● AMD对GPU架构的不断改进和优化
2007年6月3日,AIT终结了长达7个月的等待时间,Radeon HD 2000家族终于发布。业内第一片DX10 GPU的头衔被G80抢了去,不过ATI这次也没有完全被NVIDIA牵着鼻子走。除了对DX10和统一着色架构的支持外,R600还加入了一些特有的功能。例如,独立于几何着色器(Geometry Shader)的专用曲面细分单元(tessellation),加入属于Direct X 10.1范畴的可编程AA功能等。
80nm工艺制造的Radeon HD 2900 XT
R600架构在最后的设计阶段,已经发现了明显的问题,那就是SIMD结构的流处理器在使用了VLIW之后,过分依赖指令系统和编译器的效率。如果说流处理器数量足够多,则可以在宏观上抑制这种性能下降,但是R600但是只有320个流处理器。
RV770可以说是AMD化腐朽为神奇的力作,较之R600,RV770不仅将公共汽车一般缓慢的Ringbus换成了高速直连的Crossbar,而且还追加了大量的资源,比如为16个VLIW CORE配置了16K的Local Data Share,同时将原有的Global Data Share容量翻倍到了16K,在此基础上,还将VLIW CORE规模整体放大到了R600的250%(320个提升到800个),另外,在后端配置的RBE单元以及更加完善的TA/TF也促成了RV770的脱胎换骨。
代号RV670的工艺改进版显卡 Radeon HD3870
在扩展ALU资源的基础之上,AMD还在做着另外一件事,那就是尽一切可能逐步优化较为古老和低效的SIMD结构。在RV7中对LDS的空间直接读写操作管理等改进就是这类努力地开始。这导致了R600和R700在Shader Program执行方面有很大差别。R600的Shader Program是Vertical Mode(5D)+Horizontal Mode(16x5D)的混合模式。而RV770是单纯的Vertical Mode(16x4D=64D & 16*1D=16D,即64D+16D)。
2009年09月23日,AMD为我们带来了基于DirectX 11的Radeon HD5870显卡。它采用第二代40nm工艺制造、搭载第四代GDDR5显存、拥有1600个流处理器、Eyeinfinty多屏显示技术、超低待机功耗等。最为关键的是Radeon HD5870满足了DirectX 11的一切设计要求,同时取得了对NVIDIA上一代顶级单卡Geforce GTX285的全面领先。
定位出色的Radeon HD 4850
除了规模上的扩张,RV870还竭力弥补了R600架构之前遗憾。过去,由于过分注重成本,从R600开始AMD家族的通用运算能力就落后对手不少。AMD在RV870上着重改进了这一点,新加入的LDS(Local Data Share)有效提升了存储性能,改善了流处理器的执行效率。RV870不但支持微软DirectCompute和苹果OpenCL通用计算平台,还重新优化了数据共享结构,提供了完整的多级缓存供流计算使用,并且优化了访存能力。抢占式多线程虽然在技术层面略逊于Fermi的多级多分配并行多线程设计,但是就技术的标准来讲,RV870与对手站到了同一起跑线上。
AMD从R600核心开始,一直延续着上述理念设计GPU产品,R600身上有很多传统GPU的影子,其Stream Processing Units很像上代的Shader Units,它依然是传统的SIMD架构。这些SIMD架构的5D ALU使用VLIW技术,可以用一条指令完成多个对数值的计算。
当之无愧的一代显卡王者 Radeon HD 5870
由于内部的5个1D ALU共享同一个指令发射端口,因此宏观上R600应该算是SIMD(单指令多数据流)的5D矢量架构。但是R600内部的这5个ALU与传统GPU的ALU有所不同,它们是各自独立能够处理任意组合的1D/2D/3D/4D/5D指令,完美支持Co-issue(矢量指令和标量指令并行执行),因此微观上可以将其称为5D Superscalar超标量架构。
SIMD虽然很大程度上缓解了标量指令执行效率低下的问题,但依然无法最大限度的发挥ALU运算能力,尤其是一旦遇上循环嵌套分支等情况,SIMD在矢量处理方面高效能的优势将会被损失殆尽。同时VLIW的效率依赖于指令系统和编译器的效率。SIMD加VLIW在通用计算上弱势的原因就在于打包发送和拆包过程。
AMD所使用的SIMD结构流处理器,具有非常明显的优势就是执行全4D指令时简洁高效,对晶体管的需求量更小。而NVIDIA为了达到MIMD流处理器设计,消耗了太多晶体管资源,同时促使NVIDIA大量花费晶体管的还有庞大的线程仲裁机制、端口、缓存和寄存器等等周边资源。NVIDIA为了TLP(线程并行度)付出了太多的代价,而这一切代价,都是为了GPU能更好地运行在各种复杂环境下。
NVIDIA在最近3年中更新了3次GPU硬件架构,它们分别是:
● 面向DirectX 10游戏设计以G80G92为主的第一代统一渲染架构
● 面向游戏和通用计算并重的GT200架构(不包含GT210 220 240)
● 面向大规模并行计算和游戏并重的Fermi GF100架构
而ATI在最近3年中,成功推出了4款GPU硬件架构,它们分别是:
● HD2000系列第一代统一渲染架构
● HD3000系列平衡和改进型统一渲染架构
● HD4000系列扩张型优化后端和增添LDS缓冲架构
● HD5000系列支持DirectX 11放大版优化通用计算统一渲染架构
几乎在每一代架构更替中,AMD都能通过其强大的细分市场能力制造出数量庞大而又密集的GPU产品线,NVIDIA的产品线则相对于单一,特别是在1000元以下市场很容易被对手包围。
AMD强大的细分市场能力已经无数次得到市场验证,特别是HD5000系列产品中,在确认了HD5870的优势之后,AMD不断细化市场,诞生了以下几个定位卓越市场控制力优秀的产品:
AMD密集的产品线规划
● HD5970 单卡双芯设计,代表了目前单卡GPU顶级性能;
● HD5870 最强单卡单芯设计,在功耗和发热可控的情况下提供优秀的3D性能
● HD5830 高性能级别GPU产品,流处理器数量精简到1120个,让用户可以用更低的价格买到高端GPU;
● HD5770 拥有和GTX260+相仿的性能,但是999元的售价非常切合主流用户的消费心理;
● HD5670 超越NVIDIA的GT240,和9800GT平起平坐,价格上具有一定优势;
● HD5550 在500价位上提供了DirectX 11、Eyefinity和Stream等技术支持,320个流处理器让它压制了对手GT220的进攻,超低价格和新技术是主要卖点。
- 第1页:全文导读与内容简介
- 第2页:前言:通过GPU见证行业变革
- 第3页:第一章:GPU工作原理与并行计算
- 第4页:21世纪视觉需求与GPU变化
- 第5页:从山峰渲染了解GPU图形流水线
- 第6页:CPU与GPU的设计方向决定运算能力
- 第7页:GPU并行编程为何加速发展
- 第8页:GPU并行计算已成未来趋势
- 第9页:初识高性能并行计算
- 第10页:高性能并行计算发展历程
- 第11页:高性能并行计算单元分类
- 第12页:初识基于GPU系统的云计算
- 第13页:第二章:GPU结构与ATI产品发展
- 第14页:统一着色器架构释放GPU运算能力
- 第15页:传统GPU发展与着色器管线
- 第16页:传统SIMD结构流处理器指令细节
- 第17页:MIMD结构流处理器指令细节
- 第18页:R600时代对SIMD架构补充与优化
- 第19页:两种结构流处理器优劣对比
- 第20页:R300以来的芯片架构及其影响
- 第21页:ATI第一代统一渲染架构Xenos
- 第22页:统一渲染GPU R600临危受命
- 第23页:AMD对GPU架构的不断改进和优化
- 第24页:未来ATI图形芯片架构预测
- 第25页:第三章:GPU通用计算发展与细节
- 第26页:多核并行计算困惑与发展
- 第27页:基于AMD CPU+GPU异构计算平台
- 第28页:着色器模型变化历程与总结
- 第29页:Shader计算能力快速发展
- 第30页:揭秘GPU高性能计算关键
- 第31页:CPU与GPU的区别和发展方向
- 第32页:如何将GPU功能单元映射为通用单元
- 第33页:分支对GPU结构体系的挑战
- 第34页:GPU与CPU将如何演绎融合与吞并
- 第35页:第四章:GPU内部计算实现细节
- 第36页:GPU主要计算单元分布和职能
- 第37页:GPU内部通用计算代码运算过程
- 第38页:认识GPU浮点计算精度
- 第39页:整数运算能力与未来融合架构
- 第40页:GPU存储体系特点与变化
- 第41页:ATI GPU吞吐特性对比与分析
- 第42页:ATI GPU OPEN CL综合性能分析
- 第43页:先进混合架构之Larrabee展望
- 第44页:概念型融合架构之Fusion APU展望
- 第45页:GPU进化架构之Fermi分析
- 第46页:第五章:ATI GPU通用计算实例
- 第47页:ATI Stream技术发展与现状
- 第48页:OPEN CL接口技术与异构运算
- 第49页:Havok引擎与CPU+GPU异构运算
- 第50页:BOINC平台充沛的ATI GPU加速项目
- 第51页:最具影响力的Folding@home项目
- 第52页:GPU架构对于其他实例的适应性
- 第53页:全文总结与未来架构展望