Comprensión de los flujos de datos internos de la GPU Nvidia Blackwell y sus técnicas de optimización energética

La GPU Nvidia Blackwell representa un avance significativo en la tecnología de procesamiento gráfico. Su diseño se centra en la transferencia eficiente de datos, cálculos de alta velocidad y una gestión inteligente de la energía. Comprender cómo fluyen los datos dentro de esta GPU revela cómo Nvidia equilibra el rendimiento con la eficiencia energética, un factor crucial para las exigencias de la informática moderna.

Esta publicación desglosa los flujos de datos internos de la GPU Blackwell, explicando cómo transfiere datos hacia y desde la memoria, la función de los registros, dónde se realizan los cálculos y las estructuras de caché que soportan estos procesos. También exploramos las técnicas que utiliza Nvidia para reducir el consumo de energía sin sacrificar la velocidad.

Cómo se mueven los datos entre la memoria y la GPU

La clave del funcionamiento de la GPU Blackwell reside en la transferencia de datos entre sus sistemas de memoria y unidades de procesamiento. La GPU utiliza una jerarquía de memoria multinivel para equilibrar la velocidad y la capacidad:

• Memoria global (VRAM): Este es el conjunto de memoria más grande y lento, generalmente GDDR6X o superior. Almacena texturas, búferes de fotogramas y grandes conjuntos de datos.

• Caché L2: ubicada entre la memoria global y los núcleos de la GPU, la caché L2 reduce la latencia al almacenar datos a los que se accede con frecuencia más cerca de las unidades de cómputo.

• Memoria compartida/caché L1: cada multiprocesador de transmisión (SM) tiene una memoria compartida más pequeña y más rápida que actúa como caché L1, lo que permite compartir datos rápidamente entre subprocesos dentro del mismo bloque.

  
  

Cuando la GPU necesita datos, primero revisa la caché L1. Si no los encuentra, los traslada a la caché L2 y, finalmente, a la memoria global si es necesario. Este enfoque por capas minimiza los accesos lentos a la memoria, lo que mejora el rendimiento.

Las transferencias de datos se realizan a través de un bus interno de alto ancho de banda que conecta estos niveles de memoria. La arquitectura Blackwell utiliza un controlador de memoria avanzado que programa y prioriza las solicitudes de datos para reducir los cuellos de botella. También admite transferencias de datos asíncronas, lo que permite que la GPU obtenga datos mientras continúa con los cálculos.

El papel de los registros en el manejo de datos

Los registros son las unidades de almacenamiento más pequeñas y rápidas dentro de los núcleos de la GPU. Cada hilo que se ejecuta en la GPU tiene su propio conjunto de registros para almacenar variables temporales y resultados intermedios durante los cálculos.

• Acceso rápido: los registros proporcionan acceso casi instantáneo a los datos, mucho más rápido que cualquier caché o memoria.

• Aislamiento de subprocesos: dado que cada subproceso tiene registros privados, esto evita conflictos de datos y permite un paralelismo masivo.

• Tamaño limitado: la cantidad de registros por hilo es limitada, por lo que el uso eficiente de los registros es crucial para evitar que los datos se derramen en memorias compartidas o cachés más lentos.

  
  

En las GPU Blackwell, Nvidia mejoró el diseño de los archivos de registro para aumentar la capacidad y reducir la latencia de acceso. Esto ayuda a mantener más datos cerca de las unidades de cómputo, reduciendo la necesidad de obtener memoria más lentamente.

Dónde se realizan los cálculos: multiprocesadores de streaming y núcleos tensoriales

La GPU Nvidia Blackwell realiza cálculos principalmente en sus Multiprocesadores de Streaming (SM) . Cada SM contiene múltiples núcleos CUDA que gestionan operaciones con enteros y coma flotante. Estos núcleos ejecutan miles de subprocesos en paralelo, lo que hace que la GPU sea altamente eficiente para el renderizado de gráficos y la computación de propósito general.

• Núcleos CUDA: manejan operaciones aritméticas y lógicas estándar.

• Núcleos tensoriales: unidades especializadas diseñadas para matemáticas matriciales, que aceleran las cargas de trabajo de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

• Núcleos RT: dedicados a los cálculos de trazado de rayos, mejorando la iluminación y las sombras en tiempo real.

  
  

Dentro de cada SM, el programador distribuye instrucciones a los núcleos CUDA y a los núcleos tensoriales. Los resultados se almacenan temporalmente en registros o memoria compartida antes de ser reescritos en cachés o memoria global.

Estructuras de almacenamiento en caché que respaldan el flujo de datos

El almacenamiento en caché desempeña un papel fundamental para reducir la latencia de la memoria y mejorar el rendimiento. La GPU Blackwell cuenta con varias capas de almacenamiento en caché:

• Caché L1/Memoria compartida: Memoria rápida en chip compartida entre los subprocesos de un SM. Almacena datos a los que los subprocesos acceden o comparten con frecuencia.

• Caché L2: Más grande y lenta que la L1, compartida entre todos los SM. Actúa como búfer entre la memoria global y los SM.

• Caché de textura: caché especializado para datos de textura, optimizado para la localidad espacial común en cargas de trabajo de gráficos.

  
  

Estas cachés reducen el número de accesos lentos a la memoria global. El diseño de caché de Nvidia en Blackwell también incluye políticas de reemplazo adaptativas que priorizan mantener los datos más útiles cerca de las unidades de cómputo.

Técnicas de optimización de energía en GPU Blackwell

La eficiencia energética es fundamental en las GPU modernas, especialmente en portátiles y centros de datos. Las GPU Nvidia Blackwell incorporan diversas técnicas para reducir el consumo energético:

• Escalado dinámico de voltaje y frecuencia (DVFS): La GPU ajusta su velocidad de reloj y voltaje según la demanda de la carga de trabajo. Cuando no se necesita la máxima potencia, la GPU funciona más lentamente y consume menos energía.

• Control de energía de grano fino: las partes de la GPU que están inactivas, como los SM o los núcleos tensores sin usar, se apagan para ahorrar energía.

• Movimiento de datos eficiente: al minimizar las transferencias de datos entre los niveles de memoria y utilizar los cachés de manera eficaz, la GPU reduce la energía gastada en el acceso a la memoria.

• Uso optimizado de registros: reducir los derrames de registros y mantener los datos en registros rápidos disminuye las operaciones de memoria que consumen mucha energía.

• Reloj adaptativo para cachés: las velocidades de caché se pueden ajustar de forma independiente para ahorrar energía cuando las cargas de trabajo son ligeras.

  
  

Estas técnicas se combinan para ofrecer un alto rendimiento y, al mismo tiempo, mantener un consumo de energía manejable. Por ejemplo, durante las tareas de inferencia de IA, los núcleos tensoriales pueden funcionar a niveles de energía optimizados sin sacrificar el rendimiento.

Ejemplo práctico: flujo de datos en una tarea de trazado de rayos en tiempo real

Considere una carga de trabajo de trazado de rayos en tiempo real, que requiere cálculos pesados y acceso rápido a los datos:

1. Carga de datos: la geometría y las texturas de la escena se cargan desde la memoria global a la caché L2.

2. Cálculos de trazado de rayos: los núcleos RT realizan pruebas de intersección, mientras que los núcleos CUDA manejan los cálculos de sombreado.

3. Resultados intermedios: Los registros y la memoria compartida almacenan datos temporales, como puntos de impacto de rayos y valores de iluminación.

4. Almacenamiento en caché: las texturas a las que se accede con frecuencia permanecen en el caché de texturas para acelerar el sombreado.

5. Administración de energía: cuando ciertos SM no son necesarios, la activación de la puerta de energía reduce su uso y DVFS ajusta las velocidades del reloj en función de la intensidad de la carga de trabajo.

   
   

Este flujo garantiza una representación fluida con una latencia mínima y un consumo de energía controlado.

Resumen de puntos clave

• Las GPU Nvidia Blackwell utilizan una jerarquía de memoria de varios niveles para acelerar el acceso a los datos.

• Los registros proporcionan un almacenamiento rápido y específico de cada subproceso para los cálculos.

• Los multiprocesadores de transmisión y los núcleos especializados realizan la mayor parte de los cálculos.

• Las estructuras de almacenamiento en caché reducen los accesos lentos a la memoria y mejoran el rendimiento.

• Las técnicas de optimización de energía como DVFS y power gating ayudan a equilibrar el rendimiento y el uso de energía.

  
  

Comprender estos flujos de datos internos y las estrategias de energía ayuda a explicar cómo Nvidia logra un alto rendimiento en la GPU Blackwell, a la vez que gestiona la energía de forma eficiente. Para desarrolladores y entusiastas, este conocimiento puede orientar un mejor diseño de software y un mejor uso del hardware.