Dando el salto a las GPU discretas

'Behind the Builders': El miembro de Intel Aditya Navale explica cómo el procesador gráfico pasó de mejorar píxeles a manejar los desafíos computacionales más complejos de la humanidad.

Si adivinaras que los empleados de Intel están tan ansiosos como el resto del mundo por que Intel ingrese al mercado de GPU discretas, estarías en lo cierto.

"Siempre quise que Intel se involucrara en gráficos discretos", dice Aditya Navale, un miembro de Intel que ha estado trabajando en tecnología de gráficos  durante más de 20 de sus 30 años en la compañía.

El reciente lanzamiento de los gráficos discretos Intel® Arc™ para portátiles respondió a la primera ola (las versiones de escritorio llegarán a finales de este año) y marcó un paso importante en la larga historia de Intel en gráficos. El equipo de Navale en el Grupo de Sistemas de Computación Acelerada y Gráficos se encuentra literalmente en el centro del mismo, desarrollando la arquitectura IP central que subyace a múltiples generaciones de GPU Intel, incluidos los primeros gráficos Intel Arc A-Series que salen.

Intel ya es el líder del segmento de mercado por volumen en gráficos de PC al contar gráficos integrados, que comúnmente residen en el mismo troquel que la CPU. "Pasar de integrado a discreto es un gran salto", dice Navale. "Es una tarea extremadamente compleja y es muy desafiante".

Desde 2019, el rendimiento de los juegos en los gráficos integrados de Intel se ha cuadruplicado, pero las GPU Intel Arc toman esa tecnología base y la multiplican nuevamente. Los gráficos integrados actuales de Intel alcanzan un máximo de 96 unidades de ejecución, mientras que los gráficos Intel Arc llegarán a 512 motores vectoriales Xe . "Cuando aumentas el tamaño de una máquina como esa, más de 5 veces", dice Navale, "el desafío es obtener el máximo aumento en el rendimiento en una envolvente de potencia dada".

"Uno de nuestros objetivos en los gráficos Intel Arc, además de convertirnos en un jugador significativo en el mercado, es aprender a ingeniar, diseñar y construir software para grandes GPU", explica.

Ofrecer una alternativa competitiva como nuevo participante significa no solo ofrecer características y rendimiento convincentes, sino también admitir una variedad de juegos y aplicaciones. "Siempre es el software lo primero que impulsa nuestra arquitectura", dice.

Del diseño de píxeles al aprendizaje profundo

¿Qué está impulsando la necesidad de capacidad gráfica varias veces más allá de lo que ya está en su computadora portátil común? La respuesta es un estudio colorido en contrastes.

El trabajo principal de la GPU es acelerar la representación de gráficos: crear imágenes 2D y 3D en la pantalla 2D que estás viendo. En pocas palabras, la GPU ayuda a dibujar los píxeles en su pantalla. Donde una CPU está diseñada para manejar una o dos tareas sofisticadas a la vez, una GPU está diseñada para hacer muchas tareas pequeñas, dibujando todos esos píxeles, en paralelo.

Acerca de Aditya Navale: Constructor en breve

Sitio web:
Folsom, California

Título: Intel Fellow, director de arquitectura IP del núcleo de LA GPU

Equipo: Arquitectura e ingeniería XPU, Accelerated Computing Systems and Graphics Group

Años en Intel: 30

Camino al compañerismo: "Una combinación de oportunidades, logros, la importancia para la corporación y un poco de concurso de popularidad".

La jornada laboral perfecta: "Una serie de pequeñas sesiones de estrategia y resolución de problemas. Las mejores ideas siempre surgen o evolucionan de una discusión".

Restablecimiento favorecido fuera de horario: "Suelo correr. Esa es mi forma de recargar y hacer ejercicio. Cuando te estresas, si comienzas a correr, con el tiempo, el estrés desaparece".

Cuando estás haciendo algo como leer este artículo, los píxeles de tu pantalla no cambian mucho, por lo que no hay mucho que hacer para la GPU. Pero cambie a un juego 3D fotorrealista y las cosas cambian constantemente. "Cuanto más realismo quiera aportar el juego, más trabajo tendrá que hacer la GPU", explica Navale. Los detalles más finos, como la piel ondeando en la brisa o las múltiples fuentes de luz y sombras, significan más trabajo para llegar a cada píxel mostrado, y para que esos detalles se representen sin problemas en su pantalla, debe hacerse rápidamente.

Los juegos son solo el comienzo.

A medida que las personas aplican la GPU como un procesador de datos altamente paralelo, dice Navale, "los casos de uso de gpus están explotando". Más allá de los píxeles, la GPU ahora está ayudando con los desafíos computacionales más sofisticados de la humanidad gracias a su uso en inteligencia artificial, aprendizaje profundo y computación de alto rendimiento.

Si desarrollar chips para trabajos tan aparentemente diferentes suena complicado, Navale dice que el mundo del software basado en GPU ayuda a llevar "un método a un punto de locura".

"Tenemos un ecosistema de software que tiene que incorporar todos estos nuevos requisitos", dice. "Dado que tiene que tener en cuenta la HPC, la IA, los juegos y quién sabe qué, tiene que evolucionar de una manera sinérgica. Requiere un produnto análisis y un movimiento deliberado hacia adelante de la arquitectura".

Las demandas multiplicadoras de la GPU continúan: en Zettascale

Las crecientes demandas de la GPU apenas están comenzando, lo que requiere flexibilidad y nuevos enfoques en el diseño para llevar a la GPU a nuevas alturas de rendimiento. "La forma en que diseñamos e implementamos las IP, tenemos en cuenta el hecho de que la IP puede entrar en un segmento integrado o hasta una enorme GPU discreta", dice Navale. "Esa escalabilidad está incorporada. También tenemos mucha parametrización, lo que nos permite extraer escalabilidad de una manera fácil y rápida".

Para llegar a las supercomputadoras de zettaescala, el siguiente orden de magnitud en los sistemas más potentes del mundo, "la escalabilidad va aún más lejos", explica. Eso significa no solo multiplicar las capacidades dentro de cada chip, sino también ensamblar múltiples chips juntos como sistemas en paquetes.

"Un poco de eso ya ha sucedido en Ponte Vecchio", que combina 47 mosaicos diferentes en una sola GPU. "Pero ahora ese paradigma está creciendo y tiene más impulso y más tracción a medida que avanzamos".

El desempeño varía según el uso, la configuración y otros factores. Más información en www.Intel.com/PerformanceIndex.

Los resultados de desempeño se basan en pruebas realizadas en las fechas indicadas en las configuraciones y es posible que no reflejen todas las actualizaciones públicamente disponibles. Consulta las copias de seguridad para conocer los detalles de la configuración. Ningún producto o componente puede ser absolutamente seguro.