Tesla P100: Nvidia bringt seinen bisher größten Chip in Stellung
Der Chiphersteller Nvidia will den bisher größten Chip ins Rennen schicken, um verschiedene große Probleme zu lösen. Der Tesla P100 wird allein in seinem Kern aus mehr als 15 Milliarden Transistoren zusammengesetzt und so zu einem regelrechten Rechenmonster.
Der Prozessor basiert auf der Pascal-Architektur. Das Produkt soll allerdings nicht in klassischen Grafikkarten zum Einsatz kommen, sondern in Supercomputern, die auf GPUs setzen, um bestimmte Rechenprobleme effizient zu lösen. Hier galten bisher die Maxwell- und Kepler-Chips als Mittel der Wahl, die mit 7 bis 8 Milliarden Transistoren ausgestattet waren.
Die massive Steigerung wurde möglich, indem Nvidia auf einen 16-Nanometer-FinFET-Prozess wechselte. Dadurch stieg die Fläche des Dies nur geringfügig auf 610 Quadratmillimeter. Und auch der Energiebedarf kletterte so in überschaubarem Rahmen: Von Maxwells 250 Watt auf "nur" 300 Watt.
Im Gesamtpaket setzt Nvidia auf ein Chip on Wafer on Substrate (CoWoS), bei dem HBM2-Speicher direkt mit eingebunden ist. 16 Gigabyte stehen jedem P100 dabei zur Verfügung. Man erreicht hierbei eine Speicherbandbreite von 720 Gigabyte pro Sekunde, was dem Dreifachen von Maxwell entspricht. Über den NVLink können in einem Rechenknoten bis zu acht Prozessoren direkt zusammengeschlossen werden. Da IBM die Technologie ebenfalls verwendet, sind auch direkte Verbindungen zu Power8-CPUs möglich.
Die neuen Tesla P100 werden anfangs vor allem Cloud-Betreibern zur Verfügung gestellt. Wenn mehr Chips vom Band laufen - was etwa im Juni der Fall sein soll - will man auch normal an Gerätehersteller liefern. Im Sinn hat Nvidia hier vor allem Anbieter, die Cluster für KI-Systeme bauen. In Verbindung mit den zugehörigen Entwickler-Tools sollen die P100 die Lernvorgänge auf Basis von Deep Learning-Algorithmen um ein Vielfaches beschleunigen können.
Der Prozessor basiert auf der Pascal-Architektur. Das Produkt soll allerdings nicht in klassischen Grafikkarten zum Einsatz kommen, sondern in Supercomputern, die auf GPUs setzen, um bestimmte Rechenprobleme effizient zu lösen. Hier galten bisher die Maxwell- und Kepler-Chips als Mittel der Wahl, die mit 7 bis 8 Milliarden Transistoren ausgestattet waren.
Die massive Steigerung wurde möglich, indem Nvidia auf einen 16-Nanometer-FinFET-Prozess wechselte. Dadurch stieg die Fläche des Dies nur geringfügig auf 610 Quadratmillimeter. Und auch der Energiebedarf kletterte so in überschaubarem Rahmen: Von Maxwells 250 Watt auf "nur" 300 Watt.
Im Gesamtpaket setzt Nvidia auf ein Chip on Wafer on Substrate (CoWoS), bei dem HBM2-Speicher direkt mit eingebunden ist. 16 Gigabyte stehen jedem P100 dabei zur Verfügung. Man erreicht hierbei eine Speicherbandbreite von 720 Gigabyte pro Sekunde, was dem Dreifachen von Maxwell entspricht. Über den NVLink können in einem Rechenknoten bis zu acht Prozessoren direkt zusammengeschlossen werden. Da IBM die Technologie ebenfalls verwendet, sind auch direkte Verbindungen zu Power8-CPUs möglich.
Die neuen Tesla P100 werden anfangs vor allem Cloud-Betreibern zur Verfügung gestellt. Wenn mehr Chips vom Band laufen - was etwa im Juni der Fall sein soll - will man auch normal an Gerätehersteller liefern. Im Sinn hat Nvidia hier vor allem Anbieter, die Cluster für KI-Systeme bauen. In Verbindung mit den zugehörigen Entwickler-Tools sollen die P100 die Lernvorgänge auf Basis von Deep Learning-Algorithmen um ein Vielfaches beschleunigen können.
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Christian KahleRedakteur für Forschung, Energie und Raumfahrt
Begleitet die IT-Branche seit dem Dotcom-Boom, Informatik studierte er in Berlin. Sein Spektrum reicht von Quantencomputern über Solarstrom bis zur Raumfahrt.
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