Nvidias GV100-Chip: "Wir sind am Limit des technisch Möglichen"

Die neue Volta-GPU ist so monströs, dass Nvidia beim Auftragsfertiger TSMC einen eigenen Herstellungsprozess nutzt und sogar die Grenzen der Maske sprengt. Dafür verantwortlich sind große Caches und die wohl riesigen Tensor-Cores.

Artikel veröffentlicht am ,
Tesla V100 mit GV100-Chip im SXM2-Formfaktor
Tesla V100 mit GV100-Chip im SXM2-Formfaktor (Bild: Marc Sauter/Golem.de)

Nvidia hat auf der GPU Technology Conference 2017 im kalifornischen San Jose weitere Details zum GV100-Chip mit Volta-Architektur verraten. Die GPU wird vorerst für drei Rechenbeschleuniger, den Tesla V100, mit Fokus auf Deep Learning eingesetzt: Einem SXM2-Modul mit Mezzanine-Anschlüssen und 300 Watt TDP, einer klassischen PCIe-Steckkarte mit 250 Watt und einem 150-Watt-Ableger davon. Um die reduzierte Leistungsaufnahme zu erreichen, drosselt Nvidia die Taktraten, die Anzahl der Shader-Einheiten bleibt gleich.

  • Tesla V100 mit GV100-Chip (Foto: Marc Sauter/Golem.de)
  • Die GPU misst 815 mm², ein HBM2-Stack rund 92 mm² (Foto: Marc Sauter/Golem.de)
  • Ein Shader-Multiprocessor enthält FP- und INT-Einheiten sowie Tensor-Cores (Foto: Marc Sauter/Golem.de)
  • Volta unterscheidet sich stark von Pascal (Foto: Marc Sauter/Golem.de)
  • Der L1-Cache ist größer und schneller (Foto: Marc Sauter/Golem.de)
  • Volta beherrscht eine verbesserte Warp-Ausführung (Foto: Marc Sauter/Golem.de)
  • Die Tensor-Cores beschleunigen FP16 (Foto: Marc Sauter/Golem.de)
  • NV-Link 2.0 verbindet mehrere Tesla V100 (Foto: Marc Sauter/Golem.de)
Tesla V100 mit GV100-Chip (Foto: Marc Sauter/Golem.de)
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Mit einer Fläche (Die-Size) von 815 mm² ist der GV100 die größte je gebaute GPU. Um einen solchen Chip zu realisieren, kommt das 12FFN-Verfahren von TSMC zum Einsatz. Das steht für 12 nm FinFET Nvidia, da eine modifizierte 16-nm-Variante für eine höhere Transistordichte und bessere Effizienz entwickelt wurde. Der Interposer, auf welchem der GV100 und die vier HBM2-Speicherstapel sitzen, sprengt die Dimensionen der Maske (Reticle), weshalb für ihn zwei Belichtungsdurchgänge benötigt werden.

Auf die obligatorische Frage nach der Chipausbeute (Yield) antwortete Nvidia, dass die Lieferung Abertausender von Tesla V100 belege, dass die GV100-GPU in Serie produzierbar sein. Den scherzhaften Kommentar, wie viele Wafer pro funktionierendem Chip notwendig seien, sorgte dementsprechend für ein breites Grinsen bei Nvidias Jonah Alben. Der Senior VP of GPU Engineering erläuterte anschließend, dass die neuen Tensor-Cores, die unter anderem für die drastisch gestiegene FP16-Rechenleistung verantwortlich sind, viel Platz benötigen. Relative Angaben wollte Alben aber lieber keine machen.

Zu den Verbesserungen des GV100-Chips gehört der L1-Cache. Der weist 128 statt 24 KByte auf und erreicht die vierfache Bandbreite. Weil er mit dem Shared Memory (der auf bis zu 96 der 128 KByte konfigurierbar ist) vereint wurde, sinkt die Latenz und die Programmierbarkeit wird einfacher. Volta unterscheidet sich bei den verdoppelten Schedulern und der Ausführung von Threads massiv von Pascal, die ISA und das SIMT-Modell sind ein anderes.

  • Tesla V100 mit GV100-Chip (Foto: Marc Sauter/Golem.de)
  • Die GPU misst 815 mm², ein HBM2-Stack rund 92 mm² (Foto: Marc Sauter/Golem.de)
  • Ein Shader-Multiprocessor enthält FP- und INT-Einheiten sowie Tensor-Cores (Foto: Marc Sauter/Golem.de)
  • Volta unterscheidet sich stark von Pascal (Foto: Marc Sauter/Golem.de)
  • Der L1-Cache ist größer und schneller (Foto: Marc Sauter/Golem.de)
  • Volta beherrscht eine verbesserte Warp-Ausführung (Foto: Marc Sauter/Golem.de)
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Obgleich Nvidia den GV100 aufgrund seiner FP64- und FP16-Leistung in erster Linie im Profisegment positioniert, eignet sich der Chip auch als Basis für eine Quadro-Workstation- oder Geforce-Gaming-Grafikkarte.

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Anonymer Nutzer 17. Jul 2017

Mein Gott, haben wir inzwischen Luxus-Probleme! :-D

thepiman 07. Jul 2017

"Oger haben Schichten..."

B.I.G 15. Mai 2017

nMP? New Mac Pro? Wie um alles in der Welt hast du AMD dazu bekommen die W9000 für den...

Anonymer Nutzer 12. Mai 2017

Selbst wenn es einmal ein Material geben sollte, welches die notwendigen supraleitenden...

Ach 12. Mai 2017

Tja, das ist dann bei neuronalen Netzwerken eben die Frage. Die Muster nach denen der...



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