GTC 2017 — nVidia Tesla V100, com a super GPU da arquitetura Volta dedicada à IA

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Jensen Huang apresenta a Tesla V100 na GTC 2017 (crédito: nVidia Blog)

Se depender da nVidia, a inteligência artificial ficará cada vez mais esperta. Que o diga o CEO Jensen Huang ao apresentar a nova arquitetura de GPUs Volta para uma plateia de 7.000 cientistas e engenheiros na GPU Technology Conference — GTC 2017.

A microarquitetura Volta da nVidia consegue entregar 5× o desempenho da Kepler em FP64. O primeiro produto é o chip GV100, que primeiro equipará as placas de vídeo Tesla V100. Não, não terá uso imediato para jogos, embora uma demonstração do Kingsglaive: Final Fantasy XV tenha sido apresentada rodando nesse hardware. As placas gráficas Tesla servem para aplicações mais nobres, como softwares de inteligência artificial.

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As placas com a GPU nVidia Tesla V100 serão voltadas à inteligência artificial (crédito: Anand Tech)

O chip Volta GV100 é o sucessor do Pascal GP100. Os processadores gráficos baseados na arquitetura Pascal eram litografados no processo FinFET de 16 nm, enquanto o chip GV100 inicia a produção de pastilhas de silício num processo de litografia que a TSMC chama de 12 nm FFN.

Na verdade, o que a TSMC fez foi melhorar a densidade de componentes da litografia de 16 nm e chamou esse processo de 12 nm FFN. Tem um tamanho muito próximo, mas não é uma litografia em 12 nm per se. GlobalFoundries, Intel e Samsung já têm seus próprios processos de litografia de 14 nm consolidados ou em algum estágio comercial mas cada uma dessas empresas concorrentes está a ter seus próprios desafios para conseguirem litografias ainda menores. Tem sido complicado avançar de facto nesse detalhe, então o melhor para a estratégia comercial foi mudar o nome.

Outra observação: enquanto as placas de vídeo voltadas para os consumidores usam memórias do tipo GDDR5X, nas placas gráficas Tesla a nVidia tem usado memórias do tipo HBM, mais caras. No caso das duas últimas gerações das Tesla, as memórias HBM2.

Ressalvas feitas, o que há de novo na microarquitetura Volta?

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Bom, a nVidia introduziu oito dos chamados núcleos Tensor em cada um dos blocos de computação SM (Streaming Multiprocessor). Esses núcleos tensores adicionais serão responsáveis por cálculos dedicados de inteligência artificial, que normalmente eram feitos usando GPGPU ou mesmo delegados aos processadores centrais.

Com os núcleos Tensor o desempenho da arquitetura Volta em inteligência artificial conseguiu ser o quádruplo da arquitetura Pascal nesse tipo de software. As redes neurais agradecem. Quanto às outras melhorias, temos:

Comparação das GPUs nVidia Tesla
GPU →Tesla V100Tesla P100Tesla K40
chipGV100GP100GK110B
tamanho do chip815 mm²610 mm²551 mm²
número de transistores21 bilhões15,3 bilhões7,1 bilhões
blocos de computação80 SMs56 SMs15 SMs
núcleos CUDA5.1203.5842.880
configuração112 ROPs / 320 TMUs96 ROPs / 224 TMUs48 ROPs / 240 TMUs
clock normal (modo Boost)?,?? GHz (1,45 GHz)1,33 GHz (1,53 GHz)745 MHz (875 MHz)
desempenho bruto (FP16)30 Tflop/s21,2 Tflop/s4,29 Tflop/s
desempenho bruto (FP32)15 Tflop/s10,6 Tflop/s4,29 Tflop/s
desempenho bruto (FP64)7,5 Tflop/s5,3 Tflop/s1,43 Tflop/s
VRAM16 GB HBM216 GB HBM212 GB GDDR5
interface da memória4.096 bits4.096 bits384 bits
largura de banda da memória900 GB/s720 GB/s288 GB/s
TDP300 W300 W235 W
arquiteturaVoltaPascalKepler
processoTSMC 12 nm FFNTSMC 16 nm FinFETTSMC 28 nm
lançamentofinal de 2017abril de 2016novembro de 2013

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Bom lembrar que o chip GV100 completo possui 84 SMs (5.376 núcleos, 336 TMUs, etc) e estamos a falar do utilizado na placa Tesla V100. Provavelmente veremos o GV100 completo numa sucessora da Titan Xp daqui a um ou dois anos. Mesmo assim, os 15 teraflop/s significam um monstro de desempenho em FP32. São basicamente dois vírgula cinco Project Scorpio de desempenho gráfico bruto!

Tudo isso para a inteligência artificial, e para o Project Holodeck que permite softwares de realidade virtual multiusuários. O primeiro produto a ser lançado com a placa Tesla V100 será o servidor nVidia DGX-1V, que conterá 8 placas Tesla V100. O preço é competitivo no segmento, começando em “apenas” US$ 149.000 ou 485 mil reais na cotação de ontem (19/05).

A quem se interessar, assista à conferência da nVidia na GTC 2017 completa abaixo.


nVidia GPU Technology Conference 2017

Fontes: Anand Tech e nVidia Blog.

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Autor: Emanuel Laguna

O “tio Laguna” nasceu no Siará em meio à Fortaleza de 1984. Sempre gostou de brincar de médico com os aparelhos eletrônicos e entender como um hardware dedicado a jogos funciona, mas pretende formar-se como Engenheiro Eletricista qualquer dia. Antes apaixonado pelos processadores gráficos desktop, vê nos smartphones, tablets e outras geringonças mobile o futuro da computação.

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