NVIDIA Tesla P100, tarjeta con GPU ‘Pascal’ de 16nm y memoria HBM para súper cómputo

Hace unas horas dio por terminado la primera conferencia de GTC 2016 y las novedades estuvieron a la orden del día de la mano de Jen Hsun-Huang, co-fundador y CEO de NVIDIA. Uno de los más emocionantes fue el anuncio de la siguiente adición para la familia de tarjetas profesionales, Tesla P100. 

Lo que hace particularmente interesante a la Tesla P100 son dos cosas.  Una es que representa la primera actualización importante que recibe la familia Tesla desde el 2012 cuando NVIDIA lanzó la arquitectura ‘Kepler’ de 28nm. Lo segundo es que hablamos del primer GPU basado en la esperada arquitectura ‘Pascal’ con la que el gigante finalmente dará el salto a los 16nm.

Tras un largo periodo de pequeños adelantos sobre lo que podríamos esperar de la arquitectura NVIDIA ‘Pascal’,  durante GTC 2016 se revelaron todos esos detalles que nos moríamos por conocer.

Para empezar, Jen Hsun-Huang mencionó que el GP100 ‘Pascal’ es el GPU más grande y poderoso que han diseñado a la fecha. Esto es debido a que el chip tiene un área de 610mm2 que reúne la masiva cantidad de 15.3 mil millones de transistores. Esto significa que es 10% más grande y tiene más de la mitad de transistores que el GPU GM200 “Big Maxwell”. Algo en lo que también se hizo gran hincapié en que el chip está fabricado por TSMC mediante un proceso de manufactura CoWOS  a 16nm.

Detallando un poco más a fondo la estructura del GPU GP ‘Pascal’, se dijo que está compuesto con seis GPCs que pueden tener hasta 60 SMs (Streaming Multiprocessors) en los cuales habrá 64 CUDA Cores en cada uno y cuatro TMUs (Texture Units). Al fina, esto se traduce en que el GPU dispondrá de 3840 CUDA Cocres,1792 ROPs (Raster Operation Units) y 240 TMUs.

 

En adición a ello, la otra gran novedad del chip es que contará con 16 GB de memoria HBM distribuidos en cuatro chips que aparentemente vendrán integrados en el mismo sustrato que el GPU. A su vez se utilizará un bus de 4096-bits que se traducirá en un tremendo ancho de banda de 720 GB/s. 

Sobre las frecuencias, el GPU GP100 ‘Pascal’ trabajará a 948MHz y alcanzará los 1480MHz (al menos la Tesla P100). En tanto a la memoria su frecuencia será de 1.4 Gbps que también representa un incremento de dos veces comparado a al generación previa de tarjetas de video NVIDIA ‘Maxwell’.

	Tesla K40	Tesla M40	Tesla P100
GPU	GK110 (Kepler)	GM200 (Maxwell)	GP100 (Pascal)
Transistores	7.1 mil millones	8 mil millones	15.3 mil millones
Tamaño de die	551 mm²	601 mm²	610 mm²
Proceso de manufact	28-nm	28-nm	16-nm
SMs	15	24	56
TPCs	15	24	28
Unidades SM FP32	192	128	64
CUDA Cores FP32	2880	3072	3584
Unidades SM FP64	64	4	32
CUDA Cores FP64	960	96	1792
Frecuencia base	745 MHz	948 MHz	1328 MHz
Frecuencia Boost	810/875 MHz	1114 MHz	1480 MHz
GFLOPs (FP64)	1680	213	5304
Texture Units	240	192	224
Interfaz de memoria	384-bit GDDR5	384-bit GDDR5	4096-bit HBM2
Cantidad de memoria	Hasta 12 GB	Hasta 24 GB	16 GB
Caché L2	1536 KB	3072 KB	4096 KB
Archivo de registro de SM	256 KB	256 KB	256 KB
Archivo de registro de GPU	3840 KB	6144 KB	14336 KB
TDP	235 Watts	250 Watts	300 Watts

Adicionalmente, una parte clave en el diseño del GPU GP100 ‘Pacal’ será el soporte a cuatro controladores de interconexión NVLink. Su importancia radica en que serán los encargados de mejorar la comunicación entre el GPU y los CPUs. De esta manera se ofrecerá un mejor escalamiento en rendimiento.

Por último, se habló que el GPU GP100 ‘Pascal’ tendrá un consumo de energía de 300W lo cual es ligeramente mayor al GM200  ‘Maxwell’. Sin embargo, aquí hablamos que habrá una mejora de rendimiento de hasta dos veces comparado a la generación previa.

Al momento, la primera parada del GPU GP100 ‘Pascal’ será en el sector enterprise y para HPC (High Performance Computing), y el motivo es simple. Para NVIDIA, en este preciso momento, su principal negocio es el Deep Learing o Redes Neuronales donde se necesita de gran poder de cómputo.

¿Cuándo llegan las tarjetas GeForce basadas en Pascal? NVIDIA no reveló una fecha exacta. Pero por lo que dijeron, ya están más cerca de lo que esperamos. Muy posible hablamos de Computex 2016.

Fuente  | NVIDIA