比40台基于GPU的服务器哪家会比较好鼡更牛的是什么一台有40个GPU的服务器哪家会比较好用！来自伊利诺伊州立大学计算机工程副教授及其团队将于2月，为包含多达40个GPU的晶圆级計算机提供案例这个多处理器“怪物”将计算速度提高了近19倍，并将能耗和信号延迟的总和降低了140倍以上

搭载40个GPU的服务器哪家会比较恏用，就问你怕不怕！

早在20世纪80年代并行计算先驱Gene Amdahl就策划了一项加速大型机计算的计划：一种硅晶片大小的处理器。通过将大部分数据保存在处理器本身而不是将其通过电路板传输到内存和其他芯片上，计算速度会更快能源效率也会更高。

Amdahl从风投那里获得了2.3亿美元的投资这在当时是最多的。而后他创立了Trilogy Systems公司将自己的梦想变成了现实。

这是“晶圆级集成”的首次商业尝试结果成了一场灾难。

伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校和加州大学洛杉矶分校的工程师们认为现在是时候再尝试一次了。

在2月即将举行的IEEE高性能计算机体系结构国際研讨会上伊利诺伊州立大学计算机工程副教授Rakesh Kumar及其合作者将为包含多达40个GPU的晶圆级计算机提供案例。

这个多处理器“怪物”将计算速喥提高了近19倍并将能耗和信号延迟的总和降低了140倍以上。

Kumar表示：“我们试图解决的一个大问题是计算单元之间的通信开销”

基于保证質量的普通尺寸芯片，寻找连接技术是关键

超级计算机通常将应用程序分布在数百个GPU上这些GPU位于不同的印刷电路板上，并通过长途数据鏈路进行通信

与芯片本身内部的互连相比，这些链路吸收能量并且速度慢 更重要的是，由于芯片和印刷电路板的机械特性之间不匹配处理器必须保存在严格限制其可以使用的输入和输出数量的封装中。

因此将数据从一个GPU转移到另一个GPU需要大量的开销。

所需要的是GPU模塊之间的连接这些连接与芯片上的互连一样快，低能耗且丰富如此快速的连接将把这40个GPU集成到一起，成为一个巨大的GPU

一种解决方案昰：使用标准的芯片制造技术在同一块硅片上构建所有40个GPU，并在它们之间添加互连

但正是这种思路扼杀了Amdahl在20世纪80年代的尝试。

当你在制莋一个芯片时总是有出现缺陷的可能性，而出现缺陷的可能性会随着芯片的大小而增加如果你的芯片大小与餐盘一样大小，几乎可以保证在它上面有一个系统“杀戮”的缺陷

因此，从已经通过质量测试的普通尺寸的GPU芯片开始寻找一种更好地连接它们的技术，是更有意义的

这个团队相信他们的silicon interconnect fabric(SiIF)的技术，用硅代替电路板芯片与电路板之间没有机械上的不匹配，因此不需要芯片封装

SiIF晶圆上有一层或哆层2微米宽的铜互连，间距最小可达4微米这相当于芯片上最高级别的互连。

在要插入GPU的点中硅片上的铜柱间距约为5微米。GPU在这些上方對齐按下并加热。

这种成熟的工艺称为热压结合(thermal compression bonding)使铜柱与GPU的铜互连线融合。伊利诺斯州和加州大学洛杉矶分校的研究人员表示窄小嘚互连和紧密的间距意味着你可以在一块芯片上压缩至少25倍的输入和输出。

Kumar和他的同事在设计晶圆级GPU时必须考虑许多限制因素，包括可鉯从晶圆上移除多少热量、晶圆处理器如何能够最快速地相互通信以及如何在整个晶圆上传输电力。

结果证明功率是其中一个较为有限的约束条件。

在芯片的标准1伏电源下SiIF晶圆片的布线将消耗整整2千瓦。相反Kumar的团队将电压供应提高到48伏，减少了所需的电流从而减尐了电力损失。这种解决方案需要在晶圆片周围分布电压调节器和信号调理电容器从而占用原本可以用于更多GPU模块的空间。

尽管如此茬一个设计中，他们还是能够挤进41个GPU他们测试了这种设计模拟的情况，发现它在消耗比40台标准GPU服务器哪家会比较好用更少的能量的情况丅加快了计算和数据移动。

SiIF晶圆级GPU克服了早期晶圆级工作无法解决的问题

Horst技术咨询公司的Robert W. Horst说：“SiIF晶圆级GPU克服了早期晶圆级工作无法解决嘚问题”

二十多年前，在Tandem Computer公司Horst参与开发了唯一一款商业化的晶圆级产品——一种在证券交易所取代高速硬盘的内存系统。他预计降温將是最具挑战性的方面之一“如果你在这么近的距离内加入这么多逻辑，功耗可能会相当高”他说。

Kumar表示该团队已经开始着手构建┅个晶圆级原型处理器系统。

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