Согласно новому патенту, компания AMD собирается начать производство полупроводниковых устройств нового типа — ускорителей операций машинного обучения. Для этого предлагается выпускать одиночные модули или сконфигурированные блоки из нескольких выделенных процессоров, которые AMD собирается называть «ускорителями специализированной обработки» или APD (Accelerated Processing Device).
Новые чипы могут применяться вместе с игровыми процессорами и совместно с графическими процессорными сборками в центрах обработки данных.
Патент описывает способ настройки памяти таких чиплетов, которая может делиться на две части: первая может использоваться в качестве кэша, вторая — в качестве памяти с прямым доступом.
Кэш-память в ML-чиплетах используется вычислительными блоками, размещенными на том же чиплете, для операций ML. В патенте не указываются конкретные варианты ее применения. Он ограничивается только упоминанием возможности использования такой памяти в обычных процессорах, графических чипах или других устройствах, где требуется кэширование. Но основной целью установки кэш-памяти называется ее использование для работы графических процессоров, где требуется выполнять обработку крупных потоков SIMD-команд.
Для использования памяти APD-модуля предлагается подключать ее к нескольким конвейерам, несущим как вычислительные, так и графические команды, работая под управлением центрального процессорного блока. Такое решение позволит применять APD-чипы для визуализации графики и обработки вычислительных рабочих нагрузок, где требуются интенсивные вычисления. Такие потоки команд обычно возникают при обработке команд в сетевом трафике.
APD-модуль содержит несколько SIMD-блоков. Они могут выполнять векторные операции, а также скалярные операции в ограниченном объеме, как это реализовано у графических процессоров AMD.
Помимо этого, AMD предлагает применять новые вычислительные блоки для выполнения матричных операций в задачах тензорных вычислений. Другой вариант использования APD-чиплетов — выполнение задач кэширования / машинного обучения на выделенных блоках.
Отмечается, что назначение памяти на ML-чиплетах может меняться. Она может переключаться и работать и как кэш-память для ядра APD, и в качестве кэш-памяти/памяти прямого доступа для хранения результатов ввода и вывода в операциях ML-ускорителей. Кэш-память на ML-чиплетах может также использоваться как кэш L3 для ядра APD (GPU) и как физический интерфейс между ядром APD и памятью, расположенной ближе к GPU.
Ранее редакция THG.ru опубликовала обзор лучших процессоров для игр. Выбрать лучший процессор для игр непросто — для кого-то лучшим может быть самый доступный процессор, для других — самый производительный. Мы стараемся учитывать все факторы и публикуем регулярно обновляемый материал, в котором стараемся рекомендовать действительно лучший процессор для игр в любой ценовой категории — от $100 до топового сегмента. Подробнее об этом читайте в статье «Лучший процессор для игр: текущий анализ рынка».
