Nvidia的36模塊研究芯片正在為多GPU顯卡鋪平道路

Nvidia一直在研究一種名為RC 18的原型多模AI加速器芯片。由Nvidia Research開發(fā)的36模塊強芯片目前正在實驗室進行評估，其高度可擴展的互連設計可以作為高端的前驅 - 多GPU圖形卡。

目前Nvidia多芯片解決方案的原型采用了臺積電的16nm工藝 - 與大多數10系列GeForce顯卡相同。它占地面積相當小，由36個微小的模塊組成，每個模塊由16個PE(處理元件)，一個基本的RISC-V Rocket CPU核心，緩沖存儲器和8個GRS(接地參考信令)鏈路組成，總共100GB / s I /每個芯片的O帶寬?？偠灾撔酒偣舶惭b了約8700萬個晶體管。

Nvidia Research的負責人Bill Dally在GTC 2019(通過PC Watch)上說：“我們已經展示了一個研究原型，作為實現深度學習的實驗。”“這基本上是最近制造的流片，目前正在評估中。我們正在研究RC 18.這意味著'2018年的研究籌碼'。它是一種用于深度學習的加速器芯片，可以從非常小的尺寸放大，并且在一個小芯片上有16個PE。“

RC 18旨在加速深度學習推理，這對我們的游戲本身并不完全有吸引力。然而，許多使這種MCM(多芯片模塊)成為可能的互連技術可能是未來GPU架構的先行者。

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“這種芯片具有能夠展示許多技術的優(yōu)勢，”Dally繼續(xù)說道。“其中一項技術是可擴展的深度學習架構。另一種是有機基板傳輸技術上非常有效的芯片到芯片。“

RC 18中的一些技術有朝一日可能成為大型高性能MCM GPU的關鍵技術，包括：網狀網絡，GRS的低延遲信令，面向對象的高級綜合(OOHLS)和全球異步本地同步(GALS) )。

此實驗也是Nvidia嘗試縮短產生高性能GPU裸片的設計時間的嘗試。

Nvidia目前提供自己的互連結構技術NVLink。此外，它最近還收購了數據中心網絡專家Mellanox，進一步鞏固了其在大數據網絡領域的地位。

Nvidia對RC 18的理想最終目標是一系列MCM，每個封裝內部和外部互連，以實現大規(guī)模并行和計算能力。從本質上講，未來的系統(tǒng)需要將多個互連的GPU與網格中的其他類似封裝一起安裝到PCB上，所有這些GPU都通過高帶寬織物網連接在一起。

Nvidia并不是第一個夢想擁有大規(guī)?？蓴U展GPU體系結構的公司。AMD Navi曾被認為也采用了MCM方法。然后，Radeon的老板Raja Koduri明確暗示未來的GPU有朝一日可以通過AMD的Infinity Fabric互連進行編織 - 與其CPU業(yè)務相同。

后來由Radeon Technologies Group高級副總裁David Wang擊落。他后來表示，雖然公司正在研究MCM方法，但該公司“還沒有得出結論，這可以用于傳統(tǒng)的游戲圖形應用程序。”

“在某種程度上，你說的是在一個包裝上做CrossFire，”王說。“我們面臨的挑戰(zhàn)是，除非我們讓ISV(獨立軟件供應商)看不到它，否則你會看到同樣的不情愿。”

但王還沒有做出任何裁決。隨著Nvidia現在宣傳自己對MCM GPU的原始研究，看起來可擴展的多芯片方法有一天會在主流中獲得牽引力。但是，它可能需要一點點長擺在我們面前的玩家可以拿到手的32 GPU分立附加卡。