Noile GPU-uri AMD concepute pentru data centere ii confera o sansa in lupta cu Nvidia, insa partea de software inca reprezinta o problema. Fara indoiala, partea de grafica a producatorului AMD a tinut afacerea pe linia de plutire atunci cand afacerile cu CPU-urile sale au fost slabe. Nu o data am observat in rapoartele trimestriale faptul ca toata profitabilitatea companiei a venit din diviziile GPU.
Potrivit Steam Analytics, raprtul intre AMD si Nvidia a fost de 2:1. Nvidia parcurge o perioada de crestere, care nu s-a terminat inca, si care i-a permis companiei sa se aventureze in domeniul AI ( Inteligenta Artificiala ), in asa fel incat domeniul gaming-ului a trecut in plan secundar in ceea ce priveste scopurile companiei .
Nu este vorba de faptul ca Nvidia ii neglijeaza pe gameri, doar ca acest domeniu de activitate nu mai este prioritar.
Odata cu revitalizarea diviziilor de CPU-uri ale AMD, acestia au in plan sa intre in competitie cu Nvidia pentru piata data centerelor. AMD a lansat saptamana aceasta doua noi procesoare grafice, gata sa preia sarcini de lucru de data center in ceea ce priveste HPC/AI.
Cele doua procesoare, Radeon Instinct MI60 si MI50, se bazeaza pe arhitectura actuala a companiei, Vega, construita pe procesorul pe 7nm de la TSMc.
Scopul pentru care sunt proiectate nu este gaming-ul, ci mai degraba invatarea si calculatiile cu performante ridicate (HPC), dar si renderizarea aplicatiilor.
MI60 va avea o memorie cu latime mare de banda, de 32GB, de tip EEC HBM 2, in timp ce MI50 va beneficia de 16GB. Ambele placi vor avea o latime de banda a memoriei de pana la 1 TB/sec, ceea ce este vital pentru aplicatiile AI si HPC ( High Performance Computing ).
Placile vor suporta, de asemenea slot-uri PCIe 4.0, care are o rata de transfer de doua ori mai mare decat predecesorul sau, PCIe 3.0, si legaturi directe GPU catre GPU, folosind tehnologia Infinity Fabric de la AMD, aceasi tehnologie care conecteaza nucleele CPU-urilor din chip-urile Ryzen si Epyc.
Acest tip de legatura va putea oferi latimi de banda de pana la 200 GB/sec, putand fi folosita de pana la patru GPU-uri, si fiind de trei ori mai rapida decat PCIe 4.0.
Placile au suport nativ pentru virtualizare, permitand unei singure placi sa fie share-uita in siguranta de mai multe masini virtuale.
Aceasta este o caracteristica importanta, din moment ce majoritatea operatorilor publici de cloud ofera masinarii accelerate virtual prin GPU.
AMD sustine ca MI60 va fi cel mai rapid accelerator de dubla-precizie, cu performante ce vor atinge pana la 7.4 TFLOPI, si pentru MI50 pana la 6.7 TFLOPI.
Impreuna cu noile GPU-uri, AMD a anuntat o noua versiune a programului sau open-source, ROCm runtime, care pune la dispozitia utilizatorilor librarii si suport pentru infrastructura pentru calcule de inalta performanta alimentate de GPU-uri in Linux.
Acesta este punctul in care AMD ramane in spatele Nvidia, deoarece si cel mai bun echipament hardware din lume este complet inutil fara un program software potrivit, iar Nvidia are un avans de mai bine de 10 ani in ceea ce priveste programele pentru HPC si AI.
Un grup de cercetatori foarte inligenti au creat in 2007 limbajul CUDA, pentru a beneficia de avantajele naturii paralele a GPU-urilor, iar Nvidia a reusit sa implementeze limbajul CUDA in toate universitatile din lume.
Mii de dezvoltatori cunosc limbajul CUDA, iar Nvidia nu isi incetineste ritmul in ceea ce priveste eforturile educationale. Acest lucru a devnit o stare de fapt, si acestea este si motivul pentru care AMD este inca izolata de lumea HPC si AI.
Daca nu importa limbajul CUDA pentru Radeon ( lucru care nu se va intampla), Radeon se gaseste intr-o situatie dificila. In general, dezvoltatorilor nu le place ideea de a promova folosirea mai multor limbaje, asa ca daca stiu CUDA, il vor alege pe acesta.
Principala provocare a AMD va fi, deci, sa reuseasca sa convinga dezvoltatorii si programatorii sa adopte limbajul ROCm in defavoarea lui CUDA, iar aceasta va fi o misiune deosebit de grea.
Preluat de pe Network World
