AMD Vega architecture

AMD akhirnya meluncurkan detail awal dari arsitektur GPU yang akan hadir, yaitu AMD Vega. Direncanakan dan dieksekusi selama 5 tahun, arsitektur Vega menghadirkan kemungkinan-kemungkinan baru dalam game PC, desain profesional dan Machine Intelligence di mana arsitektur GPU tradisional belum mampu untuk mengatasi secara efektif.

AMD VEGA

Beban kerja data-intensif menjadi hal baru yang normal, dan sifat paralel GPU meminjamkan dirinya secara ideal untuk mengatasi hal tersebut. Namun, pengolahan dataset baru yang besar ini membutuhkan akses cepat untuk sejumlah besar memori. Arsitektur revolusioner sub-sistem memori AMD Vega memungkinkan GPU untuk mengatasi set data yang sangat besar yang tersebar di campuran jenis memori. Kontroler cache dengan Bandwidth tinggi di GPU berbasis AMD Vega dapat mengakses on-package cache dan sejumlah memori off-package secara fleksibel, mode yang dapat diprogram menggunakan data fine-grained.

“Merupakan hal yang luar biasa untuk melihat GPU digunakan untuk memecahkan masalah data berskala gigabyte pada gaming hingga skala exabyte data pada machine intelligence. Kami merancang arsitektur Vega untuk membangun kemampuan ini, dengan fleksibilitas untuk mengatasi luasnya masalah GPU yang akan dipecahkan tidak hanya hari ini, tapi juga lima tahun dari sekarang. High-bandwidth cache kita adalah kendala penting yang memiliki potensi untuk mempengaruhi pasar GPU secara keseluruhan, “kata Raja Koduri, senior vice president and chief architect, Radeon Technologies Group, AMD.

Kelebihan arsitektur GPU AMD Vega

 Arsitektur memori GPU paling canggih di dunia: Arsitektur Vega memungkinkan hirarki memori baru untuk GPU. Pendekatan baru yang radikal ini datang dalam bentuk high-bandwidth cache yang baru dan kontrolernya. Fitur cache dengan teknologi HBM2 terdepan yang mampu mentransfer terabyte data setiap detik, dua kali lipat bandwidth per-pin melebihi teknologi  HBM generasi sebelumnya. HBM2 juga memungkinkan kapasitas yang jauh lebih besar kurang dari setengah ukuran memori GDDR5. Arsitektur Vega dioptimalkan untuk streaming dataset yang sangat besar dan dapat bekerja dengan berbagai jenis memori sampai dengan 512TB virtual address space.
 Pipeline geometri generasi berikutnya: Game dan aplikasi profesional saat ini menggunakan geometri yang sangat kompleks yang diaktifkan oleh peningkatan luar biasa dalam resolusi perangkat akuisisi data. Ratusan juta poligon di setiap frame yang diberikan telah saling mengunci dengan rapat sehingga sering ada banyak poligon yang diberikan per pixel. Pipeline geometri Vega generasi berikutnya memungkinkan programmer untuk mengekstrak efisiensi yang luar biasa dalam mengolah geometri yang kompleks ini, dimana saat yang bersamaan dapat memberikan lebih dari 200% dari throughput per-clock melebihi arsitektur Radeon sebelumnya [1]. Pipeline ini juga memiliki peningkatan load-balancing dengan distributor beban kerja cerdas untuk memberikan kinerja yang konsisten.
 Mesin komputasi generasi berikutnya: Inti dari arsitektur Vega adalah, mesin komputasi generasi berikutnya yang dibangun di unit komputasi yang fleksibel yang secara natif dapat memproses 8-bit, 16-bit, 32-bit atau 64-bit operasi di setiap clock cycle [2]. Sejumlah compute unit ini dioptimalkan untuk mencapai frekuensi signifikan lebih tinggi dari generasi sebelumnya dan dukungan mereka terhadap tipe data variabel membuat arsitektur ini sangat serbaguna di berbagai beban kerja.
 Mesin pixel canggih: Mesin pixel Vega baru ini mempekerjakan Draw Stream Binning Rasterizer, dirancang untuk meningkatkan kinerja dan efisiensi daya. Hal ini memungkinkan untuk melakukan”fetch one, shade one” piksel melalui penggunaan bin cache dari sebuah smart on-chip dan awal pemisahan piksel tak terlihat di tahap akhir. Mesin pixel Vega saat ini adalah klien dari onboard L2 cache, memungkinkan pengurangan overhead yang besar untuk beban kerja grafis yang sering melakukan operasi read-after-write.

Produk GPU berbasis  arsitektur AMD Vega ini diharapkan untuk dikirim pada semester pertama 2017.

MayHem promo

Leave a Reply