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半導(dǎo)體設(shè)備搬運(yùn)I精密儀器設(shè)備裝卸搬運(yùn)I電鏡搬運(yùn)

2022-02-09  來(lái)自: 亞瑟半導(dǎo)體設(shè)備安裝(上海)有限公司 瀏覽次數(shù):209

半導(dǎo)體設(shè)備搬運(yùn)I精密儀器設(shè)備裝卸搬運(yùn)I電鏡搬運(yùn)的亞瑟報(bào)道:半‍導(dǎo)‌體‍設(shè)‌備‍搬‌運(yùn)‍將MCM封裝技術(shù)引入GPU的是AMD。2020年,該公司把游戲卡與半‍導(dǎo)‌體‍設(shè)‌備‍搬‌運(yùn)‍的GPU架構(gòu)分家了,游戲卡的架構(gòu)是RDNA,半‍導(dǎo)‌體‍設(shè)‌備‍搬‌運(yùn)‍架構(gòu)叫做CDNA,半‍導(dǎo)‌體‍設(shè)‌備‍搬‌運(yùn)‍產(chǎn)品是Instinct MI100系列。2021年,AMD的Q2財(cái)報(bào)確認(rèn)CDNA 2 GPU已經(jīng)向客戶發(fā)貨了,其GPU核心代號(hào)Aldebaran,它成為AMD半‍導(dǎo)‌體‍設(shè)‌備‍搬‌運(yùn)‍采用MCM封裝的產(chǎn)品,是為數(shù)據(jù)中心準(zhǔn)備的。在PC方面,2022年引入下一代RDNA 3架構(gòu)后,基于MCM的消費(fèi)級(jí)Radeon GPU也會(huì)出現(xiàn)。制造多芯片計(jì)算 GPU 類(lèi)似于制造多核 MCM CPU,例如Ryzen 5000或Threadripper處理器。首先,將芯片靠得更近可以提高計(jì)算效率。AMD 的 Infinity 架構(gòu)確保了高性能互連,有望使兩個(gè)芯片的效率接近一個(gè)的。其次,使用半‍導(dǎo)‌體‍設(shè)‌備‍搬‌運(yùn)‍工藝技術(shù)批量生產(chǎn)多個(gè)小芯片比大芯片更容易,因?yàn)樾⌒酒ǔH毕葺^少,因此比大芯片的產(chǎn)量前些天,在2021年財(cái)報(bào)電話會(huì)議上,AMD確認(rèn),今年會(huì)有幾項(xiàng)重要產(chǎn)品發(fā)布,包括基于RDNA 3架構(gòu)的GPU,也就是Radeon RX 7000。目前來(lái)看,該系列顯卡會(huì)有三款GPU,分別是Navi 31、Navi 32和Navi 33,其中,Navi 31和Navi 32將采用MCM封裝。之前有傳聞稱,Navi 31和Navi 32的Infinity Cache將采用3D堆棧的設(shè)計(jì),會(huì)單獨(dú)添加到MCD小芯片中,與Zen 3架構(gòu)上采用3D V-Cache的原理類(lèi)似,性能會(huì)有較大提升。由于Navi 31和Navi 32采用了MCM封裝,AMD將會(huì)使用兩種不同制程,GPU會(huì)使用臺(tái)積電的5nm工藝,緩存I/O芯片則會(huì)采用臺(tái)積電的6nm工藝。英偉達(dá)也在跟進(jìn)MCM封裝GPU。2017年,英偉達(dá)展示了通過(guò)四個(gè)小芯片構(gòu)建的設(shè)計(jì)方案,不但提升了性能,還有助于提高產(chǎn)量(較小的芯片良品率會(huì)提高),而且還允許將更多的計(jì)算資源集合在一起。這種多芯片設(shè)計(jì)還有助于提高供電效率,具有散熱效果。近日,英偉達(dá)研究人員發(fā)表了一篇技術(shù)文章,概述了該公司對(duì)MCM的探索,英偉達(dá)目前在MCM封裝GPU上的做法稱為“Composable On Package GPU”(COPA),該團(tuán)隊(duì)講述了COPA GPU 的各項(xiàng)優(yōu)勢(shì),尤其是能夠適應(yīng)各種類(lèi)型的深度學(xué)習(xí)工作負(fù)載。由于傳統(tǒng)融合 GPU 解決方案正迅速變得不太實(shí)用,研究人員才想到到 COPA-GPU 的理念。融合GPU解決方案依賴于由傳統(tǒng)芯片組成的架構(gòu),輔以高帶寬內(nèi)存(HBM)、張量核心/矩陣核心(Matrix Cores)、光線追蹤(RT)等專(zhuān)用硬件的結(jié)合。此類(lèi)硬件或在某些任務(wù)下非常合適,但在面對(duì)其它情況時(shí)卻效率低下。與當(dāng)前將所有特定執(zhí)行組件和緩存組合到一個(gè)包中的單片 GPU 設(shè)計(jì)不同,COPA-GPU 架構(gòu)具有混合 / 匹配多個(gè)硬件塊的能力。如此一來(lái),它就能夠適應(yīng)當(dāng)今高性能計(jì)算只能呈現(xiàn)的動(dòng)態(tài)工作負(fù)載、以及深度學(xué)習(xí)(DL)環(huán)境。這種整合更適應(yīng)多種類(lèi)型工作負(fù)載的能力,可帶來(lái)更高水平的 GPU 重用。更重要的是,對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)家們來(lái)說(shuō),這使他們更有能力利用現(xiàn)有資源,來(lái)突破潛在的界限。


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