Jedním z nejvíce se opakujících témat posledních let bylo zvýšení spotřeby energie různých čipů. Zároveň jsme viděli, jak v mnoha komentářích lidé mají tendenci říkat, že zvýšení energie je nesmysl. Co když skutečnost, že nové čipy zvyšují účet za elektřinu bylo něco nepřekonatelného a důsledek pokroku procesorů? Proto jsme se rozhodli vám fenomén vysvětlit.
Není pochyb o tom, že náklady na elektřinu porostou kvůli chamtivosti politiků a jejich opatřením, která se snadno řeknou, ale jsou vyrobena ze všech našich peněz. O těchto problémech však nehovoříme, a přestože víme, že účet za elektřinu uměle narostl, zajímá nás, proč grafické karty spotřebovávají stále více a více, jako procesory, RAM vzpomínky. Tedy všechny komponenty uvnitř našeho PC.
To, že nové čipy zvednou účet, je nevyhnutelné
Pokud se podíváme na jakoukoli architekturu procesoru, obecnou nebo specializovanou, uvědomíme si, že více než polovina obvodů, ne-li více než dvě třetiny, neexistuje pro zpracování dat, ale pro jejich komunikaci mezi různými částmi. A nesmíme zapomínat, že dnešní čipy mohou mít jednu nebo více funkcí současně, ale lze je shrnout do tří hlavních funkcí:
- Ke zpracování dat.
- přenášet data.
- Ukládat data.
No, ač se to mnohým může zdát kontraproduktivní, fakt zpracování informace má cenu jak v počtu tranzistorů uvnitř procesoru, tak v opravdu zanedbatelných nákladech na energii. A dobrou součástí návrhu procesorů je přivést informace do prováděcích jednotek, aby je mohly zpracovat. Problém je v tom, že kvůli fyzikálním zákonům je dnes přeprava bitů dražší než cokoli jiného a jedním z důsledků je, že čipy zvyšují účet za elektřinu a samozřejmě spotřebovávají více.
Říká se tomu Von Neumannova zeď, protože je neodmyslitelnou součástí všech architektur, ať už mluvíme o serveru, mobilním telefonu nebo videoherní konzoli, a stala se dnes největším bolehlavem inženýrů. . A více s nutností snížit uhlíkovou stopu.
Vysvětlení problému kvantitativně
Obvykle udáváme spotřebu energie čipů ve wattech (W), což jsou jouly za sekundu. Protože šířka pásma je bajty nebo bity za sekundu, abychom oba pojmy nezaměňovali, jedním ze způsobů měření jednoduchého přenosu dat je zjistit, kolik joulů spotřebuje. Za následující graf vděčíme Billu Dallymu, NVIDIAhlavní vědec a jeden z předních světových odborníků na počítačové architektury:
Musíme tedy vycházet ze skutečnosti, že jeden nJ nebo nanoJouly jsou 1000 pJ nebo pikoJouly. To znamená, že pokud se při zpracování aritmetické operace s dvojitou přesností nebo 64bitové aritmetické operace s plovoucí desetinnou čárkou v závislosti na tom, kde se data nacházejí, bude spotřeba pro provedení stejné operace lišit:
- Pokud jsou data v evidenci, pak to bude stát jen 20 pJ nebo 0.02 nJ.
- Pokud musíme přistupovat ke keši, abychom je našli, ta věc se zvýší na 50 pJ nebo 0.05 nJ
- Na druhou stranu, pokud jsou data v RAM, pak spotřeba stoupá na 16 nJ nebo 16000 pJ.
Jinými slovy, přístup k RAM stojí 1000krát více energie na provedení stejné operace, než jsou informace v procesoru. Pokud k tomu přidáme vnitřní komunikaci mezi komponentami procesoru a externí, dostaneme čipy schopné zpracovat velké objemy dat, ale zároveň potřebují ke svému fungování velké množství energie.
Jaká řešení uvidíme v budoucnu?
V tuto chvíli jsou to pouze laboratorní řešení, ale jsou osvědčená a mohla by změnit způsob, jakým rozumíme počítačům. Především máme dvě různá řešení problému.
Zpracování v blízkosti paměti
Prvním z nich je zpracování blízké paměti, které spočívá v přesunutí paměti blíže k procesorům. Myšlenka není nic jiného, než dát paměť velmi blízko procesoru, bohužel nemůžeme dát desítky gigabajtů RAM, které v krátké době uvidíme v PC, ale další velkou úroveň mezipaměti, která výrazně zvýší kapacitu, aby bylo možné najít v něm data a snížit spotřebu.
Zajímavé je, že strategie zvyšování velikosti mezipamětí je strategie, kterou provádí NVIDIA se svou architekturou Lovelace, která zvyšuje L2 z jedné generace na druhou 16krát. To však nestačí. Což nás vede k závěru, že bude nutná nová úroveň paměti. Blíže k procesoru, a tedy s nižší spotřebou energie. To znamená, že za pár let budeme mluvit o rychlé RAM a pomalé RAM na našem PC. Poslední možná pomocí rozhraní CXL.
Zpracování v paměti
Druhá věc je to, čemu říkáme PIM, nejsou to samotné procesory, ale paměťové čipy s vnitřními zpracovatelskými schopnostmi. To znamená, že jsou to stále paměti, ale lze v nich spustit určité specifické algoritmy. Představte si například, že musíme provést několik požadavků na databázi, která je v RAM, abychom našli e-mail adresu klienta. V konvenčním mechanismu bychom potřebovali několik přístupů k externí paměti s nízkou spotřebou. Tímto způsobem si místo toho sama RAM vyhledává data sama, s velmi malou spotřebou, protože k ní nemusí přistupovat externě a musí data pouze odesílat do procesoru.
Tímto způsobem jsme schopni výrazně snížit množství přenosů mezi RAM a procesorem a tím snížit spotřebu energie. Nevýhodou je, že aplikace musí být navrženy pro toto paradigma. I když je to nutné, aby se snížila spotřeba energie a aby nové čipy ještě více nezvedly účet za elektřinu.
