กรุณาอ่านด้วยความสนใจ และมีเหตุผล เพราะนี้ไม่ใช้กระทู้ชวนทะเลาะ
http://www.quickpcextreme.com/blog/a...5152#more-5152 จากบทความนี้แสดงว่าที่ ATI เล่นเกมส์ของ EA แล้วมีปัญหาเพราะ EA ประกาศใช้คุณสมบัติ CUDA ของ Nvidia มาใช้ในการพัฒนาเกมส์หรือเปล่า
สงสัยNvidia หมดความสนใจในเรื่องกราฟฟิคชิบ แล้วจริงๆ แต่หันมาให้ความสนใจกับเทคโนโลยีใหม่ๆ เพื่อให้ กราฟฟิคการ์ดเป็นมากกว่ากราฟฟิคการ์ดในการเล่นเกมส์
บทความเก่าๆ
http://www.quickpcextreme.com/blog/archives/1455 #1
http://www.quickpcextreme.com/blog/archives/1019 #2
สำหรับคนที่ งง ว่าอะไรคือ CUDA(คูด้า) ดูตามนี้ครับ http://203.158.224.42/blog/page/b_co...SEND=025095731
Intel(Larrabee) คู่แข่งยักษ์ใหญ่ของ AMD และ Nvidia เกิดขึ้นแล้ว http://www.i3.in.th/news/view/45
มาดูความก้าวหน้าของจีพียูกันครับ
ในอีกทางหนึ่ง ลำดับความสำคัญของจีพียูมีความแตกต่างไปเล็กน้อย การเพิ่มจำนวนเธรดและจำนวนหน่วยประมวลผลแบบทวีคูณเป็นเรื่องที่มีความสำคัญมากกว่าสมรรถภาพของหน่วยประมวลผลแต่ละตัวภายในจีพียู เนื่องจากไปป์ไลน์กราฟิกทั่วไปมีลักษณะที่คาดการณ์ได้ง่ายกว่าและทำงานแบบขนานได้ดีกว่าเมื่อเทียบกับงานส่วนใหญ่ที่ทำงานบนซีพียูสำหรับการใช้งานทั่วไป ดังนั้น หากจีพียู ATI HD5870 ของเอเอ็มดีมีเฉดเดอร์อย่างง่าย 1,600 ตัวทำงานขนานกัน หรือ GT300 ของ Nvidia มีคอร์เฉดเดอร์ที่มีความซับซ้อนมากกว่าและเหมือนกับซีพียูมากกว่าทั้งหมด 512 ตัว จีพียูจะดูแตกต่างจากคอร์ซีพียู 4 หรือ 8 ตัวบนโปรเซสเซอร์ได
สรุปแล้ว แม้ว่าเฉดเดอร์จะมีความเร็วสัญญาณนาฬิกาของคอร์น้อยกว่าซีพียูมาตรฐานสามหรือสี่เท่า แต่ว่าความสามารถในการทำงานหรือการประมวลผลแบบขนานอันมโหฬารของจีพียูก่อให้เกิดพลังในการประมวลผลทางทฤษฎีสูงกว่ามาก เมื่อคำนึงถึงสมรรถภาพด้านการคำนวณเลขทศนิยม double-precision ดังที่เราได้กล่าวมาแล้ว เรามาดูกันว่าสิ่งที่เอเอ็มดีหรือ ATI และ Nvidia จะมีอะไรให้เราเห็นในช่วงหลายเดือนข้างหน้าซึ่งเป็นช่วงระยะเวลาเดียวกับ Gulftown ของอินเทลและ Magny Cours ของเอเอ็มดี
ในฝั่ง ATI จะมีการเพิ่มความเร็วให้แก่ HD5870 สิ่งที่เรียกว่า HD58X0 ควรเป็นการขัดเกลาและปรับปรุงไดตระกูล R800 ซึ่งเมื่อใช้งานในจีพียูความเร็วปกติ 950 MHz และมีเฉดเดอร์ที่มีความเร็วเพิ่มขึ้นแบบสัมพันธ์กัน จะทำให้อุปกรณ์ตัวใหม่นี้มีสมรรถภาพในการประมวลผลเลขทศนิยม single-precision 3 TFLOPS และสิ่งที่สำคัญยิ่งกว่าคือมีสมรรถภาพในการประมวลผลเลขทศนิยม double-precision 600 GFLOPS โดยทั้งคู่ตรงตามมาตรฐาน IEEE อันที่จริง HD5870 บางตัวที่ผ่านการโอเวอร์คล็อกดังเช่นกราฟิการ์ดบางรุ่นอัสซุสก็สามารถทำงานด้วยความเร็วเช่นที่ว่านี้ได้แล้ว
ดังนั้น หากโค้ดของเราสามารถทำงานกับไลบรารี Stream ของเอเอ็มดีได้อย่างมีประสิทธิภาพ การ์ด HD58X0 ซึ่งใช้จีพียูคู่ดังที่ได้สันนิษฐานไว้จะให้พลังในการประมวลผลเลขทศนิยม double-precision อยู่ที่ 1.2 TFLOPS และสมรรถภาพในการประมวลผลเลขทศนิยม single-precision อยู่ที่ 6 TFLOPS ในตอนนี้ เราต้องมั่นใจว่ามีหน่วยความจำเพียงพอสำหรับเก็บกลุ่มข้อมูลของเธรดหลายตัวโดยไม่ต้องทำงานบนบัส PCIe เพื่อเดินทางไปยังหน่วยความจำหลักที่ทำงานได้ช้ากว่าอันเป็นการลดสมรรถภาพลง ดังนั้นเราจึงขอแนะนำให้ใช้หน่วยความจำ GDDR5 ขนาด 2 GB ต่อจีพียูหากต้องการใช้จีพียูเพื่อการคำนวณ
ในช่วงต้นปีหน้า เราหวังว่า GT300 ของ Nvidia จะเปิดตัวสู่ท้องตลาดเพราะหากไม่เป็นเช่นที่ว่านี้ จะก่อให้เกิดปัญหาแก่ Nvidia สมมุติว่า Nvidia สามารถเปิดตัว GT300 ได้ในช่วงเวลาที่ว่า เฉดเดอร์โปรเซสเซอร์ 512 ตัวสามารถให้พลังในการประมวลผลเลขทศนิยม single-precision 512 คูณด้วยตัวคูณต่อความเร็วสัญญาณนาฬิกาหรือสมรรถภาพในการประมวลผลเลขทศนิยม 256 คูณด้วยตัวคูณต่อความเร็วสัญญาณนาฬิกา ดังนั้น หากเฉดเดอร์มีความเร็วสัญญาณนาฬิกา 1.8 GHz จะทำให้เรามีสมรรถภาพในการประมวลผลเลขทศนิยม single-precision 1.8 TFLOPS หรือ 900 GFLOPS เมื่อประมวลผลเลขทศนิยม double-precision ซึ่งดูแล้วไม่ได้ขี้เหร่แต่อย่างใด
แต่สิ่งที่น่าสนใจมากกว่าคือ GT300 สัญญาว่าจะทำให้มีโค้ดที่สามารถใช้พลังดังกล่าวได้กว้างขวางยิ่งขึ้น เนื่องจากสถาปัตยกรรมโดยรวมของ GT300 มีความใกล้เคียงกับซีพียูมากขึ้น ทำให้โค้ดภาษาซี, C++ และฟอร์แทรนปกติควรสามารถทำงานบน GT300 แต่ใช้หน่วยความจำของจีพียู เมื่อคำนึงถึงหน่วยความจำบนบอร์ดขนาด 6 GB ที่จะออกมาในตอนแรก ตามด้วยขนาด 8 GB ที่จะตามมา ซึ่งตัวหลังมีบัสหน่วยความจำ 512 บิต ทำให้ GT300 ควรจะทำงานได้ค่อนข้างดี
สิ่งที่ GT300 ขาดหายจากการเป็นซีพียูที่แท้จริงซึ่งสามารถรองรับงานทั่วไป ได้แก่ การบูตเข้าระบบปฏิบัติการ, หน่วยจัดการหน่วยความจำอย่างสมบูรณ์, การแปลหน่วยความจำเสมือนเป็นหน่วยความจำทางกายภาพและชุดคำสั่งซีพียูสำหรับการใช้งานทั่วไป นั่นจึงเป็นเหตุผลที่ว่าทำไมเราจึงพูดอยู่เสมอว่า Nvidia ควรมีซีพียูที่แท้จริง (เหมือนกับที่ Alpha ทำ) ซึ่งให้สมรรถภาพในการประมวลผลสูงกว่า X86 และมีความสามารถในการรันโค้ด X86 ได้อย่างรวดเร็วผ่านทางตัวแปลซึ่งทำงานแบบเรียลไทม์เหมือนกับ FX!32 อันมีชื่อเสียงโดยไม่ต้องจ่ายค่าลิขสิทธิ์ X86
เราไม่ควรลืมว่า EV9 21564 ซึ่งเป็น Alpha ตัวสุดท้ายมีหน่วยประมวลผลเวคเตอร์กว้าง 8,192 ไบต์ซึ่งสามารถให้พลังในการประมวลผลเลขทศนิยม double-precision มากกว่า 100 GFLOPS เมื่อ 9 ปีก่อน ดังนั้น คงเป็นที่น่าตื่นเต้นอย่างมากเมื่อคิดว่าเราจะสามารถทำได้เท่าใดในปัจจุบัน
ส่วน Tegra และโปรเซสเซอร์ตระกูล ARM ยังมีความอ่อนแอเกินไปที่จะมายืนอยู่ในแถวหน้าของจีพียูที่มีความเร็วระดับ TFLOPS นอกจากนี้เพื่อให้เกิดการหลอมรวมในการทำงานที่ระดับระบบอย่างเหมาะสม เราต้องมีหน่วยความจำระบบที่กว้างและทำงานได้เร็วมาก อย่างน้อยที่สุดต้องใช้หน่วยความจำหลายกิกะไบต์หลายช่องทางเพื่อป้อนข้อมูลจากฝั่งซีพียู และการเชื่อมต่อแบบ HyperTransport หรือ QPI หรือ Alpha EV หลายชุดที่ทำงานได้อย่างรวดเร็วมากเพื่อเชื่อมจีพียูหลายตัวกับซีพียูหลักให้เข้าถึงหน่วยความจำที่ใช้ร่วมกันระหว่างคลังหน่วยความจำของจีพียูและซีพียูได้อย่างมีประสิทธิภาพ เนื่องจาก Nvidia ไม่มีซีพียูที่รองรับงานทั่วไปที่สามารถทำเช่นที่ว่าได้ Nvidia อาจต้องเจรจาขอซื้อลิขสิทธิ์ QPI จากอินเทลเพื่อเชื่อมจีพียูของตนเข้ากับซีพียู Westmere และซีพียูในอนาคตโดยตรงเพื่อให้เกิดโมเดลในการทำงานร่วมกัน แต่ก่อนที่จะเกิดสิ่งที่ว่านี้ Larrabee จะเข้ามาทำงานนี้แทนหรือไม่เป็นสิ่งที่น่าคิด
เอเอ็มดีจะกลับมาเป็นผู้นำได้อีกครั้งหรือไม่?
เป็นที่ชัดเจนว่า PCI Express ทั้ง v2 และ v3 ที่กำลังจะออกมามีเวลาหน่วงและเรื่องยุ่งยากมากเกินไปที่จะนำมาเชื่อมโยงซีพียูและจีพียูให้ทำงานร่วมกันสำหรับงานทั่วไปได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด โดยการเข้าถึงหน่วยความจำแบบเป็นหนึ่งเดียวกันมักจะเป็นปัญหาใหญ่
ในปัจจุบัน เอเอ็มดีเป็นบริษัทที่มีจุดเด่นที่เห็นได้ชัดประการหนึ่ง (แม้ว่าอาจจะเป็นการชั่วคราว)คือ เป็นบริษัทที่มีชิ้นส่วนทุกอย่างอยู่ในมือมาเป็นระยะเวลาหนึ่งแล้ว จะเห็นว่าเอเอ็มดีมีคอร์ซีพียูที่ทำงานได้ค่อนข้างเร็ว (ซึ่งควรจะทำได้เร็วกว่านี้) ใน Istanbul Opterons 6 คอร์และรุ่นสำหรับคอมพิวเตอร์ตั้งโต๊ะที่จะเปิดตัวในอนาคตอันใกล้ ซึ่งได้รับการสนับสนุนจาก HyperTransport 3 ที่มีเวลาหน่วงต่ำและทำงานได้เร็วมาก โดยมีความเร็วสูงสุด 25.6 GBps ต่อลิงค์สำหรับโปรโตคอลในการเชื่อมโยงระหว่างซีพียูกับระบบอินพุตเอาต์พุตเวอร์ชัน 3.1 รวมไปถึงจีพียูที่มีสมรรถภาพชั้นนำในตระกูล ATI Radeon R800 ทั้งคอร์ซีพียูและ HyperTransport มีความมั่นคงและผ่านการพิสูจน์มาเป็นระยะเวลานานแล้วดังเช่นการนำ Opteron และ HyperTransport ไปใช้ในตัวเร่ง FPGA และระบบคลัสเตอร์ซุปเปอร์คอมพิวเตอร์ มาเป็นเวลาหลายปี นอกจากนี้ยังมีการนำสล็อต HTX สำหรับการ์ดอินพุตเอาต์พุตไปใช้กับหน่วยความจำระบบเช่นกัน
เราได้กล่าวมาแล้วว่า Nvidia ขาดแคลนทั้งส่วนซีพียูและการเชื่อมต่อร่วมกัน หาก Nvidia มีสิทธิบัตร Alpha จะเป็นการแก้ไขปัญหาทั้งสองประการและยังได้กำไรตรงที่ทำให้ก้าวเป็นผู้นำระดับต้น ๆ ในด้านสมรรถภาพซีพียูได้ค่อนข้างเร็ว (สมมุติว่ามีโรงงานผลิตซีพียูที่น่าเชื่อถือ) ซึ่งเมื่อ 8 ปีก่อน IBM Microelectronics และ Global Foundries เคยใช้เทคโนโลยีร่วมกันเพื่อผลิต Alphas รุ่นสุดท้าย และ Nvidia อาจเดินตามรอยนั้นก็ได้
ในตอนนี้ หากเอเอ็มดีสามารถเปิดตัว HyperTransport สำหรับชิปตระกูล R800 ที่เพิ่มหน่วยจัดการหน่วยความจำหรืออย่างน้อยที่สุดก็เป็นกลไกในการเข้าถึงหน่วยความจำโดยตรงได้อย่างรวดเร็วเพื่อเข้าถึงหน่วยความจำหลักและทรัพยากรซีพียูผ่านทาง HTX โดยตรง และอาจมีการเชื่อมโยง HyperTransport อีกจำนวนหนึ่งเพื่อรองรับจีพียูตัวอื่นในแบบเดียวกัน โดยอาจทำงานบนหน่วยความจำ GDDR5 ที่มีอยู่แล้วเพื่อให้เข้าถึงทรัพยากรที่เหลือของระบบได้อย่างรวดเร็วและลื่นไหล ไม่ใช่จำกัดแค่เพียงหน่วยความจำระบบ ก็จะเป็นโอกาสของเอเอ็มดีอีกครั้ง ซึ่งเอเอ็มดีอาจใช้เทคนิคห่อหุ้มมันในลักษณะโปรเซสเซอร์ร่วมของซีพียูแบบเดียวกับที่เคยทำกับ 80287 และ 80286 เมื่อ 25 ปีก่อน
ด้วยความยืดหยุ่นในการรองรับงานขนาดต่าง ๆ ของ HTX และจำนวนการเชื่อมโยงที่เพียงพอ ทำให้ซีพียูแต่ละตัวสามารถขับเคลื่อนกลุ่มจีพียู โดยต้องเพิ่มเพียงแค่แบนด์วิดธ์ระบบโดยรวมเท่านั้น เมื่อมีจีพียูตัวใหม่ เราทำเพียงแค่เพิ่มแบนด์วิดธ์ในการเชื่อมต่อร่วมกันโดยรวมและแบนด์วิดธ์หน่วยความจำโดยรวม ซึ่งเมื่อมีการติดขัดระหว่างกันน้อยลง ทำให้ไม่เพียงแต่อัตราเฟรมในการเล่นเกม CrossFire จะปรับตัวเพิ่มขึ้นได้ดีขึ้นเท่านั้น แต่ยังช่วยทั้งแอพพลิเคชัน OpenGL และโค้ดที่ใช้คำนวณเช่นกัน
แม้ว่าสิ่งที่กล่าวมาจะดูดี แต่หลายคนอาจสงสัยว่าเหตุใดเราจึงเรียกว่าชั่วคราว อันที่จริง อินเทลได้ทำงานอย่างหนักเพื่อใช้พื้นฐานของการเชื่อมต่อระหว่างกัน Alpha EV7 และ Alpha EV8 มาพัฒนาเป็น (QPI) Quick Path Interconnect แม้ว่า QPI จะยังคงโดน HyperTransport ทิ้ง************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************งในแง่ของระดับความสมบูรณ์และยังไม่มีมาตรฐานสำหรับการขยายการ์ด แต่ต้องอย่าลืมว่า QPI ก็ได้รับการหนุนหลังโดยอินเทลและส่วนแบ่งตลาดที่อินเทลครอบครองอยู่
ดังนั้น เมื่ออินเทลสามารถพัฒนา Larrabee ได้สำเร็จ และหากความสนใจตั้งแต่แรกเริ่มของ Larrabee ที่เน้นเรื่องการทำงานบนเครื่องเดสก์ท็อปและการทำงานด้านกราฟิกยังคงอยู่ อินเทลคงจะผลักดันให้ Larrabee รุ่นแรกทำงานกับซีพียูของตนผ่านทาง QPI โดยตรง ไม่ใช่ทำงานบน PCI ซึ่งช้ากว่า ที่ยิ่งกว่านั้นคือเนื่องจาก Larrabee มีส่วนหน้าเป็น X86 ISA อยู่แล้ว จึงเป็นเรื่องง่ายที่จะมองว่าเป็นโปรเซสเซอร์ร่วมซึ่งเข้าไปรับภาระโค้ดบางส่วนที่สามารถทำงานบนตัวมันเอง
เราคิดว่าอินเทลจะเดินไปตามแนวทางที่กล่าวมานี้ในช่วงระยะเวลาหนึ่งปีนับจากนี้ ซึ่งภาพอาจเปลี่ยนไปเมื่อเป็นการจับมือร่วมกันระหว่าง Xeon และ Larrabee ของอินเทลแทน ไม่ว่าอินเทลจะตัดสินใจที่จะใช้การเชื่อมโยง QPI กับ Larrabee ในตอนแรกหรือตอนหลัง มันก็เป็นการตัดสินใจของอินเทลซึ่งไม่ติดปัญหาด้านเทคนิคแต่อย่างใด ดังนั้นก่อนที่เอเอ็มดีจะถูกต้อนเข้ามุมอีกครั้ง เอเอ็มดีควรฉกฉวยโอกาสนี้ในขณะที่ยังทำได้ เพราะเมื่ออินเทลเดินไปถึงตอนนั้น โอกาสจะตกอยู่ในกำมือของอินเทลอย่างแน่นอน
กลายเป็นว่า Intel สนใจ GPU และ Nvidia สนใจ CPU มากขึ้น
Credit : QuickPC
http://www.quickpcextreme.com/blog/a...5152#more-5152 จากบทความนี้แสดงว่าที่ ATI เล่นเกมส์ของ EA แล้วมีปัญหาเพราะ EA ประกาศใช้คุณสมบัติ CUDA ของ Nvidia มาใช้ในการพัฒนาเกมส์หรือเปล่า

สงสัยNvidia หมดความสนใจในเรื่องกราฟฟิคชิบ แล้วจริงๆ แต่หันมาให้ความสนใจกับเทคโนโลยีใหม่ๆ เพื่อให้ กราฟฟิคการ์ดเป็นมากกว่ากราฟฟิคการ์ดในการเล่นเกมส์
บทความเก่าๆ
http://www.quickpcextreme.com/blog/archives/1455 #1
http://www.quickpcextreme.com/blog/archives/1019 #2
สำหรับคนที่ งง ว่าอะไรคือ CUDA(คูด้า) ดูตามนี้ครับ http://203.158.224.42/blog/page/b_co...SEND=025095731
Intel(Larrabee) คู่แข่งยักษ์ใหญ่ของ AMD และ Nvidia เกิดขึ้นแล้ว http://www.i3.in.th/news/view/45
มาดูความก้าวหน้าของจีพียูกันครับ
ในอีกทางหนึ่ง ลำดับความสำคัญของจีพียูมีความแตกต่างไปเล็กน้อย การเพิ่มจำนวนเธรดและจำนวนหน่วยประมวลผลแบบทวีคูณเป็นเรื่องที่มีความสำคัญมากกว่าสมรรถภาพของหน่วยประมวลผลแต่ละตัวภายในจีพียู เนื่องจากไปป์ไลน์กราฟิกทั่วไปมีลักษณะที่คาดการณ์ได้ง่ายกว่าและทำงานแบบขนานได้ดีกว่าเมื่อเทียบกับงานส่วนใหญ่ที่ทำงานบนซีพียูสำหรับการใช้งานทั่วไป ดังนั้น หากจีพียู ATI HD5870 ของเอเอ็มดีมีเฉดเดอร์อย่างง่าย 1,600 ตัวทำงานขนานกัน หรือ GT300 ของ Nvidia มีคอร์เฉดเดอร์ที่มีความซับซ้อนมากกว่าและเหมือนกับซีพียูมากกว่าทั้งหมด 512 ตัว จีพียูจะดูแตกต่างจากคอร์ซีพียู 4 หรือ 8 ตัวบนโปรเซสเซอร์ได
สรุปแล้ว แม้ว่าเฉดเดอร์จะมีความเร็วสัญญาณนาฬิกาของคอร์น้อยกว่าซีพียูมาตรฐานสามหรือสี่เท่า แต่ว่าความสามารถในการทำงานหรือการประมวลผลแบบขนานอันมโหฬารของจีพียูก่อให้เกิดพลังในการประมวลผลทางทฤษฎีสูงกว่ามาก เมื่อคำนึงถึงสมรรถภาพด้านการคำนวณเลขทศนิยม double-precision ดังที่เราได้กล่าวมาแล้ว เรามาดูกันว่าสิ่งที่เอเอ็มดีหรือ ATI และ Nvidia จะมีอะไรให้เราเห็นในช่วงหลายเดือนข้างหน้าซึ่งเป็นช่วงระยะเวลาเดียวกับ Gulftown ของอินเทลและ Magny Cours ของเอเอ็มดี
ในฝั่ง ATI จะมีการเพิ่มความเร็วให้แก่ HD5870 สิ่งที่เรียกว่า HD58X0 ควรเป็นการขัดเกลาและปรับปรุงไดตระกูล R800 ซึ่งเมื่อใช้งานในจีพียูความเร็วปกติ 950 MHz และมีเฉดเดอร์ที่มีความเร็วเพิ่มขึ้นแบบสัมพันธ์กัน จะทำให้อุปกรณ์ตัวใหม่นี้มีสมรรถภาพในการประมวลผลเลขทศนิยม single-precision 3 TFLOPS และสิ่งที่สำคัญยิ่งกว่าคือมีสมรรถภาพในการประมวลผลเลขทศนิยม double-precision 600 GFLOPS โดยทั้งคู่ตรงตามมาตรฐาน IEEE อันที่จริง HD5870 บางตัวที่ผ่านการโอเวอร์คล็อกดังเช่นกราฟิการ์ดบางรุ่นอัสซุสก็สามารถทำงานด้วยความเร็วเช่นที่ว่านี้ได้แล้ว
ดังนั้น หากโค้ดของเราสามารถทำงานกับไลบรารี Stream ของเอเอ็มดีได้อย่างมีประสิทธิภาพ การ์ด HD58X0 ซึ่งใช้จีพียูคู่ดังที่ได้สันนิษฐานไว้จะให้พลังในการประมวลผลเลขทศนิยม double-precision อยู่ที่ 1.2 TFLOPS และสมรรถภาพในการประมวลผลเลขทศนิยม single-precision อยู่ที่ 6 TFLOPS ในตอนนี้ เราต้องมั่นใจว่ามีหน่วยความจำเพียงพอสำหรับเก็บกลุ่มข้อมูลของเธรดหลายตัวโดยไม่ต้องทำงานบนบัส PCIe เพื่อเดินทางไปยังหน่วยความจำหลักที่ทำงานได้ช้ากว่าอันเป็นการลดสมรรถภาพลง ดังนั้นเราจึงขอแนะนำให้ใช้หน่วยความจำ GDDR5 ขนาด 2 GB ต่อจีพียูหากต้องการใช้จีพียูเพื่อการคำนวณ
ในช่วงต้นปีหน้า เราหวังว่า GT300 ของ Nvidia จะเปิดตัวสู่ท้องตลาดเพราะหากไม่เป็นเช่นที่ว่านี้ จะก่อให้เกิดปัญหาแก่ Nvidia สมมุติว่า Nvidia สามารถเปิดตัว GT300 ได้ในช่วงเวลาที่ว่า เฉดเดอร์โปรเซสเซอร์ 512 ตัวสามารถให้พลังในการประมวลผลเลขทศนิยม single-precision 512 คูณด้วยตัวคูณต่อความเร็วสัญญาณนาฬิกาหรือสมรรถภาพในการประมวลผลเลขทศนิยม 256 คูณด้วยตัวคูณต่อความเร็วสัญญาณนาฬิกา ดังนั้น หากเฉดเดอร์มีความเร็วสัญญาณนาฬิกา 1.8 GHz จะทำให้เรามีสมรรถภาพในการประมวลผลเลขทศนิยม single-precision 1.8 TFLOPS หรือ 900 GFLOPS เมื่อประมวลผลเลขทศนิยม double-precision ซึ่งดูแล้วไม่ได้ขี้เหร่แต่อย่างใด
แต่สิ่งที่น่าสนใจมากกว่าคือ GT300 สัญญาว่าจะทำให้มีโค้ดที่สามารถใช้พลังดังกล่าวได้กว้างขวางยิ่งขึ้น เนื่องจากสถาปัตยกรรมโดยรวมของ GT300 มีความใกล้เคียงกับซีพียูมากขึ้น ทำให้โค้ดภาษาซี, C++ และฟอร์แทรนปกติควรสามารถทำงานบน GT300 แต่ใช้หน่วยความจำของจีพียู เมื่อคำนึงถึงหน่วยความจำบนบอร์ดขนาด 6 GB ที่จะออกมาในตอนแรก ตามด้วยขนาด 8 GB ที่จะตามมา ซึ่งตัวหลังมีบัสหน่วยความจำ 512 บิต ทำให้ GT300 ควรจะทำงานได้ค่อนข้างดี
สิ่งที่ GT300 ขาดหายจากการเป็นซีพียูที่แท้จริงซึ่งสามารถรองรับงานทั่วไป ได้แก่ การบูตเข้าระบบปฏิบัติการ, หน่วยจัดการหน่วยความจำอย่างสมบูรณ์, การแปลหน่วยความจำเสมือนเป็นหน่วยความจำทางกายภาพและชุดคำสั่งซีพียูสำหรับการใช้งานทั่วไป นั่นจึงเป็นเหตุผลที่ว่าทำไมเราจึงพูดอยู่เสมอว่า Nvidia ควรมีซีพียูที่แท้จริง (เหมือนกับที่ Alpha ทำ) ซึ่งให้สมรรถภาพในการประมวลผลสูงกว่า X86 และมีความสามารถในการรันโค้ด X86 ได้อย่างรวดเร็วผ่านทางตัวแปลซึ่งทำงานแบบเรียลไทม์เหมือนกับ FX!32 อันมีชื่อเสียงโดยไม่ต้องจ่ายค่าลิขสิทธิ์ X86
เราไม่ควรลืมว่า EV9 21564 ซึ่งเป็น Alpha ตัวสุดท้ายมีหน่วยประมวลผลเวคเตอร์กว้าง 8,192 ไบต์ซึ่งสามารถให้พลังในการประมวลผลเลขทศนิยม double-precision มากกว่า 100 GFLOPS เมื่อ 9 ปีก่อน ดังนั้น คงเป็นที่น่าตื่นเต้นอย่างมากเมื่อคิดว่าเราจะสามารถทำได้เท่าใดในปัจจุบัน
ส่วน Tegra และโปรเซสเซอร์ตระกูล ARM ยังมีความอ่อนแอเกินไปที่จะมายืนอยู่ในแถวหน้าของจีพียูที่มีความเร็วระดับ TFLOPS นอกจากนี้เพื่อให้เกิดการหลอมรวมในการทำงานที่ระดับระบบอย่างเหมาะสม เราต้องมีหน่วยความจำระบบที่กว้างและทำงานได้เร็วมาก อย่างน้อยที่สุดต้องใช้หน่วยความจำหลายกิกะไบต์หลายช่องทางเพื่อป้อนข้อมูลจากฝั่งซีพียู และการเชื่อมต่อแบบ HyperTransport หรือ QPI หรือ Alpha EV หลายชุดที่ทำงานได้อย่างรวดเร็วมากเพื่อเชื่อมจีพียูหลายตัวกับซีพียูหลักให้เข้าถึงหน่วยความจำที่ใช้ร่วมกันระหว่างคลังหน่วยความจำของจีพียูและซีพียูได้อย่างมีประสิทธิภาพ เนื่องจาก Nvidia ไม่มีซีพียูที่รองรับงานทั่วไปที่สามารถทำเช่นที่ว่าได้ Nvidia อาจต้องเจรจาขอซื้อลิขสิทธิ์ QPI จากอินเทลเพื่อเชื่อมจีพียูของตนเข้ากับซีพียู Westmere และซีพียูในอนาคตโดยตรงเพื่อให้เกิดโมเดลในการทำงานร่วมกัน แต่ก่อนที่จะเกิดสิ่งที่ว่านี้ Larrabee จะเข้ามาทำงานนี้แทนหรือไม่เป็นสิ่งที่น่าคิด
เอเอ็มดีจะกลับมาเป็นผู้นำได้อีกครั้งหรือไม่?
เป็นที่ชัดเจนว่า PCI Express ทั้ง v2 และ v3 ที่กำลังจะออกมามีเวลาหน่วงและเรื่องยุ่งยากมากเกินไปที่จะนำมาเชื่อมโยงซีพียูและจีพียูให้ทำงานร่วมกันสำหรับงานทั่วไปได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด โดยการเข้าถึงหน่วยความจำแบบเป็นหนึ่งเดียวกันมักจะเป็นปัญหาใหญ่
ในปัจจุบัน เอเอ็มดีเป็นบริษัทที่มีจุดเด่นที่เห็นได้ชัดประการหนึ่ง (แม้ว่าอาจจะเป็นการชั่วคราว)คือ เป็นบริษัทที่มีชิ้นส่วนทุกอย่างอยู่ในมือมาเป็นระยะเวลาหนึ่งแล้ว จะเห็นว่าเอเอ็มดีมีคอร์ซีพียูที่ทำงานได้ค่อนข้างเร็ว (ซึ่งควรจะทำได้เร็วกว่านี้) ใน Istanbul Opterons 6 คอร์และรุ่นสำหรับคอมพิวเตอร์ตั้งโต๊ะที่จะเปิดตัวในอนาคตอันใกล้ ซึ่งได้รับการสนับสนุนจาก HyperTransport 3 ที่มีเวลาหน่วงต่ำและทำงานได้เร็วมาก โดยมีความเร็วสูงสุด 25.6 GBps ต่อลิงค์สำหรับโปรโตคอลในการเชื่อมโยงระหว่างซีพียูกับระบบอินพุตเอาต์พุตเวอร์ชัน 3.1 รวมไปถึงจีพียูที่มีสมรรถภาพชั้นนำในตระกูล ATI Radeon R800 ทั้งคอร์ซีพียูและ HyperTransport มีความมั่นคงและผ่านการพิสูจน์มาเป็นระยะเวลานานแล้วดังเช่นการนำ Opteron และ HyperTransport ไปใช้ในตัวเร่ง FPGA และระบบคลัสเตอร์ซุปเปอร์คอมพิวเตอร์ มาเป็นเวลาหลายปี นอกจากนี้ยังมีการนำสล็อต HTX สำหรับการ์ดอินพุตเอาต์พุตไปใช้กับหน่วยความจำระบบเช่นกัน
เราได้กล่าวมาแล้วว่า Nvidia ขาดแคลนทั้งส่วนซีพียูและการเชื่อมต่อร่วมกัน หาก Nvidia มีสิทธิบัตร Alpha จะเป็นการแก้ไขปัญหาทั้งสองประการและยังได้กำไรตรงที่ทำให้ก้าวเป็นผู้นำระดับต้น ๆ ในด้านสมรรถภาพซีพียูได้ค่อนข้างเร็ว (สมมุติว่ามีโรงงานผลิตซีพียูที่น่าเชื่อถือ) ซึ่งเมื่อ 8 ปีก่อน IBM Microelectronics และ Global Foundries เคยใช้เทคโนโลยีร่วมกันเพื่อผลิต Alphas รุ่นสุดท้าย และ Nvidia อาจเดินตามรอยนั้นก็ได้
ในตอนนี้ หากเอเอ็มดีสามารถเปิดตัว HyperTransport สำหรับชิปตระกูล R800 ที่เพิ่มหน่วยจัดการหน่วยความจำหรืออย่างน้อยที่สุดก็เป็นกลไกในการเข้าถึงหน่วยความจำโดยตรงได้อย่างรวดเร็วเพื่อเข้าถึงหน่วยความจำหลักและทรัพยากรซีพียูผ่านทาง HTX โดยตรง และอาจมีการเชื่อมโยง HyperTransport อีกจำนวนหนึ่งเพื่อรองรับจีพียูตัวอื่นในแบบเดียวกัน โดยอาจทำงานบนหน่วยความจำ GDDR5 ที่มีอยู่แล้วเพื่อให้เข้าถึงทรัพยากรที่เหลือของระบบได้อย่างรวดเร็วและลื่นไหล ไม่ใช่จำกัดแค่เพียงหน่วยความจำระบบ ก็จะเป็นโอกาสของเอเอ็มดีอีกครั้ง ซึ่งเอเอ็มดีอาจใช้เทคนิคห่อหุ้มมันในลักษณะโปรเซสเซอร์ร่วมของซีพียูแบบเดียวกับที่เคยทำกับ 80287 และ 80286 เมื่อ 25 ปีก่อน
ด้วยความยืดหยุ่นในการรองรับงานขนาดต่าง ๆ ของ HTX และจำนวนการเชื่อมโยงที่เพียงพอ ทำให้ซีพียูแต่ละตัวสามารถขับเคลื่อนกลุ่มจีพียู โดยต้องเพิ่มเพียงแค่แบนด์วิดธ์ระบบโดยรวมเท่านั้น เมื่อมีจีพียูตัวใหม่ เราทำเพียงแค่เพิ่มแบนด์วิดธ์ในการเชื่อมต่อร่วมกันโดยรวมและแบนด์วิดธ์หน่วยความจำโดยรวม ซึ่งเมื่อมีการติดขัดระหว่างกันน้อยลง ทำให้ไม่เพียงแต่อัตราเฟรมในการเล่นเกม CrossFire จะปรับตัวเพิ่มขึ้นได้ดีขึ้นเท่านั้น แต่ยังช่วยทั้งแอพพลิเคชัน OpenGL และโค้ดที่ใช้คำนวณเช่นกัน
แม้ว่าสิ่งที่กล่าวมาจะดูดี แต่หลายคนอาจสงสัยว่าเหตุใดเราจึงเรียกว่าชั่วคราว อันที่จริง อินเทลได้ทำงานอย่างหนักเพื่อใช้พื้นฐานของการเชื่อมต่อระหว่างกัน Alpha EV7 และ Alpha EV8 มาพัฒนาเป็น (QPI) Quick Path Interconnect แม้ว่า QPI จะยังคงโดน HyperTransport ทิ้ง************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************************งในแง่ของระดับความสมบูรณ์และยังไม่มีมาตรฐานสำหรับการขยายการ์ด แต่ต้องอย่าลืมว่า QPI ก็ได้รับการหนุนหลังโดยอินเทลและส่วนแบ่งตลาดที่อินเทลครอบครองอยู่
ดังนั้น เมื่ออินเทลสามารถพัฒนา Larrabee ได้สำเร็จ และหากความสนใจตั้งแต่แรกเริ่มของ Larrabee ที่เน้นเรื่องการทำงานบนเครื่องเดสก์ท็อปและการทำงานด้านกราฟิกยังคงอยู่ อินเทลคงจะผลักดันให้ Larrabee รุ่นแรกทำงานกับซีพียูของตนผ่านทาง QPI โดยตรง ไม่ใช่ทำงานบน PCI ซึ่งช้ากว่า ที่ยิ่งกว่านั้นคือเนื่องจาก Larrabee มีส่วนหน้าเป็น X86 ISA อยู่แล้ว จึงเป็นเรื่องง่ายที่จะมองว่าเป็นโปรเซสเซอร์ร่วมซึ่งเข้าไปรับภาระโค้ดบางส่วนที่สามารถทำงานบนตัวมันเอง
เราคิดว่าอินเทลจะเดินไปตามแนวทางที่กล่าวมานี้ในช่วงระยะเวลาหนึ่งปีนับจากนี้ ซึ่งภาพอาจเปลี่ยนไปเมื่อเป็นการจับมือร่วมกันระหว่าง Xeon และ Larrabee ของอินเทลแทน ไม่ว่าอินเทลจะตัดสินใจที่จะใช้การเชื่อมโยง QPI กับ Larrabee ในตอนแรกหรือตอนหลัง มันก็เป็นการตัดสินใจของอินเทลซึ่งไม่ติดปัญหาด้านเทคนิคแต่อย่างใด ดังนั้นก่อนที่เอเอ็มดีจะถูกต้อนเข้ามุมอีกครั้ง เอเอ็มดีควรฉกฉวยโอกาสนี้ในขณะที่ยังทำได้ เพราะเมื่ออินเทลเดินไปถึงตอนนั้น โอกาสจะตกอยู่ในกำมือของอินเทลอย่างแน่นอน
กลายเป็นว่า Intel สนใจ GPU และ Nvidia สนใจ CPU มากขึ้น
Credit : QuickPC
Comment