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英伟达推出首个CPU!预计2023年正式投入使用

本文作者:田哲 2021-04-13 17:19
导语:今日凌晨,一年一度影响人工智能及高性能计算技术盛会NVIDIA GTC如期而至,这是GTC大会继去年后第二次在线上举行。

今日凌晨,一年一度影响人工智能及高性能计算技术盛会NVIDIA GTC如期而至,这是GTC大会继去年后第二次在线上举行,其图形和加速器设计师宣布他们将再次设计自己的Arm处理器/SoC。

英伟达推出首个CPU!预计2023年正式投入使用

这款CPU以计算机编程先驱、美国海军少将格蕾丝•霍珀(Grace Hopper)的名字命名,它是英伟达在全面垂直整合硬件堆栈方面的最新尝试,能够在常规GPU产品的同时提供高性能CPU。据英伟达介绍,该芯片是专为大规模神经网络工作负载设计的,预计将于2023年在英伟达的产品中使用。

距离芯片准备完毕仍有两年,英伟达这次表现得相对克制。该公司只提供了关于芯片有限的细节——例如,未来它将基于Arm的Neoverse内核迭代——因为今天的发布会更多关注的是英伟达未来的工作路线图,而不是速度和产品。

目前,英伟达已经明确表示,“Grace”是英伟达的内部产品,将作为其大型服务器产品的一部分。该公司并没有直接争夺英特尔或AMD EPYC服务器市场。相反,他们正在建造自己的芯片来补充他们的GPU产品,创造一种可以直接连接其GPU的专用芯片,帮助处理庞大的万亿级参数人工智能模型。

英伟达推出首个CPU!预计2023年正式投入使用

从广义上说,“Grace”旨在填补英伟达AI服务器产品中CPU的空白。 该公司的GPU非常适合某些特定类的深度学习工作负载,但不是所有工作负载都是纯粹的GPU-bound,所有工作负载都不都是GPU绑定的。 

相应地,英伟达当前的服务器产品通常依赖于AMD的EPYC处理器,该处理器对于以通用计算为目的而言非常快,但缺少英伟达寻找的那种高速I / O和深度学习优化。 特别是英伟达目前因使用PCI Express进行CPU-GPU连接而成为瓶颈,它们的GPU可以通过NVLink进行快速通信,但不能返回主机CPU或系统RAM。

英伟达推出首个CPU!预计2023年正式投入使用

正因如此,该问题解决方案是使用NVLink进行CPU-GPU通信,就像“Grace”之前的情况一样。此前,英伟达曾与OpenPOWER基金会合作,将NVLink引入到POWER9中。

然而,随着POWER的流行度下降,以及POWER10正在跳过NVLink,这种关系似乎正在逐渐消失。相反,英伟达正在以自己的方式构建带有必要NVLink功能的Arm服务器CPU。

根据英伟达的说法,最终的结果将是一种高性能、高带宽的CPU,其设计目的是与未来一代的英伟达服务器GPU协同工作。在英伟达讨论将每个英伟达 GPU与一个Grace CPU集成在同一块板上的情况下(类似于今天的夹层卡),CPU性能和系统内存通过迂回方式随GPU的数量而增加。这是英伟达特色鲜明的解决方案,不仅可以提高性能,而且在传统上集成了AMD或Intel的处理器尝试某种类似的CPU + GPU融合发挥。

据估计到2023年,英伟达将达到NVLink 4, SoC和GPU之间的累积带宽将至少达到900GB/秒,Grace SoC之间的累积带宽将超过600GB/秒。关键在于,这大于SoC的内存带宽,这意味着英伟达的GPU将有一个到CPU的高速缓存连贯链接,可以在全带宽下访问系统内存,同时也允许整个系统拥有一个单一的共享内存地址空间。

英伟达将此描述为平衡系统中可用的带宽数量。拥有包内CPU是增加英伟达 GPU能够有效访问和使用的内存数量的主要手段,因为内存容量仍然是大型神经网络的主要限制因素——你只能有效地运行与本地内存池一样大的网络。

这种以内存为中心的策略也反映在Grace的内存池设计中。英伟达将CPU放在GPU共享包上,并将RAM放在其旁边,Grace配备的GPU模块将包括一个有待确定的LPDDR5x内存数量,英伟达的目标是至少达到500GB/秒的内存带宽。

在2023年,LPDDR5x或将成为带宽最高的非显卡存储器选项。此外,由于LPDDR5x技术的目的是应用于移动设备,而且追踪长度非常短,英伟达还在大力宣传使用LPDDR5x可以提高能源效率。同时,由于这是服务器的一部分,Grace的内存也将启用ECC。

英伟达推出首个CPU!预计2023年正式投入使用

至于CPU性能,这实际上是英伟达公布最少的部分。该公司将使用下一代Arm的Neoverse CPU内核,最初的N1设计已经成为了转折点。但是除此之外,该公司透露内核应该在SPECrate2017_int_base吞吐量的基准上突破300点,这可以与AMD第二代64核EPYC CPU中的某些处理器相媲美。

该公司没有透露太多关于如何配置CPU或专门针对神经网络处理添加了哪些优化。但是,由于Grace旨在支持英伟达的GPU,预计在GPU较弱的情况下它会更强大。

另外如前所述,英伟达对Grace的预期目标是大大减少大型神经网络模型所需的时间。 英伟达力争在1万亿个参数模型上实现10倍的更高性能,而他们对64模块Grace + A100系统(具有理论NVLink 4支持)的性能预测将把此模型的训练时间从一个月缩短至三天。或者,能够在8个模块的系统上对5000亿个参数模型进行实时推断。

英伟达的Project Denver计划最初于十年前宣布,但从未真正达到其预期。自定义Arm内核家族仍不够好,也从未使用英伟达的移动SoC制成。相比之下,对于英伟达而言,Grace是一个更安全的项目。它们只是授予Arm内核许可,而不是构建自己的内核,这些内核也将被其他许多方使用。因此,英伟达的风险得以降低,可以在很大程度上使I / O和内存检测正确无误,并保持最终设计的能源效率。

如果一切都按计划进行,有望在2023年见到Grace。英伟达已经确认Grace模块将可用于HGX载板,以及扩展为DGX和所有其他使用这些板的系统。因此,尽管我们还没有看到英伟达有关Grace计划的全部内容,但是显然,他们正在计划使其成为未来服务器产品的核心部分。

英伟达推出首个CPU!预计2023年正式投入使用

编译链接:https://www.anandtech.com/show/16610/nvidia-unveils-grace-a-highperformance-arm-server-cpu-for-use-in-ai-systems

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