«Кубик Кодури»: четыре GPU Vega с производительностью 100 Тфлопс

В ходе презентации новых специализированных ускорителей Radeon Instinct, предназначенных для вычислений в рамках задач глубинного обучения, глава подразделения Radeon Technologies Group компании AMD Раджа Кодури (Raja Koduri) продемонстрировал крайне необычный GPU-концепт. С лёгкой руки зарубежных журналистов четырёхплатное устройство кубической формы получило названия Vega Cube и Koduri Cube. Первое имя указывает на модель используемого графического процессора (Vega или Vega 10), а второе — на человека, под руководством которого создавался концепт.

Имеющиеся фото и увеличенные изображения Vega Cube позволяют получить лишь общее представление о нём. Ускоритель состоит из четырёх адаптеров на основе ядра Vega и оборудован пока безымянным интерфейсом, пропускная способность которого выше, нежели у обычного PCI Express 3.0. Возможно, в серийном продукте (если таковой вообще планируется) AMD задействует разрабатываемый для Vega 20 интерфейс xGMI. Последний является ответом «красных» на NVIDIA NVLink, которым оснащена одноимённая версия ускорителя Tesla P100.

Одна карта Radeon Instinct MI25 с графическим ядром Vega обеспечивает быстродействие на уровне 12,5 Тфлопс при операциях с числами одинарной точности (FP32) и 25 Тфлопс при операциях с числами половинной точности (FP16). Соответственно, производительность Vega Cube будет приблизительно равна 50 Тфлопс при выполнении FP32-операций и 100 Тфлопс для FP16 (итоговый показатель будет зависеть от частоты GPU).

На вышеприведённых снимках видны только контактные площадки для пайки на них ядер Vega, но не сами кристаллы. К тому же корпус кубика, кажется, изготовлен из акрила или подобного материала, в связи с чем невольно вспоминается неудачный муляж GeForce GTX 480.

В отсутствие коммерчески доступного одноплатного Vega вряд ли кто-либо ждёт скорого выхода «богатыря» с «силушкой» в 100 Тфлопс (у Tesla P100 с NVLink — только 21,2 Тфлопс). Похоже, AMD решила оценить, а заодно и подогреть интерес корпоративных заказчиков к проекту.

Коллеги из интернет-издания VideoCardz признаются, что проводить подсчёты площади подложки или чипа Vega на основе имеющихся снимков Vega Cube бесполезно. В чём можно не сомневаться, так это в типе буферной памяти — HBM2, который, кстати, пока не подтверждён для настольных карт.