Исходное сообщение
"В ядро Linux 6.2 войдёт подсистема для ускорителей вычислени..." Отправлено Аноним, 02-Дек-22 08:10
В какой-то момент fixed function hardware наворачивать всех задолбало и они вместо этого поставили массив SIMD-образных ALUшек который может что угодно считать, включая и все функции предшественников. Сначала делили шейдеры по типам, потом плюнули и сделали унифицированый массив который динамически делится по мере надобности. ALU не очень высокочастотные и не особо быстро разворачиваются в другую сторону, но их много, поэтому суммарная вычислительная мощь, если удалось распараллелить - огого. Вон те акселераторы не так уж принципиально отличаются, просто NPU оптимизированы на другие типы данных. Им и int8 хватает, иногда еще float16 какой. Совсем базово, зато площадь ALU мизерная и их можно в чип набить, для трекинга состояния нейрона хватает. И получается ускоритель обсчета нейронов, который сразу толпу нейронов за раз ворочает. Сильно эффективнее GPU. Типовая железка таковой врядли будет: дофига дохленьких ядер являются полным позором на не особо параллелящихся задачах и всем что "не массовые вычисления". Даже более продвинутые ALU из GPU совсем не интересны как generic процессоры. Очень медленно разворачивается в другую сторону и малоинтересен для ветвящихся/непараллелящихся/управляющих/etc задач. Это к тому что запустить 100500 процессов в параллель как бы можно но скорость их выполнения и общая эффективность будет ни о чем.

Ваше сообщение
Имя*:
EMail:	Для отправки ответов на email укажите знак ! перед адресом, например, !user@host.ru (!! - не показывать email). Более тонкая настройка отправки ответов производится в профиле зарегистрированного участника форума.
Заголовок*:
Сообщение*:	> В какой-то момент fixed function hardware наворачивать всех задолбало и они вместо > этого поставили массив SIMD-образных ALUшек который может что угодно считать, включая > и все функции предшественников. Сначала делили шейдеры по типам, потом плюнули > и сделали унифицированый массив который динамически делится по мере надобности. ALU > не очень высокочастотные и не особо быстро разворачиваются в другую сторону, > но их много, поэтому суммарная вычислительная мощь, если удалось распараллелить - > огого. > Вон те акселераторы не так уж принципиально отличаются, просто NPU оптимизированы на > другие типы данных. Им и int8 хватает, иногда еще float16 какой. > Совсем базово, зато площадь ALU мизерная и их можно в чип > набить, для трекинга состояния нейрона хватает. И получается ускоритель обсчета нейронов, > который сразу толпу нейронов за раз ворочает. Сильно эффективнее GPU. > Типовая железка таковой врядли будет: дофига дохленьких ядер являются полным позором на > не особо параллелящихся задачах и всем что "не массовые вычисления". Даже > более продвинутые ALU из GPU совсем не интересны как generic процессоры. > Очень медленно разворачивается в другую сторону и малоинтересен для ветвящихся/непараллелящихся/управляющих/etc > задач. Это к тому что запустить 100500 процессов в параллель как > бы можно но скорость их выполнения и общая эффективность будет ни > о чем.
	Введите код, изображенный на картинке: