El nuevo Tesla K80 de Nvidia tiene 24 GB de RAM, duplica la potencia de la GPU

Nvidia K80

Durante los últimos dos años, Nvidia ha lanzado hardware de supercomputación de alta gama en la Conferencia Internacional de Computación, Redes, Almacenamiento y Análisis de Alto Rendimiento (abreviado sensiblemente como SC). Hoy, en SC14, Nvidia está siguiendo esa tendencia, excepto que esta vez trae un nuevo producto de doble GPU a la mesa. El nuevo K80 se basa en una versión revisada del chip GK110, denominado GK210, con 13 de los 15 SMX de Kepler habilitados y un TDP de 300W. Esto puede permitir que la tarjeta alcance frecuencias Boost más altas que la Titan Z orientada al escritorio, que luchó para ofrecer una escala equivalente a dos Titan Black en una configuración SLI.

Conoce a GK210

La GK210 de Nvidia es una alteración bastante significativa de la GK110 / GK110B. Si bien el número máximo de procesadores de flujo sigue siendo el mismo, en 2880, el tamaño del archivo de registro se ha duplicado (512 KB, frente a 256 KB) y la caché L1 es 128 KB frente a 64 KB. El rendimiento y el rendimiento por reloj parecen ser algo más altos en la nueva tarjeta, Tesla K80 ofrece aproximadamente el doble de la precisión máxima simple y doble de Tesla K40 (8.74TFLOP frente a 4.29TFLOP y 2.91TFLOP frente a 1.43TFLOPS) a pesar de tener menos núcleos por chip (2496 frente a 2880 en un Tesla K40 completo).

TeslaK80



¿Qué significa todo esto? Potencia informática científica masiva: más de la que ninguna otra empresa haya introducido en el mercado. Los 24 GB de RAM de la tarjeta se dividen entre ambas GPU, pero debería haber una diferencia entre cómo se aprovecha este conjunto de memoria para cargas de trabajo científicas y juegos.

El objetivo de tener un acelerador de hardware en un entorno de supercomputación es que puede mantener los datos almacenados localmente en lugar de esperar a que el sistema entregue nueva información a través del dolorosamente lento bus PCIe 3.0. Se espera que NVLink de Nvidia aborde parte de este problema cuando finalmente llegue en concierto con IBM, pero hasta que esa solución esté lista, la empresa se queda estancada con el ancho de banda relativamente pequeño y la latencia de PCI Express 3.0. Eso significa que solo puede resolver problemas tan complejos como pueda guardar en la memoria local.

Rendimiento de GK210

Cuando construye un sistema de doble GPU, los datos en la RAM siempre se duplican. En gráficos, una tarjeta de doble GPU con 2x4 GB de RAM no es lo mismo que una tarjeta con 8 GB de RAM porque todos los datos gráficos se copian en ambos búferes de cuadros para garantizar que el juego se pueda reproducir sin problemas. Ese no es automáticamente el caso de la informática científica, donde a las dos GPU se les podrían asignar dos tareas completamente diferentes o teóricamente se les podrían asignar dos mitades del mismo problema (siempre que, obviamente, la carga de trabajo se pueda dividir de esa manera).

La gran incógnita es si la GPU puede funcionar a su reloj de impulso de 875MHz durante períodos de tiempo sostenidos, a diferencia de su frecuencia base de 562MHz. Si bien incluso esta frecuencia le da una ventaja del 50% en rendimiento bruto sobre un solo K40, una frecuencia de refuerzo de 875MHz lo haría literalmente dos veces más potente que la solución de supercomputación de gama alta anterior de Nvidia. Esta es la primera tarjeta con una solución de refuerzo de GPU dinámica completa en el espacio HPC, por lo que aún está por verse cómo afectará eso al rendimiento a lo largo del tiempo.

No espere opciones para el consumidor

La gran diferencia entre esta tarjeta y la estación de trabajo anterior o los gigantes de la informática científica que Nvidia ha lanzado es que no esperamos que una variante de 28 nm de este chip se apodere de la gama alta del mercado. Es posible que Kepler haya abordado bastante bien las necesidades de los consumidores de gama más alta de Nvidia durante varios años, pero los chips gemelos GK210 que ofrece K80 serían superados por un par de GTX 980, probablemente a precios mucho más bajos. Maxwell se ha apoderado del mercado de consumo de alta gamay no devolverá ese espacio.

Por ahora, la familia Tesla seguirá siendo exclusiva de Kepler. Al momento de escribir este artículo, Nvidia no ha especificado cuándo planea implementar soluciones basadas en Maxwell para consumidores de rango medio, o si esperará 20 nm para implementar esas tarjetas. Hacerlo podría tener un buen sentido financiero: no sería la primera vez que una empresa presenta una pieza de gama media en un nuevo proceso para solucionar los problemas de fabricación antes de realizar la transición de productos de gama alta en una fecha algo posterior.

Esta nueva carta debería ser un monstruo en su entorno previsto. Los esfuerzos de AMD en el espacio de computación científica y HPC siguen siendo bastante mínimos; la empresa ha realizado una cantidad limitada de trabajo de prueba de concepto con APU y otros proyectos de HPC, pero no ha dado un impulso sostenido a la informática científica. Intel tiene su propio chip Many Integrated Core, por supuesto, pero Knights Landing no se enviará hasta la segunda mitad del próximo año. Por ahora, eso pone a Nvidia firmemente en el asiento del conductor.

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