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Kepler GK110

Größter Chip der Welt mit 7 Mrd. Transistoren und Hyper-Q

Zur Eröffnung der Konferenz GTC hat Nvidia-Chef Jen-Hsun Huang mit dem GK110 seine neue GPU vorgestellt. Der riesige Chip soll Supercomputer und Workstations mit bis zu 2.880 Rechenwerken beschleunigen - aber erst Ende 2012 als Tesla K20.

Eigentlich war sie mit besonderer Spannung erwartet worden: die Keynote-Ansprache von Nvidia-Mitbegründer und -Chef Jen-Hsun Huang. Schon im Vorfeld sickerte dann aber durch, dass Huang zur Eröffnung der dritten Ausgabe der GPU Technology Conference (GTC) den neuen Chip Kepler GK110 vorstellen werde, und dass dieser aus etwa 7 Milliarden Transistoren bestehe. Auch Nvidia selbst nannte die Zahl eher beiläufig in den vorab an Journalisten verteilten Unterlagen.

Was Huang dann aber auf der Bühne des San Jose Convention Center zeigte, hatte so kaum jemand erwartet - vor allem, weil die zahlreichen neuen Funktionen nicht für die nun erhältlichen Kepler-GPUs und die erste für Rechenanwendungen vorgesehene Karte Tesla K10 gelten, sondern nur für die GPU GK110, die erst im vierten Quartal 2012 auf den Markt kommen soll. GK110 basiert zwar auf der Kepler-Architektur, die auch für die Spielegrafikkarten verwendeten GK104 (Geforce GTX-670, 680, 690) haben mit der neuen GPU aber nur wenig zu tun.

GK110 ist nicht, wie bei früheren Nvidia-Chips, nur ein Ableger der Spiele-GPU mit mehr Rechenwerken, die bei Nvidia Cuda-Cores heißen. Vielmehr gibt es zwar mehr von diesen Einheiten - wie viele hat Nvidia noch nicht verraten -, aber vor allem drei neue Funktionen, die einige der größten Probleme bei GPU-Computing lösen sollen.

Die erste ist "Hyper-Q". So nennt Nvidia die Tatsache, dass der neue Kepler nun von 32 Threads der CPU gefüttert werden kann. Bisher waren GPUs immer dadurch limitiert, dass sie nur über einen Thread mit Befehlen und Daten versorgt werden konnten. Nun, so sagte Huang, könnten auch 32 physikalische Kerne einer CPU gleichzeitig eine einzelne Kepler-GPU ansteuern.

Zwar beherrschten die verschiedenen Schnittstellen, auch DirectX, schon die Verarbeitung von GPU-Befehlen mit mehreren Threads, die GPU selbst war aber immer auf die serielle Übergabe der parallel zu bearbeitenden Daten angewiesen. Diese Beschränkung wird nun aufgehoben, was dafür sorgen soll, dass die GPU immer so weit wie möglich ausgelastet werden kann.

Das klappt auch anders herum: Über eine Cuda-Schnittstelle kann eine CPU mehrere GPUs mit nur einem Thread ansprechen. Das funktioniert unter anderem durch "GPU Direct". Über das Netzwerk - Tesla-Karten stecken in der Regel in Servern - haben die GPUs direkten Zugriff auf den Speicher ihrer Kollegen. Bisher war dafür immer das Kopieren in den Hauptspeicher über die CPU nötig, was viel Zeit gekostet hat.

GPU-Programme parallelisieren sich selbst

Als zweite Neuerung gibt es "Dynamic Parallelism". Damit kann die GPU mehr eigene Kernels und Threads in ihrem Speicher starten, um Verschachtelungen aufzulösen. Diese "nested loops" machten bisher immer wieder die Mithilfe der CPU nötig, zum Beispiel durch die Cuda-Treiber. Nested Loops lassen sich nicht immer vermeiden, etwa wenn gezielt mehrere Berechnungen von ihren Ergebnissen untereinander abhängig sind.

Die GPU kann das nun ohne Zutun der CPU erledigen und die Verschachtelungen selbst auflösen. Dabei muss sich aber, wie Nvidia später erklärte, der Programmierer selbst um den immer knappen GPU-Speicher kümmern. Die neuen Kernels und Threads, die dynamisch gestartet werden, können so weit anwachsen, dass die GPU Daten in den Hauptspeicher per PCIe auslagern muss - das System wird langsamer. Das gilt es zu erkennen und einzugreifen, von sich aus soll Cuda dabei keine Fehler melden, sondern weiterrechnen.

Als dritten, besonders wichtigen Baustein für GK110 nannte Jen-Hsun Huang die Streaming Multiprocessor, SM, wie Nvidia seine SIMD-Einheiten aus mehreren Cuda-Cores nennt. Bisher war ein SM bei Fermi aus 32 Rechenwerken aufgebaut, nun sind es 192. Das war dem Unternehmen gleich die neue Bezeichnung SMX wert. Im Endeffekt ist das aber auch schon bei den Spiele-Keplers so, hier sind ebenfalls mehr Rechenwerke unter einem Kontrollprozessor zusammengefasst, was den Verwaltungsaufwand der SMs untereinander reduziert.

Bis zu 15 SMX-Einheiten soll GK110 besitzen, wie Nvidias Supercomputerexperte Sumit Gupta nach der Vorstellung der Architektur in einem Roundtablegespräch sagte. Das ergibt 2.880 Rechenwerke, fast doppelt so viele wie die 1.536 Cuda-Cores des aktuellen GK104. Das gilt aber noch nicht für die Karte Tesla K20, die Jen-Hsun Huang zuvor auf einem Bild zeigte. Hier sollen es Gupta zufolge nur 13 oder 14 SMX sein, also 2.496 oder 2.688 Rechenwerke.

Genau wollten sich mehrere Nvidia-Mitarbeiter nicht festlegen, was auch für die Leistungsaufnahme der Beschleunigerkarten gilt. Für den kleineren Tesla K10, der noch im Mai 2011 ausgeliefert werden soll, gelten 225 bis 250 Watt TDP. Den genauen Wert, so betonte Sumit Gupta, legen die Hersteller der Geräte fest.

Auch zum Speicherausbau ist noch nicht das letzte Wort gesprochen. "Wir werden so viel Speicher hinter den 384-Bit-Bus klemmen, wie uns die DRAM-Industrie bereitstellen kann. Wie viel das sein wird? Wenn es 8 GByte sind, wird auch das schnell zu klein sein. Es gibt einfach nie genug Speicher", sagte Huang.

In einem Punkt ist sich der Nvidia-Chef aber bereits sicher: "Ich habe gestern Abend nochmal nachgesehen: Das ist der komplexeste Chip, der in Serie hergestellt wird. Auf Platz zwei kommt dann ein FPGA von Xilinx mit 6,8 Milliarden Transistoren. Dann folgen viele GPUs, und die komplexeste CPU ist ein Westmere von Intel mit 2,5 Milliarden Transistoren." Dafür hatte sich Huang vermutlich am Eintrag 'Transistor Count' der englischen Wikipedia orientiert.

Wieder einmal sind die Pläne des Unternehmens, das schon oft sehr große Chips mit entsprechenden Problemen bei der Fertigungsausbeute entwickelt hat, sehr ehrgeizig. Ob sie aufgehen, soll sich im vierten Quartal 2012 zeigen, dann wird der GK110 auf der Karte Tesla K20 ausgeliefert. Nur damit gibt es die hier beschriebenen neuen Funktionen, die früher verfügbare K10 kann damit noch nicht aufwarten.  (nie)


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