Подождите...Каталог
GF104: суперскалярность и сближение с CPUКогда финальная схема GF100 GPU была представлена на январской CES2010, стало понятно, что NVIDIA создала такой модульный дизайн ядра, что получить из него упрощенные версии для дешевых карт не составит никакого труда. Вся процедура разработки соответствующих чипов должна была свестись лишь к уменьшению числа GPC и ROP (во всяком случае, до удешевления видеокарт не ниже 100 долларов). Естественно, от GF104 не ожидали ничего иного, кроме как сокращения числа графических кластеров на 1 или 2 для уменьшения площади чипа. Однако NVIDIA выбрала совершенно иной путь. Давайте начнем рассмотрение архитектуры новинки с высокого уровня. Если вы помните, в GF100 присутствовало 4 GPC, каждый из которых содержал растровый движок и 4 SM. В свою очередь, SM состояли из 32 ядер CUDA, 16 модулей загрузки/хранения данных, 4 модулей специальных функций SFU, 4 текстурных блоков, 2 планировщиков Warp с 1 диспетчером на каждой единице, 1 полиморфного движка (с тесселятором) и, наконец, кэша L1 и регистров.
GF104 имеет в своем составе уже 2 GPC, которые в целом аналогичны по структуре GF100. Каждый из кластеров наделен 4 SM и растровым движком Raster Engine. Однако как только мы спускаемся на уровень ниже к составу самих SM, нас ожидает большой сюрприз, так как, хотя качественно шейдерные мультипроцессоры не претерпели особых изменений, количественно их состав существенно изменился.
Наиболее важное и заметное изменение здесь состоит в том, что NVIDIA серьезно увеличила число исполнительных блоков в составе SM. Тогда как у GF100 в одном мультипроцессоре находилось 32 ядра CUDA, в GF104 их отныне 48. В тоже время, количество SFU, как и текстурных модулей возросло с 4 до 8. В результате на один SM в GF104 приходится больше вычислительной мощности и возможностей текстурирования, чем в GF100. Именно по этой причине у «полного» GF104 в распоряжении находится целых 384 ядра CUDA, притом что само число SM вдвое меньше, чем у GF100. Не менее значительна и перестройка внутренней структуры SM для более эффективного исполнения команд в новой конфигурации. Еще со времен выпущенного в 2006 году G80 размер инструкций Warp оставался неизменным, оставаясь 32-поточным. В случае с Fermi, исполнение одного Warp занимало 2 (или более) такта для ядер CUDA – сначала обрабатывались первые 16 потоков, затем вторые. Для полной загрузки SM требовалось, чтобы во всех потоках выполнялись одни и те же инструкции в определенный момент времени. По этой причине SM внутри делятся так, чтобы число исполнительных блоков соответствовало возможностям диспетчеров потоков:
 По сути, суперскалярное исполнение команд представляет собой метод, который обеспечивает перестроение инструкций в потоке на максимально низком уровне (Instruction Level Parallelism). Чип анализирует поток команд, и, если находящаяся в Warp далее по очереди инструкция не зависит от результатов обработки предыдущих, рапортует о возможности параллельного исполнения. Существуют разнообразные способы достижения ILP, но суперскалярность – один из наиболее эффективных и распространенных методов решения этой задачи. Например, все x86-совместимые процессоры, начиная с Intel Pentium первого поколения, построены на суперскалярных архитектурах. Для NVIDIA же, которая ранее фокусировалась на Thread Level Parallelism (TLP) вместо ILP, такой подход в новинку. 
Практически, суперскалярность нужна GF104 для достижения двух целей: отдачи инструкций третьему блоку ядер CUDA при наличии всего двух планировщиков Warp, и для повышения общей эффективности. В лучшем для GF104 случае, чип способен использовать от 4 до 7 исполнительных блоков, тогда как GF100 был способен задействовать от 2 до 6 модулей. Положительный эффект для нового GPU от таких изменений должен выразиться в большей эффективности в расчете на тактовую частоту, чем у GF100. Обратная же сторона медали состоит в том, что теперь разница между худшим и лучшим сценарием для чипа более выражена; попросту говоря, использовать третий блок потоковых процессоров, даже несмотря на усовершенствованные планировщики, диспетчеры и поддержку суперскалярности сложнее, чем первые два. Можно предположить, что чип будет загружать на 100% все имеющиеся в наличии 384 ядра CUDA в ограниченном количестве случаев, а в большинстве приложений в полную силу будут стабильно работать 256 ядер. Естественно, сделанные NVIDIA шаги для повышения эффективности чипа принесут свои плоды, но говорить о том, что 384 ядра в GF104 задействуются столь же полно, как если бы в GPU присутствовал третий блок планировщика Warp, мы бы не стали. В общем и целом, GF104 следует давно наметившейся тенденции сближения CPU и GPU. С внедрением в графический чип принципов суперскалярности NVIDIA сделала GF104 еще более похожим на центральные процессоры, чем GF100. Особенно интересным выглядит данный факт в свете того, что анонс GeForce GTX 460 не совпадает с представлением принципиально новой архитектуры; похоже, что лишь с GF104 NVIDIA наконец-то удалось «воплотить в железе» свои первоначальные идеи по устройству Fermi. [N3-Прочие особенности архитектуры GF100] Помимо добавления новых суперскалярных возможностей в GF104, NVIDIA проделала и некоторые дополнительные действия с этим GPU, созданным по архитектуре Fermi. Так как новинка относится к сегменту middle-end, GF104 не требуется одновременно «воевать на два фронта». Речь идет о применении GPU в различных условиях. Так, если GF100 необходимо было быть как настольным/профессиональным ускорителем трехмерной графики, так и вычислительным процессором для Tesla, задачи GF104 ограничиваются потребительским 3D. Поэтому NVIDIA решила полностью избавиться от ECC и сильно урезать не слишком нужные для графического процессора среднего класса возможности вычислений с удвоенной точностью FP64. Итак, продвинутая коррекция ошибок для GF104 недоступна. Стоит ли сильно переживать по этому поводу? Пожалуй, если отбросить сильные радиоактивные всплески на солнце и прочие маловероятные возможности возникновения проблем при передаче данных по шине от чипа к памяти, причин к применению ECC на массовой карте нет. На самом деле, NVIDIA добавила эту способность для тех требовательных корпоративных пользователей Tesla, которым необходима экстремальная гарантированная надежность, предотвращающая даже самую малую вероятность возникновения ошибки в вычислениях. Для потребительской же графики, где в худшем случае ошибка выразится в кратковременных артефактах картинки, которые игрок, скорее всего, даже и не заметит, в ECC нет необходимости, и потому отказ от этой технологии полностью оправдан. Что касается вычислений удвоенной точности, то от данной возможности NVIDIA решила не отказываться полностью. Хотя, как и ECC, FP64 по большей части применимы в Tesla, определенную пользу такие расчеты могут принести и в играх, потому полностью лишить новинку FP64 было бы неверно. Более того, тогда разработчики потеряли бы возможность писать и отлаживать соответствующее программное обеспечение на домашних компьютерах и ноутбуках (мобильная версия GF104 не заставит себя долго ждать), а покупка топовых акселераторов лишь для полнофункциональной технологии GPGPU CUDA не всегда может быть оправданной. В конечном счете, с GF104 пошли на своеобразный и интересный компромисс. Инженеры NVIDIA лишили поддержки вычислений двойной точности два из трех блоков ядер CUDA в каждом SM. То есть только каждые 16 ядер из 48 имеющихся в мультипроцессорах способны обсчитывать FP64. Такой элегантный подход помог NV сэкономить на числе транзисторов на кристалле, а вместе с тем на его площади и себестоимости, сохранив при этом саму возможность расчетов FP64. Следует понимать, что из-за того, что лишь 1 блок в SM способен выполнять вычисления данного стандарта, а в самой архитектуре заложено ограничение по скорости в виде ¼ производительности FP32 (искусственное двукратное замедление относительно реальных возможностей Fermi), вычислительным FP64 монстром GF104 не стать. Но и 1/12 быстродействия FP32 будет достаточно для эффективного программирования, отладки, или нескольких процентов ускорения в играх. Далее рассмотрим текстурные блоки GF104. Все старшие платы GeForce серии GTX 400 обладали достаточными возможностями текстурирования; интересно то, что при более высокой, чем у GT200, общей скорости этой операции число соответствующих аппаратных блоков сократилось, а их эффективность повысилась. Не обладая точными данными по реальным наиболее узким местам GF104, мы не можем говорить о том, что чип недостаточно эффективен в текстурировании, но, с другой стороны, трудно представить, что GF100 обладал таким запасом прочности по этому параметру, что потеря 32 текстурных модулей никак не сказалась бы на GTX 460. Поэтому при проектировании GF104 NVIDIA удвоила число текстурных блоков. «Полный» GF104 имеет в своем составе такое же количество текстурных модулей (64 штуки), как и GF100, при этом обладая лишь половиной SM последнего. Согласно комментариям NV, такое решение было принято вследствие компактного размера текстурных модулей; они могут быть добавлены на ядро без существенных затрат. В тоже время, нехватка производительности при текстурировании могла бы свести на нет все прочие преимущества чипа – допускать дисбаланса между текстурной и шейдерной производительностью было бы неверно. Мы не можем подтвердить или опровергнуть насущную необходимость целых 64 блоков текстурирования в GF104 в свете того, что современные eye candy режимы игр и максимальные настройки качества рендеринга зачастую требуют именно большой шейдерной производительности вместе со скоростным антиалиасингом, но, в любом случае, упрекать NVIDIA за щедрость было бы неблагодарным.  Для тех читателей, которым интересно, как все эти описанные изменения повлияли на размер SM, сообщаем, что каждый мультипроцессор теперь действительно увеличился, однако этот прирост не так значим, как может показаться. После добавления всех дополнительных функциональных блоков, включая планировщики Warp с возможностью суперскалярного планирования, отказа от ECC и частично FP64, занимаемая SM площадь увеличилась на четверть. Оптимизируя и без того массивный GF100, NVIDIA не смогла использовать SM такой структуры во флагманском чипе, однако для GF104 25% прирост площади кристалла оказался оправданным в свете реально возросшего быстродействия. [N4-Знакомство с GTX 460] Одновременно с анонсом самого чипа GF104 появились и первые карты GTX 460. Уже с самого начала на полках магазинов будут присутствовать как референсные, так и нереференсные версии новинки. Естественно, предложенный NVIDIA дизайн поначалу будет более распространен, поэтому в данном материале мы сконцентрируемся именно на PCB стандартного типа. Как уже говорилось ранее, NVIDIA анонсировала 2 типа карт GTX 460: версию с одним гигабайтом видеопамяти и 768 Мб модель. По дизайну печатных плат они различаться не будут, со снятым кулером различить платы можно по отсутствию 7 и 8 чипов GDDR5 у версии с меньшим объемом VRAM. Начнем рассмотрение единственно доступного на сегодняшний день представителя линейки GTX 460 с PCB. Чип GF104 размещен по центру 21-сантиметровой печатной платы, и это довольно значимое отличие от того, что мы видели прежде. Так, в серии GTX 200, вне зависимости от уровня видеокарты, использовался один и тот же дизайн с длиной платы26.7 см. Даже самый медленный GTX 260 не был исключением из данного правила. Надо сказать, что в плотно упакованном корпусе небольшого размера такие геометрические параметры могли стать препятствием для установки, однако с GTX 460 ситуация меняется в лучшую сторону; вряд ли найдется такой корпус, в который новинка на базе GF104 не поместится. Естественно, мы сейчас говорим о стандартных ATX-решениях, а не mini-ITX HTPC и им подобных. Более того, с учетом рекомендуемой цены карты, она стала самой короткой и компактной среди конкурентов. Например, любой из Radeon HD 5830 обладает более длинной PCB, и даже 5850 при сравнимом TDP в 151 Вт более чем на 2.5 см длиннее.     Важной частью современной видеокарты является система охлаждения. Как и редизайн архитектуры чипа, применение принципиально иного, нестандартного для NVIDIA кулера нас несколько удивило. В свое время именно NVIDIA начала использовать конструкции СО, в которых обычный вентилятор был заменен центробежным вентилятором, располагавшимся правее радиатора в конце печатной платы таким образом, чтобы выдувать горячий, проходящий через пластины воздух наружу из системного блока. Сначала такие кулеры были привилегией старших карт, но затем стали стандартом и для среднего ценового диапазона. Свою популярность эти системы охлаждения заслужили оправданно: высокая эффективность в сочетании с низким уровнем шума оказались непревзойденными. В случае с GTX 460 NV решила отойти от устоявшейся хорошей традиции и использовать обычный вентилятор, расположенный по центру радиатора с двумя тепловыми трубками, на которые насажены пластины с обеих сторон от крыльчатки. В свою очередь, тепловые трубки крепятся к медному основанию, которое уже прилегает к крышке теплораспределителя GPU.    С рекомендуемой MSRP ценой на уровне $199 и 150 Вт TDP, 768 Мб GTX 460 является первой платой поколения Fermi, пригодной для эксплуатации в HTPC. Хотя мы не думаем, что данная видеокарта будет часто выбираться для такого применения (скорее, популярным решением для мультимедийных ПК станет еще не анонсированный GF106), NVIDIA сделала все необходимое для поддержки современных стандартов и дотянулась до установленной ранее AMD Radeon HD 5000 планки. Так, GTX 460 является первым GPU GF10x, который полностью поддерживает битстримминг аудио по HDMI для DTS Master Audio и Dolby TrueHD. Напомним, таких возможностей у GF100 не было; для флагманского решения NVIDIA внедрила лишь 8-канальный LPCM звук, который остался неизменным и в GF104. Надо признаться, что выпуск GF104 в некотором роде напоминает переход от G80 к G92: тогда NVIDIA разместила чип NVIO на кристалле, несколько упростила и повысила эффективность GPU, ставшего впоследствии крайне популярным долгожителем, пережившим помимо всего прочего и переход на более тонкий техпроцесс. Похоже, что GF104 имеет все шансы повторить успех своего предшественника. Однако, как и в случае с 3DVision Surround, реализация этой функции несколько запаздывает. Причем речь идет не только об опоздании по сравнению с AMD; на данный момент заявленная возможность не реализована в имеющихся драйверах (как до недавнего времени было с 3DVS), NVIDIA обещает активировать ее в ближайшем будущем. Наконец, отметим и интересную позицию, занятую NVIDIA в части продвижения GTX 460. Хотя это и не свойственно компании, калифорнийцы делают особый акцент на возможностях разгона карт. Мало того, что все продающиеся на данный момент платы имеют несколько повышенные частоты, у них есть еще и запас по дополнительному разгону. Так, NV говорит о том, что подавляющее большинство плат должно достигать отметки в 800 МГц по ядру. Четких гарантий, как в случае с Radeon HD 5970, компания не дает, и не берет на себя дополнительной ответственности, однако все 6 из имеющихся у нас в тестовой лаборатории плат действительно оказались в состоянии разогнаться до 800 МГц. Надо понимать, что при эксплуатации в нештатных режимах карта лишается гарантии, а энергопотребление вместе с тепловыделением растут. Тем не менее, если вы готовы пойти на такой шаг, то, как показало наше тестирование, чип отлично откликается на повышение частот осязаемым приростом производительности. [N5-Тестовая конфигурация и программы] Для нашего тестирования мы использовали 256 линейку драйверов NVIDIA ForceWare, постоянные обновления которой привели к текущей версии под номером 258.80. Что касается быстродействия, мы не нашли каких-то значимых изменений по сравнению с 256 релизом, выпущенным с GTX 465, так что сравнивать их между собой корректно. Заметим, что результаты GTX 480 и 470 были получены с более ранним ПО. Тем не менее, для этого материала, там, где новые драйверы давали заметную прибавку скорости, данные были обновлены. Что касается плат Radeon, мы продолжаем использовать Catalyst 10.3a. Скорость Radeon 5000 в используемых нами играх не изменилась со времени выпуска этого пакета. Так как на тестировании побывали платы различных производителей, все их результаты отражены на диаграммах. Если вы хотите узнать подробнее об особенностях плат ASUS, Zotac и EVGA, рекомендуем ознакомиться со второй частью статьи. Для тестирования GTX 460 в SLI мы использовали комбинацию референсной 1 Гб платы с Zotac 1 Гб GeForce GTX 460. Хотя полученные цифры производительности такой связки полностью объективны, производить замеры генерируемого шума было бессмысленно. К сожалению, пару референсной версии 768 Мб GTX 460 для SLI нам найти не удалось; вместо этого в SLI фиксировались результаты двух EVGA GTX 460 768 Мб SuperClock. Тестовая конфигурация:
| ||||
