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Il futuro della grafica veloce per PC? Collegamento diretto agli SSD

Sono previsti miglioramenti delle prestazioni con ogni nuova generazione delle migliori schede grafiche, ma sembra che Nvidia e IBM abbiano nel mirino cambiamenti più grandi.

Le aziende hanno unito le forze per lavorare su Big Accelerator Memory (BaM), una tecnologia che collega le schede grafiche direttamente agli SSD super veloci. Ciò potrebbe comportare una maggiore capacità di memoria della GPU e una larghezza di banda più veloce, limitando il coinvolgimento della CPU.

Un grafico analizza la tecnologia BaM di Nvidia e IBM.
Fonte immagine: Arxiv

Questo tipo di tecnologia è stato pensato e lavorato in passato. L’API (DirectStorage Application Programming Interface) di Microsoft funziona in modo simile, migliorando il trasferimento dei dati tra la GPU e l’SSD. Tuttavia, questo si basa su software esterno, si applica solo ai giochi e funziona solo su Windows. I ricercatori di Nvidia e IBM stanno collaborando a una soluzione che elimina la necessità di un’API proprietaria mentre connette le GPU agli SSD.

Il metodo, soprannominato in modo divertente BaM, è stato dettagliato in un articolo scritto dal team che lo ha sviluppato. Il collegamento di una GPU direttamente a un SSD fornirebbe un aumento delle prestazioni che potrebbe rivelarsi praticabile, soprattutto per attività ad alta intensità di risorse come l’apprendimento automatico. In quanto tale, verrebbe utilizzato principalmente in scenari di calcolo ad alte prestazioni (HPC) professionali.

La tecnologia attualmente disponibile per gestire carichi di lavoro così pesanti richiede che la scheda grafica faccia affidamento su grandi quantità di memoria specializzata come HBM2 o ottenga un accesso efficiente allo storage SSD. Poiché i set di dati continuano a crescere, è importante ottimizzare la connessione tra GPU e memoria per consentire trasferimenti di dati efficienti. È qui che entra in gioco BaM.

“BaM mitiga l’amplificazione del traffico I/O consentendo ai thread della GPU di leggere o scrivere piccole quantità di dati su richiesta, come determinato dal calcolo”, hanno affermato i ricercatori nel loro articolo, citato per la prima volta da The Register. “L’obiettivo di BaM è espandere la capacità di memoria della GPU e migliorare l’effettiva larghezza di banda di accesso alla memoria, fornendo al contempo astrazioni di alto livello per i thread della GPU per consentire l’accesso a grana fine a enormi strutture di dati nella gerarchia della memoria espansa quando necessario”.

Un core GPU Nvidia si trova su un tavolo.
Niels Broekhuijsen/Trend digitali

I dettagli potrebbero sembrare complicati per molte persone che non sono direttamente interessate a questo argomento, ma il succo è che Nvidia vuole essere meno incentrata sul processore e vuole connettersi direttamente alla fonte dei dati. Ciò renderebbe il processo più efficiente e alleggerirebbe la CPU, rendendo la scheda grafica molto più autosufficiente. I ricercatori affermano che questo progetto sarebbe in grado di competere con le soluzioni basate su DRAM pur essendo più economico da implementare.

Sebbene Nvidia e IBM stiano senza dubbio aprendo nuovi orizzonti con la loro tecnologia BaM, AMD è stata inizialmente attiva in questo settore: nel 2016 ha presentato la Radeon Pro SSG, una GPU workstation con SSD M.2 integrati. Tuttavia, la Radeon Pro SSG è stata concepita come una soluzione esclusivamente grafica e Nvidia fa qualche passo in più per gestire carichi di lavoro complessi e pesanti.

Il team che lavora su BaM prevede di rendere open source i dettagli della sua ottimizzazione software e hardware in modo che altri possano basarsi sulle loro scoperte. Non si fa menzione di quando, se non del tutto, BaM potrebbe essere implementato nei futuri prodotti Nvidia.

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