17 يناير 2017

معمارية Maxwell - و ما الذي تقدمه في عالم العاب الحاسب الشخصي

معمارية ماكسويل

Nvidia-CUDA-APCW

عندما قامت شركة إنفيديا بتقديم تقنية CUDA كواجهة برمجية لمعماريها الأولى Tesla G80 التي قدمت Unified Shader Processor لأول مرة كان هذا إيماناً بأن مجال معالجة الرسوميات سيصبح أكثر منافسة و ستصبح الرسوميات أكثر دقة و واقعية و هذا يعني زيادة حجم البيانات المطلوب معالجتها و بالتالي سيتطلب قدرات معالجة أكبر، و منذ هذا الحين تقدم الشركة معمارية تلو الأخرى في سبيل تحقيق هذا بكفاءة و فاعلية.

في هذا الجزء سنتعرف على معمارية ماكسويل Maxwell مع مقارنتها بمعمارية كيبلر Kepler التي قدمتها الشركة منذ أكثر من عامين و كانت نقطة تحول كبيرة في إستراتيجية و فلسفلة الشركة تجاه تصميم المعماريات .

Nvidia-Gaming-Products-Line-APCW

آتت معمارية كيبلر Kepler بهدف واحد وهو تحسين الأداء مع تقليل إستهلاك الطاقة لتتيح تقديم نطاق عريض من المنتجات و في سبيل هذا قد قامت إنفيديا بالعديد من التعديلات الجذرية التي نجحت في تحقيق هذا الهدف منها بشكل كبير و حققت نجاحاً كبيراً في مجال البطاقات الرسومية وكذلك في مجال الحوسبة العامة – مع رقاقة GK110 – رغم التأخر الذي عانت منه في بداية إطلاقها،

تأتي معمارية ماكسويل لتكمل هذه المسيرة بتحسين معدلات أداء/ إستهلاك طاقة عن الجيل السابق و في سبيل هذا قامت الشركة بعدد من التغييرات البسيطة التي سنتاولها فيما يلي :-

Streaming Multiprocessor

هي قلب المعالج الرسومي وهي الجزء الذي شمل العديد من التغييرات في سبيل تحسين كفاءة المعالج و تقديم معدلات أداء/ إستهلاك طاقة أفضل – لا تختلف المعمارية كثيرا عن معمارية كيبلر – لا يوجد تغييرات جذرية أو دارمية على مستوى تصميم العتاد أو الدعم للمكتبات البرمجية مثل DirectX أو Open CL فقط غعادة ترتيب الأوراق.

maxwell VS Kepler-core-APCW

كما هو واضح في الصورة وجود اختلاف بين SMM (على اليسار) لمعمارية ماكسويل و SMX لمعمارية الكيبلر (على اليمين).

أولى هذه الملاحظات هو إنخفاض عدد المظللات Stream processor أو CUDA Core و تقسيم SMM إلي أربع نطاقات، هذه التغييرات أساس لتحقيق معدلات إستهلاك طاقة منخفضة مقابل معدلات إستهلاك معمارية كيبلر.

maxwell VS Kepler-core-APCW

في معمارية الكيبلر تم توحيد تردد النواة بالكامل و التخلص من عتاد التوزيع و جدولة التعليمات المعقد – صاحب معدلات إستهلاك طاقة عالية – والأعتماد على بديل برمجي له و هذا في سبيل الحصول على أداء أفضل و كانت أحد مميزات SMX هي مشاركة الموارد بين أجزاء النواة حيث أن عتاد التوزيع Warp يخدم عدد اكبر من قنوات المعالجة – Cuda Core , Load/Store units ,Special Function SFUs ,Texture Units, FP64 cores CUDA يمكنك مراجعة هذا المقال للمزيد من التفاصيل

صفحة: 1 2 3 4 5 6

Article Tags

Related Posts