Архитектура RDNA2: первые видеокарты появятся 18 ноября

Почти весь прогресс серии Radeon RX 6000 будет обеспечен за счет новой GPU-архитектуры RDNA2. Впрочем, новый техпроцесс в картах этой серии использоваться не будет – AMD воспользуется тем же 7-нанометровым техпроцессом TSMC, который уже использовала для серии RX 5000. Потому прирост производительности у новых моделей будет обеспечиваться исключительно за счет архитектурных улучшений. И как раз о них стоит поговорить поподробнее.

Еще с самого анонса новой архитектуры (RDNA2) AMD говорит об одной и той же цели: о достижении 50% прироста в показателе «производительность на ватты» по сравнению с RDNA1. И о том, что они достигнут этого исключительно за счет архитектурных улучшений, не переходя на другой техпроцесс.

Это, мягко говоря, непростая задача, особенно для AMD. Даже на RDNA1, где была полностью переработана базовая GPU-архитектура AMD и выполнен переход на 7-нанометровый техпроцесс TMSC, этот показатель удалось повысить чуть более чем на 50%. И теперь, спустя всего год, AMD собирается провернуть тот же трюк, но без нового техпроцесса? Да, такие скачки удавалось делать и раньше – для примера можно вспомнить архитектуру Maxwell от NVIDIA – но их мало, и они происходили в больших промежутках времени друг от друга, т.к. это очень непростая задача.

Но, согласно презентации AMD, компания уверена в своих силах. AMD хвалится, что RDNA2 – благодаря совокупности всех улучшений – позволяет улучшить показатель «производительность на ватты» на 54% по сравнению с RDNA1. Разумеется, новые карты AMD нужно будет как следует протестировать, чтобы убедиться в правдивости этих заявлений, но если AMD говорит правду, то это огромное достижение.

Подробную техническую информацию об архитектуре RDNA2 и ее оптимизационных улучшениях AMD пообещала опубликовать позднее, пока ограничившись лишь обобщенным обзором, сосредоточенным на трех главных направлениях оптимизации RDNA2: более энергоэффективных вычислительных блоках, более высоких частотах на прежних уровнях энергопотребления и улучшенному показателю инструкций за такт (IPC) в реальном времени (благодаря Infinity Cache).

Начнем с вычислительных блоков. В вычислительных блоках RDNA2 будет использоваться улучшенное энергопотребление. Согласно AMD, они как никогда раньше усовершенствовали клок-гейтинг (от англ. «clock-gating», это технология повышения энергоэффективности цифровых систем), чтобы устранить пустую трату электроэнергии, а также переработали пути прохождения данных, чтобы сократить количество потребляемой ими электроэнергии. Это изменение важнее, чем может показаться на первый взгляд, потому что перемещение данных – это большее энергетическое бремя, чем их обработка. Перемещение битов в/из VRAM – это очень дорого, и даже их перемещение по чипу тоже имеет свою цену. Так что минимизация энергии, затрачиваемой на перемещение данных – это базовая оптимизационная стратегия для ASIC в нашу эру.

В презентации AMD также вскользь упомянула об агрессивном ребалансе пайплайна, но на этом все. Могу предположить, что базовая архитектура не претерпит значительных изменений – в каждом вычислительном блоке по-прежнему будет два блока SIMD32 – но зато планируется несколько изменений помельче. Теперь осталось дождаться технических подробностей, которые AMD обещала огласить в течение ближайших недель.

Помимо энерго-оптимизаций в вычислительных блоках, AMD также оптимизировала сам чип, чтобы разогнать его до более высоких частот и снизить энергозатраты на этих высоких частотах. Поэтому, если вам интересно, как Sony удалось разогнать iGPU PS5 до 2.2 ГГц и выше, наберитесь терпения – скоро мы увидим, как это было сделано в RX 6000, и более-менее поймем, как это получилось, т.к. AMD внедрила похожие изменения. В целом AMD заявляет, что может повысить частоту на 30% с теми же затратами на энергопотребление, что само по себе дает немалую часть из обещанного 54% прироста «производительности на ватты» по сравнению с RDNA1. Ранее AMD упоминала, что разработка архитектуры Zen в итоге оказала эффект и на разработку GPU, и это как раз та область, где можно применить их наработки от Zen.

Общайтесь с нами в Discord Канал в Telegram