Interne Datenflüsse der Nvidia Blackwell GPU und ihre Techniken zur Leistungsoptimierung verstehen

Die Nvidia Blackwell GPU stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Grafikverarbeitungstechnologie dar. Ihr Design ist auf effizienten Datenfluss, Hochgeschwindigkeitsberechnungen und intelligentes Energiemanagement ausgelegt. Das Verständnis des Datenflusses innerhalb dieser GPU zeigt, wie Nvidia Leistung und Energieeffizienz in Einklang bringt – ein entscheidender Faktor für die Anforderungen moderner Computertechnik.

Dieser Beitrag analysiert die internen Datenflüsse der Blackwell-GPU und erklärt, wie Daten in den und aus dem Speicher übertragen werden, welche Rolle die Register spielen, wo Berechnungen stattfinden und welche Caching-Strukturen diese Prozesse unterstützen. Außerdem untersuchen wir die Techniken, mit denen Nvidia den Stromverbrauch senkt, ohne die Geschwindigkeit zu beeinträchtigen.

Wie Daten zwischen Speicher und GPU übertragen werden

Das Herzstück der Funktionsweise der Blackwell-GPU ist der Datenaustausch zwischen ihren Speichersystemen und Verarbeitungseinheiten. Die GPU nutzt eine mehrstufige Speicherhierarchie, um Geschwindigkeit und Kapazität auszubalancieren:

• Globaler Speicher (VRAM): Dies ist der größte und langsamste Speicherbereich, typischerweise GDDR6X oder neuer. Er speichert Texturen, Framebuffer und große Datensätze.

• L2-Cache: Der L2-Cache befindet sich zwischen dem globalen Speicher und den GPU-Kernen und reduziert die Latenz, indem er häufig abgerufene Daten näher an den Recheneinheiten speichert.

• Gemeinsamer Speicher / L1-Cache: Jeder Streaming-Multiprozessor (SM) verfügt über einen kleineren, schnelleren gemeinsamen Speicher, der als L1-Cache fungiert und so einen schnellen Datenaustausch zwischen Threads innerhalb desselben Blocks ermöglicht.

  
  

Benötigt die GPU Daten, prüft sie zunächst den L1-Cache. Sind die Daten dort nicht vorhanden, greift sie auf den L2-Cache und gegebenenfalls auf den globalen Speicher zu. Dieser mehrstufige Ansatz minimiert langsame Speicherzugriffe und verbessert so den Datendurchsatz.

Datenübertragungen erfolgen über einen internen Bus mit hoher Bandbreite, der diese Speicherebenen verbindet. Die Blackwell-Architektur nutzt einen fortschrittlichen Speichercontroller, der Datenanforderungen plant und priorisiert, um Engpässe zu reduzieren. Sie unterstützt außerdem asynchrone Datenübertragungen, sodass die GPU Daten abrufen kann, während sie gleichzeitig Berechnungen durchführt.

Die Rolle von Registern bei der Datenverarbeitung

Register sind die kleinsten und schnellsten Speichereinheiten innerhalb der GPU-Kerne. Jeder auf der GPU ausgeführte Thread verfügt über einen eigenen Satz von Registern, um temporäre Variablen und Zwischenergebnisse während der Berechnungen zu speichern.

• Schneller Zugriff: Register ermöglichen einen nahezu sofortigen Zugriff auf Daten, viel schneller als jeder Cache oder Speicher.

• Thread-Isolation: Da jeder Thread über private Register verfügt, werden Datenkonflikte vermieden und eine massive Parallelverarbeitung ermöglicht.

• Begrenzte Größe: Da die Anzahl der Register pro Thread begrenzt ist, ist eine effiziente Registernutzung entscheidend, um zu vermeiden, dass Daten in langsamere gemeinsam genutzte Speicher oder Caches ausgelagert werden.

  
  

Bei den Blackwell-GPUs verbesserte Nvidia das Registerdateidesign, um die Kapazität zu erhöhen und die Zugriffszeiten zu verkürzen. Dadurch bleiben mehr Daten in der Nähe der Recheneinheiten, wodurch der Bedarf an langsameren Speicherzugriffen reduziert wird.

Wo Berechnungen stattfinden: Streaming-Multiprozessoren und Tensor-Kerne

Die Nvidia Blackwell GPU führt Berechnungen primär in ihren Streaming-Multiprozessoren (SMs) durch. Jeder SM enthält mehrere CUDA-Kerne, die Integer- und Gleitkommaoperationen verarbeiten. Diese Kerne führen Tausende von Threads parallel aus, wodurch die GPU für Grafikrendering und allgemeine Rechenaufgaben äußerst effizient ist.

• CUDA-Kerne: Führen Standard-Arithmetik- und Logikoperationen durch.

• Tensor-Kerne: Spezialisierte Einheiten, die für Matrixberechnungen entwickelt wurden und KI- und Machine-Learning-Workloads beschleunigen.

• RT-Kerne: Speziell für Raytracing-Berechnungen entwickelt, verbessern sie die Echtzeitbeleuchtung und -schatten.

  
  

Innerhalb jedes SM verteilt der Scheduler die Anweisungen an die CUDA-Kerne und Tensor-Kerne. Die Ergebnisse werden temporär in Registern oder im gemeinsamen Speicher abgelegt, bevor sie wieder in den Cache oder den globalen Speicher geschrieben werden.

Caching-Strukturen zur Unterstützung des Datenflusses

Caching spielt eine entscheidende Rolle bei der Reduzierung der Speicherlatenz und der Verbesserung des Durchsatzes. Die Blackwell-GPU verfügt über mehrere Caching-Ebenen:

• L1-Cache / Gemeinsamer Speicher: Schneller, auf dem Chip integrierter Speicher, der von mehreren Threads in einem SM gemeinsam genutzt wird. Er speichert Daten, auf die Threads häufig zugreifen oder die sie gemeinsam nutzen.

• L2-Cache: Größer und langsamer als der L1-Cache, wird von allen SMs gemeinsam genutzt. Er dient als Puffer zwischen dem globalen Speicher und den SMs.

• Texturcache: Spezialisierter Cache für Texturdaten, optimiert für die in Grafik-Workloads übliche räumliche Lokalität.

  
  

Diese Caches reduzieren die Anzahl langsamer globaler Speicherzugriffe. Nvidias Cache-Design in Blackwell umfasst zudem adaptive Ersetzungsstrategien, die die wichtigsten Daten in der Nähe der Recheneinheiten priorisieren.

Techniken zur Leistungsoptimierung in Blackwell-GPUs

Energieeffizienz ist bei modernen GPUs, insbesondere für Laptops und Rechenzentren, von entscheidender Bedeutung. Nvidia Blackwell GPUs nutzen verschiedene Techniken zur Reduzierung des Stromverbrauchs:

• Dynamische Spannungs- und Frequenzskalierung (DVFS): Die GPU passt Taktfrequenz und Spannung an die Auslastung an. Wird nicht die volle Leistung benötigt, arbeitet die GPU langsamer und verbraucht weniger Energie.

• Feingranulare Leistungssteuerung: Nicht genutzte Teile der GPU, wie z. B. nicht verwendete SMs oder Tensor-Kerne, werden zur Energieeinsparung abgeschaltet.

• Effiziente Datenübertragung: Durch die Minimierung von Datentransfers zwischen Speicherebenen und die effektive Nutzung von Caches reduziert die GPU den Energieverbrauch für den Speicherzugriff.

• Optimierte Registernutzung: Durch die Reduzierung von Registerüberläufen und die Speicherung von Daten in schnellen Registern werden energieintensive Speicheroperationen verringert.

• Adaptive Taktung für Caches: Die Cache-Geschwindigkeiten können unabhängig voneinander angepasst werden, um bei geringer Arbeitslast Energie zu sparen.

  
  

Diese Techniken ermöglichen in Kombination eine hohe Leistung bei gleichzeitig überschaubarem Stromverbrauch. So können beispielsweise Tensor-Kerne bei KI-Inferenzaufgaben mit optimiertem Stromverbrauch arbeiten, ohne dass der Durchsatz beeinträchtigt wird.

Praktisches Beispiel: Datenfluss in einer Echtzeit-Raytracing-Aufgabe

Betrachten wir eine Echtzeit-Raytracing-Anwendung, die hohe Rechenleistung und schnellen Datenzugriff erfordert:

1. Datenladen: Szenengeometrie und Texturen werden aus dem globalen Speicher in den L2-Cache geladen.

2. Raytracing-Berechnungen: RT-Kerne führen Schnittpunkttests durch, während CUDA-Kerne die Schattierungsberechnungen übernehmen.

3. Zwischenergebnisse: Register und gemeinsam genutzter Speicher speichern temporäre Daten wie Strahltreffpunkte und Beleuchtungswerte.

4. Zwischenspeicherung: Häufig verwendete Texturen bleiben im Texturcache gespeichert, um die Schattierung zu beschleunigen.

5. Energiemanagement: Wenn bestimmte SMs nicht benötigt werden, reduziert Power Gating deren Energieverbrauch, und DVFS passt die Taktfrequenzen basierend auf der Arbeitslastintensität an.

   
   

Dieser Ablauf gewährleistet ein reibungsloses Rendering mit minimaler Latenz und kontrolliertem Stromverbrauch.

Zusammenfassung der wichtigsten Punkte

• Nvidia Blackwell GPUs nutzen eine mehrstufige Speicherhierarchie, um den Datenzugriff zu beschleunigen.

• Register bieten schnellen, threadspezifischen Speicher für Berechnungen.

• Streaming-Multiprozessoren und spezialisierte Kerne führen den Großteil der Berechnungen durch.

• Caching-Strukturen reduzieren langsame Speicherzugriffe und verbessern den Durchsatz.

• Leistungsoptimierungstechniken wie DVFS und Power Gating tragen dazu bei, Leistung und Energieverbrauch in Einklang zu bringen.

  
  

Das Verständnis dieser internen Datenflüsse und Energiestrategien erklärt, wie Nvidia mit der Blackwell-GPU hohe Leistung bei gleichzeitig effizientem Energieverbrauch erzielt. Entwicklern und Enthusiasten ermöglicht dieses Wissen eine optimierte Softwareentwicklung und Hardwarenutzung.