, tak że do 2020 roku otrzymać mamy procesory, w których za dzisiaj osiąganą wydajność zapłacimy 25-krotnie mniejszym zużyciem energii. Takich wyczynów nie spodziewano się nawet w złotych latach techniki mikroprocesorowej, kiedy to Prawo Moore'a działało naprawdę, bez wsparcia marketingowymi sztuczkami i wystarczyło zejść o szczebel niżej w miniaturyzacji procesu technologicznego, by uzyskać lepsze wyniki pod każdym możliwym względem. Skąd więc ta obietnica 25X20, stanowiąca przecież dla producenta spore ryzyko ośmieszenia się w razie niepowodzenia?

W 1974 roku pracujący w laboratoriach IBM uczony Robert Dennard opublikował ze swoimi kolegami kluczowy dla miniaturyzacji elektroniki artykuł pt. Design of ion-implanted MOSFET's with Very Small Physical Dimensions. Z artykułu można się było dowiedzieć, że zmniejszając powierzchniowy rozmiar tranzystora o ustaloną krotność, uzyskujemy zwiększenie szybkości tranzystora i zmniejszenie zużycia energii o taką samą krotność.

Czasy obowiązywania założeń Dennarda dobiegły jednak końca. Sam Naffziger, badacz z AMD twierdzi, że zablokowała je sama fizyka. Rozmiary tranzystorów zostały zmniejszone tak jak tylko się dało, podczas gdy napięcie zasilające wciąż pozostało na poziomie 1 wolta. Nie ma szans, by powrócić do idealnej skali Dennarda, na której zmniejszenie elementu w trzech wymiarach przynosi czterokrotny wzrost sprawności energetycznej. Schodząc w dół w procesie miniaturyzacyjnym uzyskuje się dziś w kolejnych krokach ulepszenia rzędu 30-50%. Jak widać na poniższym wykresie, od mniej więcej 2000 roku realne wyniki były znacznie słabsze od tych, które można byłoby ekstrapolować z pracy Dennarda.

r   e   k   l   a   m   a

Konsekwencje takiego stanu rzeczy nie ograniczają się tylko do niemożliwości zbudowania laptopa pracującego tydzień na baterii. AMD podkreśla, że chodzi o całą światową gospodarkę. Według firmy, powołującej się na badania prowadzone na Stanford University, obecne trendy konsumpcji mediów i wzrostu zapotrzebowania na moc obliczeniową doprowadzą w 2020 roku do tego, że urządzenia komputerowe będą zużywały ponad 14% globalnej produkcji energii, co odpowiadać ma za ok. 2% całego śladu węglowego cywilizacji.

Zielona linia z poprzedniego wykresu to właśnie inicjatywa 25X20, dzięki której nie tylko dogonimy prognozy Dennarda, ale prześcigniemy je. Droga do tego ma prowadzić nie tylko przez dalszą miniaturyzację, ale przede wszystkim poprzez radykalne ulepszenia architektury mikroprocesorowej. W tym momencie jasne się staje, że 25X20 oznacza mniej, niż by się wydawało na początku, a zarazem jest bardziej realistycznym celem. AMD zamierza zmniejszyć 25-krotnie zużycie energii nie przy maksymalnych obciążeniach roboczych, i nie w jałowym trybie pracy, ale w bliżej niezdefiniowanych typowych warunkach użytkowania.

Te ulepszenia mające zmniejszyć zużycie energii wpisują się w dalszy rozwój architektury HSA, w której coraz bardziej niezależne rdzenie o wyspecjalizowanych zastosowaniach oszczędzają energię dzięki ujednoliconemu dostępowi do pamięci systemowej (hUMA) i optymalizacji wykorzystania poszczególnych rdzeni do najbardziej odpowiadających im obciążeń roboczych (hQ).

Pierwszym krokiem w dalszym ulepszaniu HSA ma być zwiększenie liczby stref niezależnego zasilania. Obecnie APU stosują trzy takie strefy, tak że np. mostek północy i GPU zasilane są z tego samego źródła. Gdy procesor komunikuje się z pamięcią, a żadnych zadań dla GPU nie ma, rdzenie graficzne i tak zużywają trochę energii. Oczywiście w GPU są zbramkowane wyłączniki zasilania, ale ich wydajność jest niewielka, rzędu 10%. Naffziger mówi, że docelowo APU miałyby otrzymać niezależne sfery zasilania dla CPU, GPU, mostka północnego, pamięci podręcznej itd. Po takim podziale mapy zasilania, można będzie niezależnie optymalizować każdą z nich, i to w czasie rzeczywistym.

Łatwiej powiedzieć niż zrobić. Jednym z głównych problemów optymalizacji zasilania w czasie rzeczywistym są fizyczne opóźnienia danych z czujników termicznych, nieobecne w danych płynących z czujników napięcia czy poboru mocy. Optymalizacja tylko na podstawie tych ostatnich grozi przegrzaniem układu, pozostaje więc skorzystać z algorytmicznie budowanych modeli temperatury i proaktywnie radzić sobie z przewidywanymi, a nie odnotowanymi zmianami w jej rozkładzie wewnątrz czipu.

Drugą ważną drogą do wzrostu wydajności energetycznej jest wyścig do jałowego biegu. Chodzi tu o zwiększanie zasilania rdzenia, by szybciej wykonał on swoje zadanie, a następnie uśpienie rdzenia. To lepsze rozwiązanie, niż utrzymywanie stałego poziomu zasilania – większość tej energii zostanie zużyta niepotrzebnie. Według Naffzigera dobrym przykładem jest renderowanie wideo: o wiele lepiej jest szybciej wyrenderować ramkę, wyłączyć renderer, pamięć przełączyć w oszczędny tryb i czekać na kolejną ramkę, niż utrzymywać stały poziom obciążenia. Oczywiście takie optymalizacje wymagają bardzo precyzyjnego zestrojenia sprzętu i oprogramowania, ale nie są niemożliwe – już dziś APU mają specjalizowany 32-bitowy kontroler do dopasowywania częstotliwości pracy rdzeni do potrzeb oprogramowania.

Przy takim postawieniu założeń projektowych, 25X20 nie jest tak nierealne, jak mogłoby się wydawać to na początku. Wciąż to jednak tylko męczenie wysłużonych rozwiązań półprzewodnikowych, optymalizacje tego, co dobrze znane od dziesięcioleci. Ile jeszcze takich cykli ulepszeń klasycznej mikroprocesorowej elektroniki da się przeprowadzić, tego chyba nikt nie wie. Ale jak na razie tylko HP otwarcie przyznaje się do prac nad czymś radykalnie odmiennym – memrystorowo-fotonicznym komputerem The Machine.

© dobreprogramy
r   e   k   l   a   m   a
r   e   k   l   a   m   a

Komentarze

r   e   k   l   a   m   a
r   e   k   l   a   m   a
Czy wiesz, że używamy cookies (ciasteczek)? Dowiedz się więcej o celu ich używania i zmianach ustawień.
Korzystając ze strony i asystenta pobierania wyrażasz zgodę na używanie cookies, zgodnie z aktualnymi ustawieniami przeglądarki.