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剖析GPU未来发展方向

2022-04-21 11:24:00 【InfoQ】

一、GPU发展历程

1999年，NVIDIA公司在发布其标志性产品GeForce256时，首次提出了GPU的概念，尽管如此，追溯GPU的历史，要从图形显示控制器说起。

世界上第一台个人电脑IBM5150于1981年由IBM公司发布，这台PC搭载了黑白显示适配器（monochrome display adapter，MDA）和彩色图形适配器（color graphics adapter，CGA），这便是最早的图形显示控制器[3]。

后来，IBM又推出EGA（enhanced graphics adapter），并于1987年提出了VGA（video graphics array）标准，它是IBM为PS/2系统中的Model50、60和80机型所内建的显示系统，VGA在文字模式下可支持720×400分辨率，绘图模式下可支持640×480×16色和320×200×256色输出，VGA标准一直沿用至今。为了保证兼容性，当今的显卡依然会遵循VGA标准。

二、GPU显卡

显卡（GPU）是深度学习的重要部件，甚至比CPU更重要。

做深度学习不用GPU只用CPU显然是不明智的，所以作者Tim先介绍了GPU的选择。

选购GPU有三大注意事项：性价比、显存、散热。

使用16bit的RTX 2070或者RTX 2080 Ti性价比更高。另外在eBay上购买二手的32bit GTX 1070、GTX 1080或者1080 Ti也是不错的选择。

除了GPU核心，显存（GPU RAM）也是不可忽视的部分。RTX比GTX系列显卡在显存方面更具优势，在显存相同的情况下，RTX能够训练两倍大的模型。

通常对显存的要求如下：

如果想在研究中追求最高成绩：显存>=11 GB；
在研究中搜寻有趣的新架构：显存>=8 GB；
其他研究：8GB；
Kaggle竞赛：4~8GB；
创业公司：8GB（取决于具体应用的模型大小）
公司：打造原型8GB，训练不小于11GB

需要注意的是，如果你购买了多个RTX显卡，一定不要忽视散热。两个显卡堆叠在相邻PCI-e插槽，很容易令GPU过热降频，可能导致性能下降30%。这个问题后面还会具体讨论。

内存：选择内存（RAM）有两个参数：时钟频率、容量。这两个参数哪个更重要？


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三、GPU未来趋势

GPU的未来方向，可以从NVIDIA 2019年的中国GTC（GPU technology conference）大会窥见一斑。

GTC会议是NVIDIA近年来每年举办的一场GPU技术大会，汇集全球顶级的GPU专家，提供GPU领域颇具热门话题的相关培训和演讲。

在这个大会上展示的是全球GPU研究人员的最新的研究和应用方向，通过GTC会议可以窥见GPU的未来。
2019年中国GTC大会设置了两大主题，分别是AI和图形，两个大主题之下各自又有一些小主题[8]，如表2所示。


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2019中国GTC大会主题

不难看出，GPU的未来趋势无外乎3个：

大规模扩展计算能力的高性能计算（GPGPU）、人工智能计算（AIGPU）、更加逼真的图形展现（光线追踪 Ray Tracing GPU)。

虽然GPU的最基本功能-显示技术在大会主题中没有“显式”地提及，但是众多应用方向均与之密切相关，譬如：智慧医疗和生命科学、游戏、虚拟现实/增强现实、工业设计与工程、自动驾驶与交通等，因此支持更加清晰和动感的高清显示是无需强调的未来趋势。

此外，由于GPU越来越广泛地应用到手机、终端、边缘计算节点等嵌入式设备，所以高效能也是一个永恒的追求。

四、国产GPU的研制实践

我国现有的绝大部分计算机中所使用的GPU均为美国芯片巨头（NVIDIA、AMD）所垄断，尽管在民用领域目前看来没有太大问题，但是在党政军办公和国民经济的关键领域，存在严重的信息安全隐患和供货保障问题。因此，亟需开展国产GPU的研制工作，并加速推广应用。

研究团队针对上述GPU的发展现状及未来趋势，多年来展开了一系列关键技术的研究，包括可扩展的科学计算与图形渲染统一架构、多核多线程调度与管理、生态环境建设、国产计算机平台适配与优化等等，研制了多款国产GPU芯片。

在显示方面，提出了一种基于图层的高刷新率高分辨率显示技术，满足了比较广泛的高清图像显示应用需求。

未来，更多高清3D应用的出现将带来GPU高清图形图像显示需求的持续增长，对GPU处理能力也是一项不小的挑战，持续改进GPU系统架构和设计方法，提高运算能力和综合显示能力，以应对高清显示的发展要求。

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