Amd

У нас был один сервер на базе нового процессора AMD, куча тестов, которые мы хотели прогнать, и неделя, чтобы проверить работу машины под реальной нагрузкой. Не то чтобы это был достаточный срок для близкого знакомства со свежей железкой, но когда постоянно тестируешь новинки и кастомизируешь сервисы, сложно остановиться.

Какие тесты мы все-таки успели прогнать, в каких задачах новичок переиграл нашу рабочую лошадку из флагманского пула, а где уступил рассказываем под катом.

Представляем испытуемых

Мы давно ждали возможности взять на тесты сервер с последним поколением процессоров AMD. Совсем недавно такая возможность нам представилась. Встречайте: Dell EMC PowerEdge R6515 на базе процессора AMD EPYC 7742.

Ключевые характеристики CPU:

• 64 ядра;

• 128 потоков;

• базовая частота 2.25GHz;

• максимальная частота на ядро (boost) до 3.4GHz;

• L1 cache 4MiB;

• L2 cache 32MiB;

• L3 cache 256MiB.

Согласитесь, выглядит многообещающе. Недавно мы уже брали на тест серверы с процессорами от AMD прошлого поколения. Результат, увы, не впечатлил приблизительно на уровне Intel пятилетней давности.

А потом в интернете стали появляться восторженные статьи о новых CPU. Это разожгло в нас скепсис разговоров много, а объективных тестовых показателей ни у кого нет. Все писали, что стало больше производительности, сократилось энергопотребление. Что серверы Dell EMC PowerEdge на базе процессором AMD подойдут для работы с требовательными ресурсоемкими приложениями и облачными сервисами (они используют чипы AMD EPYC, имеющие от 8 до 64 ядер и поддерживают высокоскоростной интерфейс PCIe 4.0). Поэтому мы решили любой ценой заполучить свежие процессоры и прогнать на них хотя бы основной набор тестов. Поскольку мы занимаемся виртуализацией грубо говоря, отдаем заказчикам ядра нам было интересно, как CPU поведет себя под нагрузкой.

Сравнивать этот сервер мы будем с нашей текущей рабочей лошадкой Dell Poweredge R740 с двумя Intel Xeon Gold 6254 на борту. Мы активно используем эти серверы уже около года. Процессоры там отличные и подходят под любые задачи. Кроме, разве что, 1С. Здесь нужны более высокочастотные CPU. Для 1C используем Intel Xeon Gold 6244. Тут писали, как проводили на них тесты Гилёва.

Пул тестовых задач

Наша стандартная процедура тестирования проходит на двух уровнях:

• серия тестов на самом сервере, глазами провайдера;

• тестирование из виртуальных машин, размещенных на сервере глазами клиента.

К сожалению, процесс отладки сервера внутри нашей инфраструктуры отнял часть драгоценного времени, и мы успели осуществить только несколько sysbench-тестов. Тем не менее, результаты получились весьма любопытные.

Набор тестов

Все тесты проводились на виртуальной машине с 8 vCPU и 32Gb RAM.

Результаты: стандартный пул КРОК

Для затравки посмотрим на цифры с референсного Dell EMC PowerEdge R740:

Результаты: сервер на базе AMD

Результаты тестируемого Dell R6515 c AMD EPYC 7742:

Как видно из результатов, виртуальная машина на R6515 показала себя лучше, чем на R740, кроме OLTP теста на 8 тредов здесь преимущество осталось за референсной машиной. Именно OLTP тестирование открыло небольшой подводный камушек: в 1, 2 и 4 тредах производительность отличная, а в 8 потоках процессор уже зарывается.

Почему так происходит, сказать пока сложно. Чтобы понять процессор и научиться с ним работать, одной недели явно недостаточно. Хотелось бы провести дополнительные тесты в различных вариациях: например, погонять ВМ с 4 ядрами в четыре потока. Это позволило бы понять особенности работы CPU.

Было бы очень интересно прогнать любимый всеми тест Гилёва и сравнить полученные результаты. Увы, время у нас было ограничено, поэтому тестировали самое основное.

Выводы

Давайте обсудим особенности каждого из наших испытуемых и попробуем подвести итог.

Сервер Dell EMC R6515 c AMD EPYC 7742 однозначно интересен. У него высокая плотность ядер на юнит, хорошая производительность и несколько меньшая стоимость по сравнению с Dell из нашего флагманского пула: выгода около 40% в расчете на vCPU и 20% с учетом фактической производительности (price/performance).

К минусам можно отнести высокое тепловыделение, но здесь всё зависит от системы кондиционирования в вашем ЦОДе.

На выходе получился мощный комбайн для больших объемных задач, способный без проблем переваривать серьезные аналитические расчеты, CRM-системы, базы данных или множество виртуальных машин. Если говорить о стоимости один этот процессор стоит дешевле, чем два Intelа из нашего стандартного пула. Да и сам сервер стоит дешевле используемого сейчас R740. На выходе получается более высокая производительность за меньшие деньги.

Мы с коллегами пришли к выводу, что процессор у AMD получился действительно хороший . Он отлично подойдет для реализации типовых сценариев. Возможно, AMD EPYC 7742 появятся в нашем облаке мы постоянно кастомизируем сервисы, поэтому такой зверек может оказаться очень кстати.

Разумеется, однозначно рекомендовать их мы не можем. Выбор железа основывается на задачах. Тестируйте разные варианты и выбирайте то, что лучше всего подойдет именно вам.

По традиции, ждем ваших комментариев. Если у вас остались какие-то вопросы будем рады ответить на них.

Спустя два года после запуска Turing в сентябре 2020 года NVIDIA сменила архитектуру своих видеокарт на Ampere. AMD не осталась в стороне и вскоре после этого тоже обновила архитектуру RDNA до второй версии.

Всем хотелось, чтобы новые видеокарты RX 6000 могли составить конкуренцию лучшим продуктам NVIDIA. И теперь, когда обе серии вышли в продажу, геймеры оказались избалованы выбором (по крайней мере, теоретически), куда вложить свои деньги.

Но что насчет чипов, лежащих в их основе? Какой из них лучше?

Размеры кристаллов

На протяжении долгих лет графические процессоры были больше центральных и продолжают неуклонно расти. Площадь последнего ГП AMD составляет примерно 520 мм2, что более чем в два раза больше их предыдущего чипа Navi. При этом он все еще не самый большой: эта честь принадлежит графическому процессору в новом ускорителе Instinct MI100 с площадью порядка 750 мм².

В последний раз AMD производила игровой процессор размером примерно с Navi 21 для карт Radeon R9 Fury и Nano, которые имели архитектуру GCN 3.0 в чипе Fiji. Его площадь составляла 596 мм².

С 2018 года AMD использует в работе 7-нм процесс от TSMC, и самым большим чипом из этой производственной линейки был Vega 20 (из Radeon VII) с площадью 331 мм². Все графические процессоры Navi созданы на основе слегка обновленной версии этого процесса, называемой N7P.

И все же, что касается размеров кристалла, корона остается за NVIDIA, но не то чтобы это было хорошо. Последний чип на базе Ampere, GA102, имеет площадь 628 мм². Это примерно на 17% меньше, чем у его предка, TU102: он имел ошеломляющую площадь кристалла в 754 мм². Но все это ничто по сравнению с монструозным чипом NVIDIA GA100: используемый в ИИ и обработке данных, этот 7-нм графический процессор имеет площадь 826 мм². Он наглядно показывает, каких размеров может достичь графический процессор.

По сравнению с ГП NVIDIA Navi 21 выглядит довольно стройно, хотя стоит помнить, что процессор это не только кристалл. GA102 содержит около 28,3 миллиарда транзисторов, тогда как новый чип AMD на 5% меньше 26,8 миллиарда.

Мы не знаем, из скольких слоев состоит каждый из этих ГП, поэтому все, что мы можем сравнить, это отношение транзисторов к площади кристалла, обычно называемое плотностью кристалла. Navi 21 имеет примерно 51,5 млн транзисторов на квадратный мм, в GA102 она заметно ниже 41,1 млн.

Navi 21 производится у TSMC в соответствии с процессом N7P, который дает небольшое увеличение производительности по сравнению с N7. Свои новые чипы GA102 NVIDIA предпочла производить у Samsung. В них используется модифицированная специально для NVIDIA версия так называемого 8-нм узла (обозначаемого как 8N или 8NN). Значения узлов 7 и 8 имеют мало общего с фактическим размером компонентов: это просто маркетинговые термины, используемые для различения производственных технологий.

Теперь давайте углубимся в компоновку каждого графического процессора и посмотрим, что находится у них под капотами.

Внутри кристаллов

Общая структура Ampere GA102 и RDNA 2 Navi 21

Схемы ниже не обязательно показывают, как все устроено физически, но они дают четкое представление о том, из каких компонентов состоят процессоры.

В обоих случаях макеты очень знакомы, поскольку они по сути являются расширенными версиями своих предшественников. Добавление большего количества компонентов повышает производительность, что особенно полезно при условии, что при высоких разрешениях в современных 3D-приложениях рабочие нагрузки рендеринга включают огромное число параллельных вычислений.

Такие схемы полезны, но для нашего анализа интереснее посмотреть, где находятся различные компоненты внутри самих кристаллов. При проектировании крупномасштабного процессора обычно требуется, чтобы общие ресурсы, такие как контроллеры и кэш, находились в центре, чтобы гарантировать, что все компоненты имеют одинаковый путь к ним.

Интерфейсные системы вроде контроллеров локальной памяти или видеовыходов должны располагаться по краям микросхемы, чтобы упростить их подключение к тысячам отдельных проводов, соединяющих графический процессор с остальной частью карты.

Ниже приведены изображения кристаллов AMD Navi 21 и NVIDIA GA102 в искусственных цветах. Оба изображения были подчищены и показывают только один слой внутри чипа, однако при этом дают хорошее представление о внутренностях современного графического процессора

Наиболее очевидное различие между конструкциями заключается в том, что NVIDIA не следует централизованному подходу к компоновке микросхем: все системные контроллеры и основной кэш находятся внизу, а логические блоки расположены в длинных столбцах. Они проделывали это и раньше, но только с моделями среднего и нижнего ценового сегмента.

Например, Pascal GP106 (используемый в GeForce GTX 1060) был буквально вдвое меньше GP104 (из GeForce GTX 1070). В более ранней версии размер кристалла был больше, а кэш-память и контроллер располагались посередине. У младшего брата они переместились в сторону.

Для всех предыдущих топовых ГП NVIDIA использовала классическую централизованную компоновку. Зачем же было менять подход? Интерфейсы здесь ни при чем, ведь контроллеры памяти и PCI Express работают на краю кристалла. С тепловыми проблемами это тоже не связано, ведь даже если кэш-часть или контроллер кристалла будут нагреваться сильнее, чем логические секции, вам наверняка захочется, чтобы посередине схемы было больше теплопоглощающего кремния. Хотя причина этого изменения не вполне понятна, есть подозрение, что она связана с реализацией блоков вывода рендеринга (ROP).

Позже мы рассмотрим их более подробно, а пока просто скажем, что, хотя изменение макета выглядит странно, оно не оказывает существенного влияния на производительность. Это связано с тем, что 3D-рендеринг сопровождается большим количеством длительных задержек как правило, из-за необходимости ожидания данных. Таким образом, дополнительные наносекунды, добавленные за счет того, что некоторые логические блоки находятся дальше от кэша, скрываются в общей схеме чипа.

Прежде чем мы продолжим, стоит отметить инженерные изменения, реализованные AMD в компоновке Navi 21 по сравнению с Navi 10, установленном в Radeon RX 5700 XT. Несмотря на то, что новый чип в два раза больше предыдущего как по площади, так и по количеству транзисторов, разработчикам удалось улучшить тактовые частоты без значительного увеличения энергопотребления. Например, Radeon RX 6800 XT имеет базовую частоту и частоту разгона 1825 и 2250 МГц, соответственно, при TDP, равном 300 Вт. Те же показатели для Radeon RX 5700 XT: 1605 МГц, 1905 МГц и 225 Вт.

Исследование производительности на ватт карт Ampere и RDNA 2 показало, что оба производителя добились значительных улучшений в этой области, но AMD и TSMC достигли чего-то весьма примечательного сравните разницу между Radeon RX 6800 и Radeon VII на графике выше.

Radeon VII первая коллаборация AMD и TSMC с использованием 7-нм технологии, и менее чем за два года они увеличили производительность на ватт на 64%. Отсюда возникает вопрос: насколько лучше мог бы быть Ampere GA102, если бы NVIDIA осталась с TSMC.

Управление ГП

Как все устроено внутри чипов

Драйверы, которые AMD и NVIDIA создают для своих чипов, по сути работают как трансляторы: они преобразуют процедуры, выданные через API, в последовательность операций, понятную графическим процессорам. Затем все зависит от аппаратного обеспечения: какие инструкции выполняются в первую очередь, какая часть микросхемы их выполняет и так далее.

Этот начальный этап управления инструкциями обрабатывается набором модулей в микросхеме. В RDNA 2 графические и вычислительные шейдеры маршрутизируются через отдельные конвейеры, которые планируют и отправляют инструкции остальной части микросхемы: первый называется Graphics Command Processor, второй асинхронными вычислительными блоками (ACE).

Графические процессоры достигают высокой производительности за счет параллельного выполнения задач, поэтому следующий уровень организации дублируется в чипе. Если проводить аналогию с реальным заводом, это будет похоже на компанию с центральным офисом в одном месте, но производством в нескольких других местах.

AMD называет это Shader Engine (SE), тогда как в NVIDIA они имеют название графических кластеров (GPC): названия разные, но суть одна.

Причина такого разделения проста: блоки обработки графики просто не могут справиться со всем и сразу. Так что имеет смысл продвинуть некоторые обязанности по планированию и организации дальше. Это также означает, что каждый блок может делать что-то независимо от других: скажем, один обрабатывать графические, другой вычислительные шейдеры.

В случае RDNA 2 каждый SE содержит собственный набор фиксированных функциональных блоков схем, предназначенных для выполнения одной конкретной задачи:

• Блок Primitive Setup подготавливает вершины к обработке, а также генерирует больше вершин (тесселяция) и отбраковывает их;

• Растеризатор преобразует трехмерный мир треугольников в двухмерную сетку пикселей;

• Блоки вывода рендеринга (ROP) считывают, записывают и смешивают пиксели.

Блок Primitive Setup работает с частотой 1 треугольник за такт. Параметр может показаться не очень большим, но не забывайте, что эти чипы работают на частотах между 1,8 и 2,2 ГГц, и эта настройка не должна оказываться узким местом ГП. Для Ampere этот блок находится на следующем уровне организации, и об этом мы еще поговорим позже.

Ни AMD, ни NVIDIA не особенно распространяются о своих растеризаторах. NVIDIA называют их Raster Engines. Мы знаем, что они обрабатывают 1 треугольник за такт, но больше никакой информации о них нет например, о субпиксельной точности.

Каждый SE в чипе Navi 21 содержит 128 ROP; GA102 от NVIDIA включает в себя 112 ROP. Может показаться, что у AMD здесь есть преимущество, ведь большее количество ROP означает, что за такт может обрабатываться больше пикселей. Но такие устройства нуждаются в хорошем доступе к кэш-памяти и локальной памяти, и мы поговорим об этом позже в этой статье. А пока давайте дальше рассмотрим на разделение SE/GPC.

Shader Engines AMD разделены на то, что они сами называют двойными вычислительными блоками (DCU), при этом чип Navi 21 использует десять DCU для каждого SE обратите внимание, что в некоторых документах они также классифицируются как Workgroup Processors (WGP). В случае Ampere и GA102 они называются кластерами обработки текстур (TPC), причем каждый графический процессор содержит 6 TPC. Они также работают со скоростью 1 треугольник за такт, и хотя графические процессоры NVIDIA работают на меньшей частоте, чем AMD, и у них намного больше TPC, чем у Navi 21 SE. Таким образом, при той же тактовой частоте GA102 имеет здесь заметное преимущество, поскольку весь чип содержит 42 блока Primitive Setup, тогда как новый RDNA 2 от AMD только 4. Но поскольку на один Raster Engine приходится шесть TPC, GA102 фактически имеет 7 систем примитивов, в то время как Navi 21 четыре. Кажется, что NVIDIA имеет здесь явное лидерство.

Последний уровень организации чипов вычислительные блоки (CU) в RDNA 2 и потоковые мультипроцессоры (SM) в Ampere производственные линии в наших ГП-заводах.

В значительной степени они составляют основную начинку ГП, поскольку содержат все программируемые блоки, используемые для обработки графики, вычислений, а теперь еще и трассировки лучей. На изображении выше видно, что каждый из них занимает очень небольшую часть общего пространства кристалла, но они по-прежнему чрезвычайно сложны и очень важны для общей производительности чипа.

Итак, номенклатура у чипов разная, но функции во многом схожи. И поскольку многое из того, что они делают, ограничивается программируемостью и гибкостью, любые преимущества одного из них по сравнению с другим сводятся к простому ощущению масштаба.

Но в случае с CU и SM AMD и NVIDIA используют разные подходы к обработке шейдеров. И пусть в некоторых областях у них много общего, но много и различий.

Подсчет ядер по методу NVIDIA

Если Turing имела множество существенных отличий от Pascal, то Ampere кажется довольно мягким обновлением предыдущей архитектуры по крайней мере, на первый взгляд. Впрочем, мы точно знаем, что по сравнению с Turing новая архитектура имеет более чем в два раза большее количество ядер CUDA в каждом SM.

В Turing потоковые мультипроцессоры содержат четыре раздела (иногда называемых блоками обработки), каждый из которых содержит логические блоки 16x INT32 и 16x FP32. Эти схемы предназначены для выполнения очень специфических математических операций с 32-битными значениями данных: блоки INT обрабатывают целые числа, а FP числа с плавающей запятой.

NVIDIA заявляет, что SM Ampere имеет в общей сложности 128 ядер CUDA, но, строго говоря, это неправда или с таким же успехом можно считать, что у Turing их было столько же. Блоки INT32 действительно могли обрабатывать значения с плавающей запятой, но только в очень небольшом количестве простых операций. Для Ampere NVIDIA увеличила поддерживаемый диапазон математических операций с плавающей запятой, чтобы соответствовать другим модулям FP32. Это означает, что общее количество ядер CUDA на SM действительно не изменилось, просто половина из них теперь имеет больше возможностей.

Поскольку блоки INT/FP могут работать независимо, SM Ampere может обрабатывать до 128 вычислений FP32 за цикл или 64 операций FP32 и 64 операций INT32 одновременно. Turing же умела делать только последнее.

Таким образом, новый графический процессор может потенциально вдвое увеличить производительность FP32 по сравнению с предшественником. Для вычислительных рабочих нагрузок это большой шаг вперед, но для игр польза окажется гораздо меньшей. Это стало очевидно после тестирования GeForce RTX 3080, в которой используется чип GA102 с 68 включенными SM.

Несмотря на то, что пиковая пропускная способность FP32 составляет 121% по сравнению с GeForce 2080 Ti, в среднем она увеличивает частоту кадров только на 31%. Так почему же вся эта вычислительная мощность тратится зря?

Простой ответ: зря она не тратится, просто игры не всегда запускают инструкции FP32.

Когда NVIDIA выпустила Turing в 2018 году, компания отметила, что в среднем около 36% инструкций, обрабатываемых графическим процессором, связаны с процедурами INT32. Эти вычисления обычно выполняются для определения адресов памяти, сравнения двух значений и логического управления.

Таким образом, для этих операций функция двойной скорости FP32 не используется, поскольку блоки с двумя путями данных могут работать только с целыми числами или с плавающей запятой. SM переключится в этот режим только в том случае, если все выстроенные в очередь 32 потока, обрабатываемые им в данный момент, выполняют одну и ту же операцию FP32. Во всех остальных случаях SM в Ampere работают так же, как и в Turing.

Это означает, что GeForce RTX 3080 имеет только 11-процентное преимущество FP32 над 2080 Ti при работе в режиме INT+FP. Вот почему реальный прирост производительности в играх не так высок, как предполагают исходные данные.

Какие тут еще улучшения? На каждый SM приходится меньше тензорных ядер, но каждое из них оказывается намного более мощным, чем в Turing. Эти схемы выполняют очень специфические вычисления (например, умножают два значения FP16 и складывают ответ с другим FP16), и теперь каждое ядро выполняет 32 таких операции за цикл.

Также есть поддержка новой функции Fine-Grained Structured Sparsity. Если кратко, то с ее помощью математическая скорость может быть удвоена путем удаления данных, которые не влияют на ответ. Опять же, это хорошая новость для профессионалов, работающих с нейронными сетями и искусственным интеллектом, но на данный момент в этом нет никаких значительных преимуществ для игровых разработчиков.

Ядра трассировки лучей также претерпели доработки: теперь они могут работать независимо от ядер CUDA, поэтому, пока они выполняют обход BVH или математику пересечения примитивов лучей, остальная часть SM все еще может обрабатывать шейдеры. Часть ядер трассировки лучей, отвечающая за проверку пересечений, также имеет вдвое большую производительность.

Ядра трассировки лучей также оснащены дополнительным оборудованием, которое помогает применять трассировку лучей к размытию движения, но эта функция в настоящее время доступна только через собственный Optix API от NVIDIA.

Есть и другие хитрости, но в целом подход основан на разумной, но неуклонной эволюции, а не на совершенно новом дизайне. Но учитывая, что в исходных возможностях Turing с самого начала не было ничего особенно плохого, это и неудивительно.

Что же насчет AMD что они сделали с вычислительными модулями в RDNA 2?

Трассировка лучей по-особенному

На первый взгляд, AMD не сильно изменила вычислительные блоки: они по-прежнему содержат два набора векторных блоков SIMD32, скалярный блок SISD, блоки наложения текстур и стек различных кэшей. Произошли некоторые изменения в отношении того, какие типы данных и связанные с ними математические операции они могут выполнять. Но наиболее заметным изменением для обычного потребителя является то, что AMD теперь предлагает аппаратное ускорение для определенных процедур трассировки лучей.

Эта часть вычислительных блоков выполняет проверки пересечения лучевого бокса или лучевого треугольника то же самое, что и ядра трассировки лучей в Ampere. Однако последние также ускоряют алгоритмы обхода BVH, тогда как в RDNA 2 это делается с помощью вычислительных шейдеров с использованием модулей SIMD 32.

Независимо от того, сколько у вас шейдерных ядер или насколько высоки их тактовые частоты, использование специализированных схем, предназначенных для выполнения только одной задачи, всегда будет предпочтительнее, чем обобщенный подход. Именно поэтому и были изобретены графические процессоры: все в мире рендеринга можно сделать с помощью ЦП, но общий характер делает их непригодными для графических применений.

Блоки Ray Accelerator находятся рядом с текстурными процессорами, поскольку они фактически являются частью одной и той же структуры. Хотя эта система действительно предлагает большую гибкость и устраняет необходимость в том, чтобы части кристалла занимались только трассировкой лучей и ничем другим одновременно с ней, первая реализация ее имеет некоторые недостатки. Наиболее примечательным из них является то, что текстурные процессоры могут обрабатывать только операции, связанные с текстурами или пересечениями примитивов лучей. Учитывая, что ядра трассировки лучей NVIDIA теперь работают полностью независимо от остальной части SM, это дает Ampere явное преимущество по сравнению с RDNA 2 в проработке структур ускорения и тестах пересечений, необходимых для трассировки лучей.

Пока производительность трассировки лучей в новейших видеокартах AMD была исследована лишь вкратце, но уже заметно, что влияние трассировки лучей очень зависит от игры.

Например, в Gears 5 видеокарта Radeon RX 6800 (в которой используется вариант графического процессора Navi 21 с 60 CU) при включении трассировки лучей снизила частоту кадров только на 17%, тогда как в Shadow of the Tomb Raider аж на 52%. Для сравнения, у NVIDIA RTX 3080 (с использованием 68 SM GA102) средняя потеря частоты кадров в этих двух играх составила 23% и 40% соответственно.

Чтобы больше рассказать о реализации AMD, необходим более подробный анализ трассировки лучей, однако в качестве первой итерации технологии она кажется вполне конкурентоспособной, но чувствительной к тому, какое приложение выполняет трассировку.

Как упоминалось ранее, вычислительные блоки в RDNA 2 теперь поддерживают больше типов данных: наиболее заметными из них являются типы данных с низкой точностью, такие как INT4 и INT8. Они используются для тензорных операций в алгоритмах машинного обучения, и хотя AMD имеет отдельную архитектуру (CDNA) для ИИ и центров обработки данных, это обновление предназначено для использования с DirectML.

Этот API является недавним дополнением к семейству Microsoft DirectX 12. Комбинация аппаратного и программного обеспечения обеспечивает лучшее ускорение шумоподавления в алгоритмах трассировки лучей и временного масштабирования. В случае с последним у NVIDIA, конечно же, есть своя технология под названием DLSS. Она использует тензорные ядра в SM для выполнения части вычислений но учитывая, что аналогичный процесс может быть построен и через DirectML, может показаться, что эти компоненты в некоторой степени избыточны. Однако и в Turing, и в Ampere тензорные ядра также обрабатывают все математические операции, связанные с форматами данных FP16.

В RDNA 2 такие вычисления выполняются с использованием шейдерных блоков и упакованных форматов то есть, каждый 32-битный векторный регистр содержит два 16-битных.

Какой же подход лучше?

AMD преподносит свои блоки SIMD32 как векторные процессоры, поскольку они выдают одну инструкцию для нескольких значений данных. Один векторный блок содержит 32 потоковых процессора, и поскольку каждый из них работает только с одним фрагментом данных, по факту операции носят скалярный характер. По сути, это то же самое, что и SM в Ampere, где каждый блок обработки также применяет одну инструкцию для 32 значений данных.

Но если у NVIDIA весь SM может обрабатывать до 128 вычислений FMA FP32 за цикл , один вычислительный блок RDNA 2 производит только 64 таких вычисления. Использование FP16 увеличивает это значение до 128 FMA за цикл, что совпадает с тем, что делают тензорные ядра в Ampere при стандартных вычислениях FP16.

SM NVIDIA могут выполнять инструкции для одновременной обработки целочисленных значений и значений с плавающей запятой (например, 64 FP32 и 64 INT32) и имеют независимые блоки для операций FP16, тензорной математики и процедур трассировки лучей. Блоки управления AMD выполняют большую часть рабочей нагрузки блоков SIMD32, хотя у них есть отдельные скалярные блоки, которые поддерживают простую целочисленную математику.

Таким образом, может показаться, что у Ampere здесь преимущество: у GA102 больше SM, чем у Navi 21, и у них больше возможностей, когда дело доходит до пиковой пропускной способности, гибкости и предлагаемых функций. Но у AMD есть свой джокер в рукаве.

Система памяти и многоуровневые кэши

Давайте сначала взглянем на Ampere. В целом, внутри произошли некоторые заметные изменения: объем кэша 2-го уровня увеличился на 50% (Turing TU102 имел 4096 КБ, соответственно), а кэши 1-го уровня в каждом SM увеличились вдвое.

Как и раньше, кэш-память L1 здесь настраивается с точки зрения того, сколько места в кэше можно выделить для данных, текстур или общих вычислений. Для графических шейдеров (например, вершинных или пиксельных) и асинхронных вычислений кэш фактически установлен на:

• 64 КБ для данных и текстур;

• 48 КБ для общей памяти;

• 16 КБ для конкретных операций.

Остальная часть внутренней памяти осталась прежней, но за пределами графического процессора ждет приятный сюрприз. NVIDIA стала работать с Micron и теперь использует модифицированную версию GDDR6 для своих потребностей в локальной памяти. По сути, это тот же GDDR6, но шина данных полностью заменена. Вместо того, чтобы использовать обычную настройку 1 бит на вывод, при которой сигнал очень быстро колеблется между двумя значениями напряжения (PAM), GDDR6X использует четыре значения напряжения:

Благодаря этому GDDR6X эффективно передает 2 бита данных на вывод за цикл, поэтому при той же тактовой частоте и количестве выводов полоса пропускания удваивается. GeForce RTX 3090 поддерживает 24 модуля GDDR6X, работающих в одноканальном режиме и рассчитанных на 19 Гбит/с, что дает пиковую пропускную способность 936 ГБ/с. Это на 52% больше, чем у GeForce RTX 2080 Ti. Таких показателей пропускной способности в прошлом можно было достигнуть только при помощи HBM2, реализация которого может быть куда более дорогостоящей, чем GDDR6.

Однако такую память производит только Micron, а использование PAM4 добавляет дополнительной сложности производственному процессу, требуя гораздо более жестких допусков при передаче сигналов. AMD пошла по другому пути: вместо того, чтобы обращаться за помощью к стороннему поставщику, они использовали свое подразделение ЦП, чтобы изобрести что-то новое. Общая система памяти в RDNA 2 не сильно преобразилась по сравнению с предшественницей но есть два существенных изменения.

Каждый шейдерный движок теперь имеет два набора кэшей первого уровня. Но как можно втиснуть в графический процессор 128 МБ кэш-памяти третьего уровня? Используя конструкцию SRAM для кэша L3, AMD встроила в чип два набора кэш-памяти высокой плотности объемом 64 МБ. Транзакции данных обрабатываются 16 наборами интерфейсов, каждый из них сдвигает 64 байта за такт.

Так называемый Infinity Cache имеет свой собственный тактовый домен и может работать на частоте 1,94 ГГц, что дает пиковую внутреннюю пропускную способность 1986,6 ГБ/с. И поскольку это не внешняя DRAM, задержки здесь исключительно низкие. Такой кэш идеально подходит для хранения структур ускорения трассировки лучей, и поскольку обход BVH включает в себя множество проверок данных, Infinity Cache должен в этом особенно помочь.

На данный момент не ясно, работает ли кеш третьего уровня в RDNA 2 так же, как в ЦП Zen 2: то есть, как кэш жертвы (victim cache) второго уровня. Обычно, когда необходимо очистить последний уровень кэша, чтобы освободить место для новых данных, любые новые запросы этой информации должны поступать в DRAM.

В кэше жертвы хранятся данные, помеченные для удаления из следующего уровня памяти, и имея под рукой 128 МБ, Infinity Cache потенциально может хранить 32 полных набора кэша L2. Эта система снижает нагрузку на контроллеры GDDR6 и DRAM.

Старые конструкции графических процессоров AMD боролись с нехваткой внутренней пропускной способности особенно после увеличения тактовой частоты, но дополнительный кэш во многом поможет при решении этой проблемы.

Так что же лучше?

Использование GDDR6X дает GA102 огромную полосу пропускания для локальной памяти, а большие кэши помогают уменьшить влияние промахов кэша. Массивная кэш-память 3-го уровня Navi 21 позволяет реже использовать DRAM, при этом графический процессор может работать на более высоких тактовых частотах без дефицита данных.

Решение AMD придерживаться GDDR6 означает, что сторонним поставщикам доступно больше источников памяти, в то время как любая компания, производящая GeForce RTX 3080 или 3090, будет вынуждена использовать Micron. И хотя GDDR6 поставляется с модулями различной плотности, GDDR6X в настоящее время ограничен 8 Гб.

Система кэширования в RDNA 2, возможно, является лучшим подходом, чем та, что используется в Ampere, поскольку использование нескольких уровней встроенной SRAM всегда обеспечивает более низкие задержки и лучшую производительность для заданного диапазона мощности, чем внешняя DRAM, независимо от пропускной способности последней.

Пайплайны рендеринга

Обе архитектуры содержат множество обновлений для фронтэнда и бэкэнда пайплайнов рендеринга. Ampere и RDNA 2 полностью поддерживают mesh-шейдеры и variable rate-шейдеры в DirectX12 Ultimate, хотя чип NVIDIA обладает большей геометрической производительностью благодаря большему количеству процессоров для этих задач.

Хотя использование mesh-шейдеров позволит разработчикам создавать еще более реалистичное окружение, ни в одной игре никогда не будет полной привязки производительности к этому этапу процесса рендеринга. Это связано с тем, что основная часть самой сложной работы приходится на этапы трассировки пикселей или лучей.

Именно здесь вступает в игру использование variable rate-шейдеров. В основном этот процесс включает применение шейдеров для освещения и цвета на блоке пикселей, а не на отдельных пикселях. Это похоже на уменьшение разрешения игры для повышения производительности, но, поскольку его можно применить только к выбранным областям, потеря визуального качества не всегда очевидна.

Обе архитектуры также получили обновление для блоков вывода рендеринга (ROP), поскольку это улучшит производительность при высоких разрешениях независимо от того, используются ли variable rate-шейдеры. Во всех предыдущих поколениях своих графических процессоров NVIDIA привязывала ROP к контроллерам памяти и кэшу 2-го уровня.

В Turing восемь блоков ROP были напрямую связаны с одним контроллером и фрагментом кэша размером 512 КБ. Добавление большего количества ROP представляется проблематичным, поскольку для этого требуется больше контроллеров и кэша, поэтому для Ampere ROP теперь полностью выделены для GPC. GA102 поддерживает 12 ROP на один GPC (каждый обрабатывает 1 пиксель за такт), что дает в общей сложности 112 блоков для всего чипа.

AMD следует системе, аналогичной старому подходу NVIDIA (т. е. привязке к контроллеру памяти и кэш-памяти L2), хотя их ROP в основном используют кэш первого уровня для чтения/записи и смешивания пикселей. В чипе Navi 21 ROP теперь обрабатывает 8 пикселей за цикл в 32-битном цвете и 4 пикселя в 64-битном.

RTX IO в NVIDIA система обработки данных, которая позволяет графическому процессору напрямую обращаться к накопителю, копировать необходимые данные, а затем распаковывать их с помощью ядер CUDA.

Современные методы предполагают, что всем этим управляет центральный процессор: он получает запрос данных от драйверов графического процессора, копирует данные с накопителя в системную память, распаковывает их, а затем копирует в DRAM графической карты.

Этот механизм по своей природе является последовательным: ЦП обрабатывает один запрос за раз. NVIDIA заявляет о таких цифрах, как 100-кратная пропускная способность и 20-кратное снижение нагрузки на ЦП, но до тех пор, пока система не будет протестирована в реальных условиях, их никак нельзя будет исследовать дальше.

Когда AMD представила RDNA 2 и новые видеокарты Radeon RX 6000, вместе с ними была представлена и так называемая Smart Access Memory. Это не ответ на RTX IO на самом деле, это даже не новая функция. По умолчанию контроллер PCI Express в ЦП может адресовать до 256 МБ памяти видеокарты для каждого отдельного запроса доступа. Это значение устанавливается размером регистра базового адреса (BAR), и еще в 2008 году в спецификации PCI Express 2.0 была дополнительная функция, позволяющая изменять его размер. Преимущество его состоит в том, что нет нужды обрабатывать большое количество запросов на доступ, чтобы адресовать всю DRAM карты.

Функция требует поддержки операционной системой, центральным процессором, материнской платой, графическим процессором и его драйверами. В настоящее время на ПК с Windows система ограничена определенной комбинацией процессоров Ryzen 5000, материнских плат серии 500 и видеокарт Radeon RX 6000.

Эта простая функция дала поразительные результаты на тестах: повышение производительности на 15% при разрешении 4K. Неудивительно, что вскоре NVIDIA заявила, что реализует эту функцию для RTX 3000 в ближайшем будущем.

Мультимедиа-движок и видеовыход

Обе архитектуры обеспечивают вывод изображения через HDMI 2.1 и DisplayPort 1.4a. Первый предлагает более широкую полосу пропускания сигнала, но оба они рассчитаны на 4K при 240 Гц с HDR и 8K при 60 Гц. Это достигается при помощи либо цветовой субдискретизации 4:2:0, либо DSC 1.2a. Это алгоритмы сжатия видеосигнала, обеспечивающие значительное снижение требований к полосе пропускания без большой потери визуального качества. Без них даже пиковой пропускной способности HDMI 2.1 в 6 ГБ/с было бы недостаточно для передачи изображений 4K с частотой 6 Гц.

Ampere и RDNA 2 также поддерживают системы с переменной частотой обновления (FreeSync для AMD, G-Sync для NVIDIA), в кодировании и декодировании видеосигналов между ними также нет заметной разницы.

Независимо от того, какой процессор рассматривать, в обоих есть поддержка декодирования 8K AV1, 4K H.264 и 8K H.265, хотя и еще не было тщательно изучено, насколько хорошо они оба работают в таких ситуациях. Ни одна из компаний не раскрывает подробностей о внутреннем устройстве в этих областях. Какими бы важными они ни были в наши дни, все внимание по-прежнему привлекают другие аспекты графических процессоров.

Созданы для вычислений, созданы для игр

Раньше AMD и NVIDIA использовали разные подходы к выбору архитектуры и конфигурации. Но по мере того, как 3D-графика набирала все большую популярность, они становились все более похожими.

На данный момент у NVIDIA есть три чипа, использующих технологию Ampere: GA100, GA102 и GA104.

Последний урезанная версия GA102. GA100 совсем другое дело.

В нем нет ядер трассировки лучей и CUDA с поддержкой INT32+FP32 вместо этого он содержит множество дополнительных модулей FP64, еще больше load/store систем и огромный объем кэш-памяти L1/L2. Все это объясняется тем, что он разработан для вычислений ИИ и анализа данных.

GA102/104, в свою очередь, должны охватывать все остальные рынки, на которые нацелена NVIDIA: геймеров, профессиональных графических художников и инженеров, а также маломасштабный ИИ и вычислительные системы. Ampere должен быть мастером на все руки а это задача не из легких.

RDNA 2 была разработана только для игр на ПК и консолях, хотя могла с таким же успехом работать в тех же областях, что и Ampere. Однако AMD решила сохранить свою архитектуру GCN и обновить ее в соответствии с требованиями сегодняшних клиентов.

Там, где RDNA 2 породила Big Navi, можно сказать, что CDNA породила Big Vega: в Instinct MI100 находится их чип Arcturus 50-миллиардный транзисторный графический процессор с 128 вычислительными блоками.

Хотя NVIDIA в значительной степени доминирует на профессиональном рынке с моделями Quadro и Tesla, Navi 21 просто не нацелена на конкуренцию с ними. Ограничивает ли это каким-либо образом требование, чтобы Ampere вписалась на несколько рынков?

Правильный ответ: нет.

Скоро AMD выпустит Radeon RX 6900 XT, в котором используется полная версия Navi 21 (без отключенных CU), которая сможет работать так же хорошо, как GeForce RTX 3090 или даже лучше. Но GA102 на этой карте также не полностью включен, поэтому у NVIDIA всегда есть возможность обновить эту модель до супер-версии, как они это сделали с Turing в прошлом году.

Можно утверждать, что, поскольку RDNA 2 используется в Xbox Series X/S и PlayStation 5, разработчики игр будут отдавать предпочтение этой архитектуре для своих игровых движков. Но стоит просто вспомнить времена, когда GCN использовался в Xbox One и PlayStation 4, чтобы получить представление, как это, вероятно, будет происходить.

Первая версия, выпущенная в 2013 году, использовала графический процессор, построенный на архитектуре GCN 1.0, не появлявшийся в видеокартах для настольных ПК вплоть до следующего года. Xbox One X, выпущенный в 2017 году, использовал GCN 2.0, которому к тому времени было уже более 3 лет.

Так что же все игры, созданные для Xbox One или PS4, а затем портированные на ПК, по умолчанию лучше работали на видеокартах AMD? А вот и нет. Поэтому мы не можем предположить, что на этот раз с RDNA 2 все будет иначе, несмотря на впечатляющий набор функций.

Но все это в конечном итоге не имеет значения, поскольку оба графических процессора обладают исключительными возможностями и представляют собой чудо того, что может быть достигнуто в производстве полупроводников. NVIDIA и AMD предлагают разные инструменты, поскольку пытаются решать разные проблемы: Ampere стремится быть всем для всех, RDNA 2 только для игр.

На этот раз битва зашла в тупик, хотя каждый может претендовать на победу в определенной области. Войны ГП еще продолжатся в течение следующего года, когда в бой вступит новый участник: Intel со своей серией Xe. По крайней мере, нам не придется ждать еще два года, чтобы увидеть, как протекает эта борьба.

Когда AMD начала предлагать процессоры Threadripper с большим количеством ядер, единственным рынком, который потреблял столько, сколько производила AMD, был рынок графического дизайна компании, которые занимались визуальными эффектами и рендерингом; им понравились количество ядер, поддержка памяти, полосы PCIe и цена. Но если есть что-то ещё, повышающее производительность, то это само стремление к производительности Threadripper Pro.

Брррр вот во что превращается вычислительная графика

Есть ряд отраслей, о которых энтузиаст, глядя со стороны, может предположить, что CPU, вероятно, устарел в смысле применения в этих отраслях. Возникает вопрос, почему отрасль не перешла полностью на GPU?

Одна из основных причин машинное обучение. Несмотря на переход к выделенному оборудованию в этой отрасли и то, что многие крупные компании используют машинное обучение на GPU, большая часть машинного обучения сегодня по-прежнему выполняется на CPU. То же самое происходит с графикой и визуальными эффектами. Причина кроется в используемых программных пакетах и в самих программистах.

Разработка ПО для CPU проста, потому что именно ей обучают большинство людей. Пакеты оптимизации для CPU хорошо зарекомендовали себя, и они даже могут быть разработаны в имитационных средах, чтобы проводить инструктажи специалистов. CPU спроектирован, чтобы обрабатывать даже очень плохой код и вообще всё, что ему подают.

Вычисления на GPU, напротив, сложнее. Они не так сложны, как раньше, поскольку существует масса библиотек, которые позволяют компилировать для GPU, не зная слишком многого о компиляции, однако сложность заключается в архитектуре рабочей нагрузки, которая могла бы взять от GPU то, что он может предложить. GPU это массивный движок, который выполняет одну и ту же операцию с помощью сотен параллельных потоков одновременно у него также очень маленький кеш, операция доступа к памяти занимает много времени, а задержка скрывается за счёт того, что одновременно выполняется очень много потоков.

Если вычислительная часть программного обеспечения не подвержена такой нагрузке, например, эта часть структурно более линейна, то потратить полгода на его переработку для GPU это напрасная трата сил. Или даже если математика лучше работает на GPU, попытки перестроить 20-летнюю (или ещё более старую) кодовую базу для GPU всё равно требуют значительных усилий со стороны группы экспертов.

Вычисления на GPU идут в гору с тех пор, как я выполнял их в конце двухтысячных годов. Но факт остается фактом: всё ещё существует ряд отраслей, представляющих смесь производительности CPU и GPU. К ним относятся машинное обучение, нефтегазовая отрасль, финансы, медицина, и та сфера, на которой мы сегодня сосредоточимся, визуальные эффекты.

Проектирование и рендеринг визуальных эффектов это сложное сочетание специализированных программных платформ и плагинов. ПО, подобное Cinema4D, Blender, Maya и другие программы полагаются на GPU для показа частично отрисованной сцены, чтобы художники работали в режиме реального времени, также полагаясь на мощь одноядерной производительности, но большая часть вычислений для финального рендеринга будет зависеть от того, какие плагины используются для конкретного продукта.

Некоторые плагины имеют ускорение GPU, например Blender Cycles, и переход на ещё более ускоренную GPU рабочую нагрузку занимает некоторое время например. область, привлекающая большое внимание GPU, дизайн с ускоренной трассировкой лучей.

Всегда возникает вопрос о том, какой метод создаёт лучшее изображение: нет смысла использовать GPU, чтобы ускорить рендеринг, если процессор добавляет шум или портит изображение.

Скорее всего, киностудия предпочтёт медленный рендеринг более высокого качества на CPU, чем быстрый и шумный на GPU, или же, наоборот, рендеринг изображения в более низком разрешении, а затем и рендеринг более высокого класса с искусственным интеллектом.

Поставляющие продукцию для отрасли OEM-производители сообщили нам, что ряд студий прямо скажут: рендеринг их рабочего процесса на CPU единственный способ рендеринга. Другой аспект память: соответствующий задаче CPU может иметь от 256 ГБ до 4 ТБ DRAM, тогда как лучшие GPU имеют пропускную способность в 80 ГБ (и это очень дорогие графические процессоры).

Вот о чём я говорю: VFX-студии до сих пор предпочитают вычисления на CPU, и, чем таких вычислений больше, тем лучше. Когда компания AMD выпустила новые процессоры на базе Zen, в частности 32- и 64-ядерные модели, их сразу же резервировали как потенциальную замену Xeon, с которыми работали студии VFX.

В компонентах AMD внимание уделяется вычислениям FP ключевому элементу в дизайне VFX. С двумя ядрами на сокет в сочетании с большим количеством кеша на одно ядро, процессор AMD был лучшим в деле. Это означает, что, хотя первые многоядерные вычислительные компоненты обладали неоднородной архитектурой памяти, это не было большой проблемой, как в случае с некоторыми другими вычислительными процессами.

Ряд компаний VFX, насколько мы понимаем, сосредоточились на платформе AMD Threadripper поверх соответствующего EPYC. Когда оба компонента впервые появились на рынке, VFX-студиям было очень легко инвестировать в рабочие станции, построенные на базе Threadripper, тогда как EPYC больше предназначался для серверной стойки.

Посмотрим на Threadripper 3000 и EPYC 7002: есть 64 ядра, 64 полосы PCIe 4.0 и большой выбор. студии VFX тогда всё ещё предпочитали Threadripper в основном из-за того, что эти процессоры предлагали лучшую мощность в 280 Вт в чём-то, что могло бы легко прийти от системных интеграторов, таких как Armari. Эти интеграторы специализируются на high-desk и high-compute, они также запрашивали у AMD большего.

Сегодня компания AMD развернула платформу Threadripper Pro, удовлетворяющую некоторым из требований выше. Тогда как VFX всегда ориентирован на вычисления в ядре, TR Pro предоставляет удвоенную полосу PCIe, удвоенную пропускную способность памяти, поддержку до 2 ТБ памяти, а также поддержку от администратора-профессионала.

Линии PCIe могут быть расширены до локального хранилища (которое всегда важно в VFX), а также больших RAM-дисков; поддержка администратора через DASH помогает поддерживать управление системами компании. AMD Memory Guard также входит в линейку Pro, которая создана, чтобы обеспечивать полное шифрование памяти.

Помимо работы с VFX компания AMD мировой лидер в области вычислений с помощью TR Pro в проектировании продуктов с помощью Creo, 3D-визуализации через KeyShot, в области проектирования архитектурных моделей с помощью ПО Autodesk Revit, а также в областях Data Science, таких как анализ массивов данных о нефти и газе, где наборы данных возрастают до сотен гигабайт и требуют существенной вычислительной поддержки.

Threadripper Pro против Workstation EPYC (WEPYC)

Глядя на преимущества, которые дают эти новые процессоры, становится ясно, что они скорее компоненты EPYC в стиле рабочей станции, чем "усовершенствованные" драйверы Threadripper. Вот объясняющая таблица:

Чтобы получить (начиная с EPYC) эти новые компоненты, всё, что AMD нужно было сделать, это поднять TDP до 280 Вт и урезать поддержку DRAM. Если начинать с базового Threadripper, есть 34 существенных изменения. Так почему же название по-прежнему Threadripper Pro, а не Workstation EPYC?

Чтобы ответить на этот вопрос, снова вернёмся в студии VFX. Когда они уже купились на брендинг и образ мысли Threadripper, сохранить название компонентов Threadripper значит, помочь сгладить переход. Как было сказано, они предпочитают Threadripper, а не EPYC (из того, что сказали нам), и поэтому сохранение названия означает, что не нужно никого переучивать.

Кроме того, линия процессора EPYC несколько изломана: есть стандартные версии, высокопроизводительные модели H, высокочастотные модели F и серия заказных конструкций под B, V, другие серии для конкретных клиентов. Сохраняя название Threadripper Pro, AMD сохраняет всё под одним началом.

Предложения Threadripper Pro: от 12 до 64 ядер

В середине прошлого года AMD анонсировала эти процессоры, а также Lenovo Thinkstation P620 как платформу их запуска. По моему опыту, линейка Thinkstation очень хорошо спроектирована, и сегодня мы тестируем наш 3995WX в P620.

TR Pro анонсировали вместе с Lenovo, и мы не были уверены, что Threadripper станет доступен какому-то другому OEM-производителю. Мы спросили об этом самих OEM-производителей в том же году, ещё до того, как узнали, существует ли TR Pro на самом деле; они заявили, что AMD даже не отметил платформу в своём плане развития, о котором мы тогда рассказывали.

С тех пор мы узнали, что у Lenovo был эксклюзивный срок в полгода; информацию предоставили другим производителям (ASUS, GIGABYTE, Supermicro) только после того, как было объявлено об этом.

В связи с этим AMD объявила, что Threadripper Pro выходит на рынок розничной торговли как для других OEM-производителей, которые будут проектировать системы, так и для конечных пользователей, которые будут собирать свои системы.

Несмотря на использование того же сокета LGA4094, что и у другие процессоров Threadripper и EPYC, TR Pro заблокируют на материнских платах WRX80. На данный момент нам известно о трёх моделях, например Supermicro и GIGABYTE, и об ASUS Pro WS WRX80E-SAGE SE Wi-Fi, которая у нас была, однако мы не смогли её протестировать.

Из четырёх перечисленных выше процессоров три лучших идут в продажу. Стоит отметить, что только 64-ядерный процессор поставляется с 256 МБ кеша L3, тогда как 32-ядерный поставляется с 128 МБ L3.

AMD придерживается такой архитектуры, что в этих чиплетах (chiplet) используется только абсолютно необходимое количество наборов микросхем, кеш L3 на одно ядро, а также 8 ядер на набор микросхем (в линейке продуктов EPYC дело обстоит немного иначе). Четвёртый процессор, 12-ядерный, по-видимому, является специфическим процессором, он создан только для OEM-производителей готовых систем.

Threadripper Pro против всех

Эти предложения Threadripper Pro созданы конкурировать с двумя сегментами рынка: во-первых, с самой AMD, демонстрирующий высокую производительность всем пользователям профессиональных систем высокого класса, построенных на аппаратном обеспечении первого поколения Zen.

Второе предложение нацелено на пользователей рабочих станций Intel с односокетным Xeon W (который имеет 28 ядер) либо на пользователей двухсокетной системы Xeon, которая дороже или которая потребляет намного больше энергии просто потому, что она двухсокетная, но при этом архитектура памяти системы неоднородная.

У нас есть почти все системы (нет 7702P, но есть 7742), и на самом деле это единственные процессоры, которые следует учитывать, если 3995WX в вашем случае один из вариантов:

Intel достигает максимума на 28 ядрах, и обойти его невозможно. Технически у Intel есть линейка процессоров AP до 56 ядер, однако это для специализированных систем, а для тестирования нам не отправили ни одного процессора этой линейки. Кроме того, это $ 20 000+ на один процессор, а также два процессора в одной системе, которые прикрепили болтами в одной упаковке.

Лучшее оборудование AMD это Threadripper, лучший доступный процессор EPYC версий 2P. Самым лучшим здесь был бы 7702P, вариант с одним сокетом и по гораздо более конкурентоспособной цене, однако у нас для целей тестирования его нет; вместо него у нас есть AMD EPYC 7742 версия с двумя сокетами, но с несколько большей производительностью.

Мы должны поблагодарить следующие компании за то, что они любезно предоставили оборудование для наших многочисленных испытательных стендов. Кое-какого железа на этом стенде нет, но оно используется в других тестах.

Пользователи, заинтересованные подробностями нашего текущего пакета эталонных тестов CPU, могут обратиться к нашей статье #CPUOverload, которая охватывает темы автоматизации эталонных тестов, а также рассказывает о том, что работает с нашим пакетом и почему.

Мы также сравниваем гораздо больше показателей, чем показано в типовом обзоре, все показатели вы можете увидеть в нашей базе данных эталонов. Мы называем эту базу Bench, также в верхней части [в оригинальном обзоре на английском языке] есть ссылка на случай, если база понадобится вам. чтобы сравнить какие-то процессоры позже.

Узнайте подробности, как получить Level Up по навыкам и зарплате или востребованную профессию с нуля, пройдя онлайн-курсы SkillFactory со скидкой 40% и промокодомHABR, который даст еще +10% скидки на обучение.

• Профессия Data Scientist

• Профессия Data Analyst

• Курс по Data Engineering

Все течет, все меняется. Эта фраза актуальна во все времена и применима ко всем аспектам деятельности человека, в том числе и к сфере технологий. Кто мог сказать в начале 2000-х годов, что Нокиа потеряет лидерство в сфере производству телефонов, при слове фотография в голове не будет автоматически всплывать слово Кодак, а подразделение по разработке персональных компьютеров IBM будет продано Lenovo. Возможно, непростые времена ждут и компанию Intel. Косвенным доказательством наличия проблем с бизнесом служит недавняя смена генерального директора. Так какое будущее ждет Intel - недавнего лидера на рынке процессоров для ПК?!

Деградация былого лидера

Критики компании говорят, что трагический выбор Intel сделала в 2005 году, когда отказалась от предложения Стива Джобса о совместной разработке процессора для Iphone. До сегодняшнего дня у Intel практически нет никаких разработок для мобильных устройств, что, конечно же, плохо.

Intel, в отличие от того же AMD, не только разработчик, но и компания-производитель. А с производством как раз последнее время очевидные проблемы. Компания не может освоить новый технологический процесс. В то время, как TSMC уже готов освоить производство 3нм процессоров, Intel никак не может внедрить 7 нм. Это особенно печально в свете того, что Intel уже несколько лет испытывает проблемы с освоением 10 нм процессоров и переход на 7 нм должен был как раз их и решить. Как следствие появились сведения о том, что Intel отдаст на аутсорс производство 5 нм процессоров TSMC во второй половине 2021 года, а с 2022 года тайваньский производитель начнет выпускать для американской корпорации процессоры по технологии 3 нм. И это при колоссальных затратах на R&D в последние годы.

Во многом из-за проблем с производством Intel на данный момент проигрывает технологическую гонку в разработке процессоров компании AMD, которые перешли на производство 7 нм процессоров. Это дает преимущество в числе ядер и потоков. Так, 16-ядерный AMD Ryzen 9 3950X для массового рынка имеет 2-кратный перевес над самым мощным процессором Intel (Core i9-9900K) по числу ядер и потоков. Процессор AMD Ryzen Threadripper 3990X имеет 64 ядра и 128 потоков, обеспечивая 3,5-кратное преимущество над процессорами Intel. Тепловыделение процессоров AMD меньше чем у процессоров Intel и без этого считающимися самыми горячими на рынке. Ко всему этому следует добавить более низкую цену на продукцию AMD в пересчете на ядро.

Следствием технических проблем стал отказ Apple от использования процессоров Intel в своих ноутбуках.

Луч света в "технологическом потемневшем царстве"

Однако есть у компании и успехи. Так, несмотря на все проблемы, Intel продолжает контролировать примерно 80% рынка процессоров для десктопным и мобильных ПК. А на рынке серверных процессоров синяя компания удерживает долю в 93%, оставляя своим конкурентам по сути крохи.

Для сравнения, приведем долю на рынке процессоров компании AMD

Что спрашивают клиенты ITSOFT по аренде серверов

Отдел продаж дата-центра ИТСОФТ поделился информацией, что запрос на аренду серверов с процессорами AMD составляет не больше 2% от общего количества запросов на серверы с Intel. Наши клиенты не готовы рассматривать серверы на процессорах AMD в качестве альтернативного варианта для серверов 1С, баз данных, высокопроизводительных вычислений и виртуализации.

В зависимости от конкретного кейса, AMD может быть коммерчески выгоден в закупке. Например, если требуется построить систему с бОльшим количеством ядер. Однако, Intel вовремя выпустили линейку процессоров Cascade Lake Refresh, которые стали более производительными больше ядер и больше тактовая частота и запросов на серверы с обновленной линейкой процессоров стало больше. Клиенты стали переезжать с устаревшего оборудования на современное и вопрос в архитектуре тут стоит первым пунктом.

Intel прочно удерживает лидерство в профессиональных серверных решениях для широкого спектра задач. У Intel большой выбор процессоров для различных задач и многие вендоры готовы предложить серверные платформы для них. У AMD выбор скромнее.

Intel также является главным производителем полупроводников в мире как по доле, так и по выручке (по результатам 2020 года).

У компании 16 заводов, расположенных по всему миру (США, Ирландия, Израиль, Китай), что позволяет минимизировать транспортное плечо и быть ближе к своим клиентам. Собственное производство позволяет также перераспределять нагрузку, если это необходимо. Простой пример важности регулировки интенсивности производства и способности увеличивать мощности когда это нужно. Так, например, за 4-й квартал 2020 года Intel смог нарастить долю в продаже процессоров для мобильных компьютеров на 1,2% по причине дефицита чипов от AMD. В сезон праздничных покупок американская корпорация за счет увеличения собственных мощностей смогла насытить рынок.

Но, пожалуй, самое важное, то, что Intel начинает выстраивать экосистему для IoT, то есть напрямую участвует в 4-й промышленной революции. Сам Intel оценивает объем этого рынка в 50 млрд. устройств к 2030 году и каждое устройство оснащается чипом. Это не обязательно должен быть 3 нм чип. Может быть использован 22 нм процесс и даже более. Таким образом, речь идет о чипах, более простых в производстве, чем процессор современного компьютера, но их нужно много. И только Intel на сегодняшний момент - наряду с TSMC, обладает достаточными мощностями для производства такого количества камней.

Сильны позиции синей корпорации и в развитии беспилотного транспорта. В 2017 году она купила израильскую компанию Mobileye, одного из ведущих разработчиков систем помощи для снижения опасности столкновения и, тем самым, получила прямые контракты с производителями автомобилей, такими, как BMW, Mercedes итд. Логично предположить, что эти системы будут на чипах Intel. Рынок автомобилей количественно, конечно, меньше, чем рынок компьютеров и смартфонов, но он весьма прибыльный. Так, уже сейчас на полупроводники приходится 40% от расходов на производство транспортных средств. К 2030 году эта цифра обещает вырасти до 45%.

Финансы не поют романсы

Важны и финансы компании. Сравним финансовые показатели Intel и AMD.

Стоимость акций AMD за 5 лет выросла с 1,91$ до 95,52$. Мультипликаторы компании следующие: P/E = 125 , P/S = 13. Другими словами, рыночная цена компании составляет 125 годовых прибылей и 13 годовых выручек. В финансовом мире все, что стоит больше 2-3 годовых выручек считается переоцененным. При этом за последние 5 лет среднегодовой прирост выручки 4%.

Акции Intel за тот же период выросли с 28,71$ до 62,60$. P/E = 12, P/S = 3, среднегодовой прирост выручки за последние 5 лет - 5%.

Другими словами, бизнес компании Intel более стабилен и дает больше выручки, а AMD - слишком переоценен. Сейчас, в период количественного смягчения, когда на рынках колоссальная ликвидность это не так важно. Но рано или поздно наступит коррекция, и тогда акции AMD упадут в цене скорее всего гораздо сильнее, чем Intel, что скажется не только на держателях акций, но и на бизнесе компании.

Заключение

Подытожив, можно сказать, что на данный момент Intel отстает в технологической гонке среди производителей процессоров для ПК. Но нельзя сказать, что компания смирилась с этим и ничего не делает. Невнятные управленческие решения (продажа Apple модемного бизнеса, принесшая в результате убытки; отказ от перехода на 10 нм технологию из соображений экономии) и нет адекватной отдачи от R&D? Заменим гендиректора - финансиста на технаря, который работал в Intel более 30 лет, возглавлял одно из исследовательских подразделений компании и позднее был ее главным техническим директором. Не можем сами делать процессоры по продвинутой технологии? Найдем пока подрядчика, как это делают конкуренты и попытаемся вернуться в гонку.

Важно, что кроме проблем есть и перспективы. Стабильный и прибыльный бизнес, факт удержания большей доли рынка (и это несмотря на технологические проблемы), хороший задел в новых перспективных отраслях делают эту компанию одной из перспективных и недооцененных на сегодняшний день. Нет, Intel еще однозначно рано хоронить.