AMD findet Lösung für skalierbare GPUs auf Basis von Chiplets

Bei AMD ist man aufgrund der praktischen Erfahrungen bei CPUs vollends von der modularen Chiplet-Architektur überzeugt. Zukünftig will das Un­ter­neh­men auch bei GPUs auf dieses Design setzen - und musste dafür einige zusätzliche Probleme lösen. AMD setzt bei verschiedenen aktuellen CPUs erfolgreich auf das Multi-Chip-Modul (MCM)-De­sign. Hierbei werden quasi mehrere vollwertige Prozessoren miteinander verbunden. Ge­gen­über den zuvor genutzten Multi-Core-Architekturen in einem monolithischen Design er­laubt dies eine deutlich flexiblere Skalierung, wodurch Entwicklungs- und Pro­duk­ti­ons­kos­ten vor allem bei Chips sinken, die nur in kleineren Stückzahlen hergestellt werden.

Allerdings erwies es sich bisher als schwierig, das Verfahren auch bei Grafikprozessoren zum Einsatz zu bringen, da diese von Beginn an deutlich komplexer sind als normale CPUs. Nun aber hat AMD eine Methode patentiert, mit der die bisherigen Probleme möglicherweise gelöst werden können. Das geht aus einem Bericht von WCCFTechh hervor.

Multi-GPU-Modell

Die bisherigen Versuche mit MCM-Designs im GPU-Bereich zeigten, dass die Latenzen zwi­schen den Chiplets viel zu hoch waren. Da­rü­ber hinaus hatte man Schwierigkeiten mit den Pro­gram­mier­modellen, da die parallele Auf­ga­ben­ver­tei­lung deutlich schwieriger zu hand­ha­ben war. AMD will diese Probleme jetzt mit passiven Crosslinks zwischen den einzelnen Chiplets und den anderen Systemkomponenten lösen.

So soll jedes GPU-Chiplet direkt mit der CPU kommunizieren können. Es bekommt darüber hinaus auch seinen eigenen Cache. Im Grunde läuft das Design dann darauf hinaus, dass die Grafikkarte nach außen nicht als System mit einer GPU auftritt, sondern man quasi eine Rechner-Architektur mit mehreren Grafikchips erhält, die unabhängig voneinander direkt angesteuert werden können.

Auf diese Weise wird vor allem das Problem der latenzbehafteten Kommunikation der Chiplets untereinander unterbunden. Der Entwickler muss sich auch keine Gedanken mehr darüber machen, wie die Last auf der GPU verteilt wird. Für die Verteilung der Aufgaben an viele Grafikprozessoren gibt es inzwischen hinreichende Software-Lösungen aus dem HPC-Segment, in dem schon lange mit vielen Grafikeinheiten gearbeitet wird.

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