NVIDIA Tesla K10 及 K20 技術(shù)規(guī)格詳解在GTC 2012大會上，NVIDIA老總黃仁勛公布了新一代Tesla加速卡的詳情，不過此次發(fā)布的Tesla顯卡算是雙胞胎，一款是基于雙芯GK104架構(gòu)的Tesla K10，另外一款則使用了真正的新架構(gòu)，基于GK110核心的Tesla K20。K10和K20的特性有所不同，重點也不一樣 首先來看K10，它的物理外觀與GTX 690顯卡沒什么區(qū)別，但是NVIDIA公布的幾項參數(shù)耐人尋味， 單精度浮點能力為4.58TFLOPS，帶寬為320GB/s ，作為對比的是GTX 680單精度運算能力3.09TFLOPS，192GB/s帶寬，而GTX 690也有5.62TFLOPS，384GB/s帶寬，上一代Fermi核心浮點運算能力為1.58TFLOPS，帶寬192GB/s。 從參數(shù)上看，K10達(dá)到了NVIDIA所說的三倍于Fermi家族的單精度浮點能力，但是比GTX 680只提高了50%，帶寬也只高了了67%左右，明顯不如GTX 690顯卡。 由于是同樣的架構(gòu)，Tesla K10很明顯在核心和顯存頻率上做了妥協(xié)，由于GK104架構(gòu)的能效比很高，而HPC領(lǐng)域?qū)摹l(fā)熱也不甚敏感，不知NVIDIA為何將K10的規(guī)格定的比GTX 690還低。 現(xiàn)場的圖片沒有公布K10的顯存容量和TDP信息，但是GeForce GRID頁面出現(xiàn)的K520顯卡規(guī)格與K10一致，而顯存容量是8GB，TDP是250W，二者其實都是雙芯GK104顯卡，因此Tesla K10也是8GB顯存，250W TDP 。 （這個功耗低于GTX 690的300W，或許是規(guī)格降低唯一可能的解釋了） Tesla K10現(xiàn)在就可以出貨，但是它并不是重點， 個人覺得它只是個過渡產(chǎn)品，扮演救火隊員的角色 ，因為GK104先天孱弱的雙精度運算能力注定了它不可能在HPC市場有多高的成就，NVIDIA之所以推GTX 690上陣是因為GK110架構(gòu)來的比預(yù)期的還要晚。 GK110是NVIDIA針對高性能GPU計算市場開發(fā)的架構(gòu)， 之前一直傳聞到今年8月份就會發(fā)布，但是NVIDIA給出的日期是今年第四季度 ，不論是28nm產(chǎn)能還是芯片自身的問題，這大半年的空白期總需要有人先頂上，這就是K10的使命了。Tesla K20與GK110架構(gòu) NVIDIA對K20的描述是“3倍雙精度浮點性能”，并有Hyper-Q、Dynamic Parallelism等多種并行計算技術(shù)加持，這些是現(xiàn)有的GK104架構(gòu)不具備的。 NVIDIA的PDF資料中介紹了GK110的SMX架構(gòu)，也是192個CUDA核心 必須要承認(rèn)，以前泄露的有關(guān)GK110架構(gòu)的消息是錯誤的，GK110的SMX架構(gòu)其實跟GK104還是一樣的，都是192個CUDA核心，32組SFU單元以及32個LD/ST單元。GK110架構(gòu)圖 除去其他的功能單元之外，GK110核心總共有15組SMX單元，2880個CUDA核心， 但是Heise聲稱并非所有單元都是啟用的，實際上可能只有13-14組SMX單元，實際CUDA核心是2496或者2688個。 顯存位寬是384bit，已為黃仁勛和NVIDIA CTO確認(rèn) 。 由于CUDA核心數(shù)已經(jīng)低于之前的報導(dǎo)，顯存位寬降到384bit也是很自然的事，如果保持GK104的6Gbps顯存速率，那么GK110的帶寬將達(dá)到288GB/s，終于超過AMD GCN架構(gòu)的260GB /s了。 NVIDIA給出的3倍雙精度浮點性能不知是跟GF110顯卡還是跟GF110核心的Tesla加速卡做的比較，GF110的單精度浮點能力為1.58TFLOPS，顯卡中的雙精度為單精度的1/ 4，也就是0.4TFLOPS，但是GF110核心的Tesla卡雙精度能力可達(dá)單精度1/2，大約是0.8TFLOPS。 如此一來，如果以顯卡為基礎(chǔ)，GK110的雙精度浮點性能大約是1.2TFLOPS以上，如果是Tesla卡的3倍，那就是2.4TFLOPS以上，鑒于后者已經(jīng)超出之前傳聞的2TFLOPS的能力， GK110的雙精度浮點能力應(yīng)該是1.2TFLOPS或更高 。 Tesla K20配置了6pin+8pin供電接口 核心面積和TDP未知，不過K20配備的是6pin和8pin供電接口，最大TDP不會超過300W。 晶體管數(shù)量也是一個70億，準(zhǔn)確點說是71億。 GK110并行計算技術(shù)介紹顯卡規(guī)格方面的信息基本就是這么多了，再來看一下NVIDIA為GK110所增加的新技術(shù)吧。Dynamic Parallelism（動態(tài)并行） GK110架構(gòu)的首要目標(biāo)之一就是使程序員更方便地調(diào)用GPU強大的并行計算能力 。 傳統(tǒng)的模式下，GPU每次操作都需要CPU的參與，而Dynamic Paralleliom的存在使得GPU接收數(shù)據(jù)時會動態(tài)刷新線程而無需CPU參與。 由于內(nèi)核有了獨立加載工作負(fù)載的能力，動態(tài)并行技術(shù)允許程序直接在GPU上運行。 這項技術(shù)的好處就是可以降低編程的復(fù)雜性，原本需要200-300行代碼才能完成的工作在GK110顯卡上只需要30行就可以了。Hyper-Q 上一項技術(shù)強調(diào)的是簡化操作，是給CPU減負(fù)，而Hyper-Q則是增加了CPU同時加載工作的核心數(shù)，是在提升=高CPU的利用率，避免CPU過多的閑置。 Fermi架構(gòu)中CPU只能同時運行一個MPI（Message Passing Interface消息傳遞接口）任務(wù)，但是在GK110架構(gòu)中CPU同時運行的MPI任務(wù)數(shù)多達(dá)32個。 傳統(tǒng)的MPI任務(wù)主要基于多核CPU應(yīng)用，與GPU強大的并行計算能力相比，CPU處理的MPI任務(wù)量實在是太小了，往往會帶來虛假的GPU依賴性，導(dǎo)致GPU的性能無法有效利用， Hyper-Q大幅提高了CPU可以分配給GPU的MPI任務(wù)量，如果同時傳遞32個任務(wù)給GPU，那么理論性能會達(dá)到Fermi架構(gòu)的32倍，實際應(yīng)用中雖然不會這么夸張，但是優(yōu)化調(diào)度之后GPU的并行計算能力還是會有改善。GPU Direct GPU Direct直連是NVIDIA官方PDF中沒有提到的，不過依然值得解釋一下。 NVIDIA已經(jīng)推出了基于Kepler架構(gòu)的GeForce GRID云游戲技術(shù)，那么使用Kepler顯卡的服務(wù)器就免不了要互相交換數(shù)據(jù)。 GPU Direct技術(shù)可以讓服務(wù)器的中不同顯卡直接讀取顯存的數(shù)據(jù)，甚至不同服務(wù)器之間的顯卡也可以通過網(wǎng)卡讀取另一塊顯卡顯存中的數(shù)據(jù)，簡單來說就是提高了顯卡的數(shù)據(jù)交換能力，所需的步驟更少，延遲更低。CUDA 5 要想使用上面介紹的技術(shù)就必須使用新的CUDA 5，GTC大會上NVIDIA已經(jīng)發(fā)布了一個預(yù)覽版的CUDA 5 SDK，正式版將在今年三季度發(fā)布。 Kepler顯卡發(fā)布之后，Tesla家族也終于迎來架構(gòu)更新，而且很快就會有更新架構(gòu)的Tesla加速卡，得益于GK104良好的