Graphics Core Next (microarquitectura)

familia de microarquitecturas de unidades de procesamiento gráfico
(Redirigido desde «Graphics Core Next»)

Graphics Core Next (GCN)[1]​ es el nombre en clave de una serie de microarquitecturas y una arquitectura de conjunto de instrucciones que AMD desarrolló para sus GPU como sucesora de su microarquitectura TeraScale. El primer producto con GCN se lanzó el 9 de enero de 2012.[2]

Graphics Core Next
Información
Tipo Microarquitectura
Desarrollador AMD
Fecha de lanzamiento 9 de enero de 2012 (12 años)
https://www.amd.com/en/technologies/gcn

GCN es una microarquitectura SIMD de conjunto de instrucciones reducido que contrasta con la arquitectura SIMD de palabra de instrucción muy larga de TeraScale.[3]​ GCN requiere considerablemente más transistores que TeraScale, pero ofrece ventajas para el cálculo de GPU de propósito general (GPGPU) debido a un compilador más simple.

Los chips gráficos GCN se fabricaron con CMOS a 28 nm y con FinFET a 14 nm (por Samsung Electronics y GlobalFoundries) y 7 nm (por TSMC), disponibles en modelos seleccionados en AMD Radeon HD 7000, HD 8000, RX 200, RX 300, RX 400, RX 500 y Vega series de tarjetas gráficas, incluida la Radeon VII lanzada por separado. GCN también se utilizó en la parte gráfica de las unidades de procesamiento acelerado (APUs - Accelerated Processing Units), como las de PlayStation 4 y Xbox One.

Conjunto de instrucciones editar

El conjunto de instrucciones GCN es propiedad de AMD y fue desarrollado específicamente para GPU. No tiene microoperación para la división.

La documentación está disponible para:

Un compilador de back-end LLVM está disponible para el conjunto de instrucciones GCN.[5]​ Es utilizado por Mesa 3D.

GNU Compiler Collection 9 es compatible con GCN 3 y GCN 5 desde 2019[6]​ para programas independientes de un solo subproceso, y GCC 10 también se descarga a través de OpenMP y OpenACC.[7]

MIAOW es una implementación RTL de código abierto de la microarquitectura AMD Southern Islands GPGPU.

En noviembre de 2015, AMD anunció su Iniciativa Boltzmann, cuyo objetivo es permitir la migración de aplicaciones basadas en CUDA a un modelo de programación C++ común.[8]

En el evento Super Computing 15, AMD mostró un compilador de cómputo heterogéneo (HCC - Heterogeneous Compute Compiler), un controlador de Linux sin periféricos y una infraestructura de tiempo de ejecución HSA para computación de alto rendimiento de clase de clúster, y una herramienta de interfaz de computación heterogénea para portabilidad (HIP - Heterogeneous-compute Interface for Portability) para portar aplicaciones CUDA al modelo C++ común antes mencionado.

Microarquitecturas editar

A partir de julio de 2017, el conjunto de instrucciones Graphics Core Next ha tenido cinco iteraciones. Las diferencias entre las primeras cuatro generaciones son bastante mínimas, pero la arquitectura GCN de quinta generación presenta procesadores de flujo muy modificados para mejorar el rendimiento y admitir el procesamiento simultáneo de dos números de menor precisión en lugar de un solo número de mayor precisión.[9]

Procesamiento de comandos editar

 
Procesamiento de comandos de GCN: cada motor de cómputo asíncrono (ACE - Asynchronous Compute Engines) puede analizar los comandos entrantes y enviar el trabajo a las unidades de cómputo (CUs - Compute Units). Cada ACE puede gestionar hasta 8 colas independientes. Los ACE pueden operar en paralelo con el procesador de comando de gráficos y dos motores DMA. El procesador de comandos de gráficos maneja las colas de gráficos, las ACE manejan las colas de cómputo y los motores DMA manejan las colas de copia. Cada cola puede enviar elementos de trabajo sin esperar a que se completen otras tareas, lo que permite que los flujos de comandos independientes se intercalen en el Shader de la GPU.

Graphics Command Processor editar

El procesador de comandos de gráficos (GCP - Graphics Command Processor) es una unidad funcional de la microarquitectura GCN. Entre otras tareas, se encarga del manejo de shaders asíncronos.[10]

Asynchronous Compute Engine editar

El motor de cómputo asíncrono (ACE - Asynchronous Compute Engine) es un bloque funcional distinto que sirve para fines informáticos, cuyo propósito es similar al del procesador de comandos de gráficos. 

Planificadores editar

Desde la tercera iteración de GCN, el hardware contiene dos planificadores: uno para programar "wavefronts" durante la ejecución del sombreador (Cu Scheduler o Compute Unit Scheduler) y el otro para programar la ejecución de dibujar y calcular colas. Este último ayuda al rendimiento mediante la ejecución de operaciones de cómputo cuando las unidades de cómputo (CUs - Compute Units) están infrautilizadas debido a los comandos de gráficos limitados por la velocidad o el ancho de banda de la canalización de funciones fijas. Esta funcionalidad se conoce como Async Compute.

Para un sombreador determinado, los controladores de la GPU también pueden programar instrucciones en la CPU para minimizar la latencia.

Procesador geométrico editar

 
Procesador de geometría

El procesador de geometría contiene un Ensamblador de geometría, un Teselador y un Ensamblador de vértices.

El Teselador es capaz de hacer teselado en hardware según lo definido por Direct3D 11 y OpenGL 4.5 (consulte AMD el 21 de enero de 2017),[11]​ y sucedió a ATI TruForm y al teselado de hardware en TeraScale como el núcleo de propiedad intelectual de semiconductores más reciente de AMD.

Unidades de cómputo editar

Una unidad de cómputo (CU - compute unit) combina 64 procesadores de sombreado con 4 unidades de mapeo de textura (TMUs - texture mapping units).[12][13]​ Las unidades de cómputo están separadas de las unidades de salida de procesamiento (ROP), pero se alimentan de ellas.[13]​ Cada unidad de cálculo consta de lo siguiente:

  • Un planificador de CU
  • Una sucursal y unidad de mensajes
  • 4 unidades vectoriales SIMD de 16 carriles de ancho (SIMD-VU)
  • 4 archivos de registro de uso general vectorial (VGPR) de 64 KiB
  • 1 unidad escalar (SU - Scalar Unit)
  • Un archivo GPR de 4 KiB
  • Un recurso compartido de datos locales de 64 KiB
  • 4 unidades de filtro de textura
  • 16 unidades de carga/almacenamiento de textura
  • Una caché de nivel 1 (L1) de 16 KiB

Cuatro unidades informáticas están conectadas para compartir un caché de instrucciones L1 de 16 KiB y un caché de datos L1 de 32 KiB, ambos de solo lectura. Una SIMD-VU opera con 16 elementos a la vez (por ciclo), mientras que una SU puede operar con uno a la vez (uno/ciclo). Además, la SU maneja algunas otras operaciones, como la ramificación.[14]

Cada SIMD-VU tiene una memoria privada donde almacena sus registros. Hay dos tipos de registros: registros escalares (S0, S1, etc.), que contienen un número de 4 bytes cada uno, y registros vectoriales (V0, V1, etc.), cada uno de los cuales representa un conjunto de 64 números de 4 bytes. En los registros vectoriales, cada operación se realiza en paralelo en los 64 números. que corresponden a 64 entradas. Por ejemplo, puede funcionar en 64 píxeles diferentes a la vez (para cada uno de ellos, las entradas son ligeramente diferentes y, por lo tanto, obtienes un color ligeramente diferente al final).

Cada SIMD-VU tiene espacio para 512 registros escalares y 256 registros vectoriales.

Planificador de CU editar

El planificador CU es el bloque funcional del hardware, que elige qué frentes de onda ejecuta la SIMD-VU. Selecciona una SIMD-VU por ciclo para la programación. Esto no debe confundirse con otros programadores de hardware o software.

Wavefront editar

Un shader es un pequeño programa escrito en GLSL que realiza el procesamiento de gráficos, y un kernel es un pequeño programa escrito en OpenCL que realiza el procesamiento GPGPU. Estos procesos no necesitan tantos registros, pero sí necesitan cargar datos del sistema o de la memoria gráfica. Esta operación viene con una latencia significativa. AMD y Nvidia eligieron enfoques similares para ocultar esta latencia inevitable: la agrupación de múltiples hilos. AMD llama a ese grupo un "wavefront", mientras que Nvidia lo llama un "warp". Un grupo de subprocesos es la unidad más básica de programación de GPU que implementan este enfoque para ocultar la latencia. Es el tamaño mínimo de los datos procesados en modo SIMD, la unidad de código ejecutable más pequeña y la forma de procesar una sola instrucción en todos los subprocesos al mismo tiempo.

En todas las GPU GCN, un "wavefront" consta de 64 subprocesos, y en todas las GPU Nvidia, un "warp" consta de 32 subprocesos.

La solución de AMD es atribuir múltiples frentes de onda a cada SIMD-VU. El hardware distribuye los registros a los diferentes frentes de onda, y cuando un frente de onda está esperando algún resultado, que se encuentra en la memoria, el CU Scheduler asigna a la SIMD-VU otro frente de onda. Los frentes de onda se atribuyen por SIMD-VU. Las SIMD-VU no intercambian frentes de onda. Se puede atribuir un máximo de 10 frentes de onda por SIMD-VU (por lo tanto, 40 por CU).

AMD CodeXL muestra tablas con la relación entre el número de SGPR y VGPR con el número de frentes de onda, pero esencialmente, para SGPRS es entre 104 y 512 por número de frentes de onda, y para VGPRS es 256 por número de frentes de onda.

Tenga en cuenta que, junto con las instrucciones SSE, este concepto del nivel más básico de paralelismo a menudo se denomina "ancho de vector". El ancho del vector se caracteriza por el número total de bits que contiene.

Unidad vectorial SIMD editar

Cada Unidad Vectorial SIMD tiene:

  • Una unidad aritmética lógica (ALU - Arithmetic Logic Unit) de vector de punto flotante y entero de 16 carriles
  • Archivo de registro de uso general vectorial (VGPR) de 64 KiB
  • Un contador de programa de 48 bits
  • Búfer de instrucciones para 10 frentes de onda (cada frente de onda es un grupo de 64 subprocesos, o el tamaño de un VGPR lógico)
  • Un frente de onda de 64 hilos emite a una unidad SIMD de 16 carriles durante cuatro ciclos

Cada SIMD-VU tiene 10 búferes de instrucciones de frente de onda y se necesitan 4 ciclos para ejecutar un frente de onda.

Bloques de aceleración de audio y video editar

Muchas implementaciones de GCN suelen ir acompañadas de varios de los otros bloques ASIC de AMD. Incluyendo, entre otros, el decodificador de video unificado, el motor de codificación de video y AMD TrueAudio.

Motor de codificación de video editar

El motor de codificación de video es un ASIC de codificación de video, introducido por primera vez con la serie Radeon HD 7000.[15]

La versión inicial de VCE agregó soporte para codificar cuadros I y P H.264 en el formato de píxel YUV420, junto con codificación temporal SVE y modo de codificación de pantalla, mientras que la segunda versión agregó soporte de cuadro B para cuadros I YUV420 y YUV444.

VCE 3.0 formó parte de la tercera generación de GCN, agregando escalado de video de alta calidad y el códec HEVC (H.265).

VCE 4.0 era parte de la arquitectura Vega y posteriormente fue reemplazado por Video Core Next.

Memoria virtual unificada editar

En una vista previa en 2011, AnandTech escribió sobre la memoria virtual unificada, compatible con Graphics Core Next.[16]

 
Arquitectura de computadora de escritorio clásica con una tarjeta gráfica distintiva sobre PCI Express. La CPU y la GPU tienen su memoria física distinta, con diferentes espacios de direcciones. Todos los datos deben copiarse a través del bus PCIe. Nota: el diagrama muestra los anchos de banda, pero no la latencia de la memoria.
Arquitectura de computadora de escritorio clásica con una tarjeta gráfica distintiva sobre PCI Express. La CPU y la GPU tienen su memoria física distinta, con diferentes espacios de direcciones. Todos los datos deben copiarse a través del bus PCIe. Nota: el diagrama muestra los anchos de banda, pero no la latencia de la memoria
 
GCN admite "memoria virtual unificada", por lo tanto, permite copia cero, en lugar de los datos, solo los puntero se copian, "se pasan". Esta es una característica primordial de HSA.
GCN admite "memoria virtual unificada", por lo tanto, permite copia cero, en lugar de los datos, solo los puntero se copian, "se pasan". Esta es una característica primordial de HSA.  
 
Las soluciones gráficas integradas (y APU de AMD con Gráficos TeraScale) se ven afectadas por la memoria principal dividida: una parte de la memoria del sistema se asigna a la GPU exclusivamente. La copia cero no es posible, los datos deben copiarse (a través del bus de memoria del sistema) de una partición a otra.
Las soluciones gráficas integradas (y APU de AMD con Gráficos TeraScale) se ven afectadas por la memoria principal dividida: una parte de la memoria del sistema se asigna a la GPU exclusivamente. La copia cero no es posible, los datos deben copiarse (a través del bus de memoria del sistema) de una partición a otra. 
 
APU de AMD con ganancia de gráficos GCN de la "memoria principal unificada" que conserva el escaso ancho de banda.[17]
APU de AMD con ganancia de gráficos GCN de la "memoria principal unificada" que conserva el escaso ancho de banda.[17]​  

Heterogeneous System Architecture (HSA) editar

 
GCN incluye bloques de funciones de propósito especial para ser utilizados por HSA. El soporte para estos bloques de funciones está disponible a través deamdkfd desde el kernel de Linux 3.19.[18]

Algunas de las características específicas de HSA implementadas en el hardware necesitan soporte del kernel del sistema operativo (sus subsistemas) y/o de controladores de dispositivos específicos. Por ejemplo, en julio de 2014, AMD publicó un conjunto de 83 parches que se fusionarían con la línea principal 3.17 del kernel de Linux para admitir sus tarjetas gráficas Radeon basadas en Graphics Core Next. El llamado controlador de kernel HSA reside en el directorio/drivers/gpu/hsa, mientras que los controladores de dispositivos gráficos DRM residen en/drivers/gpu/drm[19]​ y aumente los controladores DRM ya existentes para las tarjetas Radeon.[20]​ Esta primera implementación se centra en una sola APU "Kaveri" y funciona junto con el controlador de gráficos del kernel Radeon (kgd) existente.  

Planificadores de hardware editar

Los planificadores de hardware se utilizan para realizar la programación[21]​ y descargar la asignación de colas de cómputo a las ACE desde el controlador al hardware, almacenando en búfer estas colas hasta que haya al menos una cola vacía en al menos una ACE. Esto hace que el HWS asigne inmediatamente colas almacenadas en búfer a las ACE hasta que todas las colas estén llenas o no haya más colas para asignar de manera segura.[22]

Parte del trabajo de programación realizado incluye colas priorizadas que permiten que las tareas críticas se ejecuten con una prioridad más alta que otras tareas sin requerir que las tareas de menor prioridad se adelanten para ejecutar la tarea de alta prioridad, lo que permite que las tareas se ejecuten simultáneamente con las tareas de alta prioridad. programado para acaparar la GPU tanto como sea posible mientras permite que otras tareas usen los recursos que las tareas de alta prioridad no están usando.[21]​ Estos son esencialmente motores de cómputo asíncronos que carecen de controladores de despacho.[21]​ Se introdujeron por primera vez en la microarquitectura GCN de cuarta generación,[21]​ pero estaban presentes en la microarquitectura GCN de tercera generación con fines de prueba interna.[23]​ Una actualización del controlador ha habilitado los programadores de hardware en piezas GCN de tercera generación para uso en producción.[21]

Primitive Discard Accelerator editar

Esta unidad descarta los triángulos degenerados antes de que entren en el sombreador de vértices y los triángulos que no cubren ningún fragmento antes de que entren en el sombreador de fragmentos.[24]​ Esta unidad se introdujo con la microarquitectura GCN de cuarta generación.[24]

Generaciones editar

Graphics Core Next 1 editar

La microarquitectura GCN 1 se utilizó en varias tarjetas gráficas de la serie Radeon HD 7000.

 
Fotografía de la GPU Tahiti utilizada en las tarjetas gráficas Radeon HD 7950 GHz Edition
  • Compatibilidad con direccionamiento de 64 bits (espacio de direcciones x86-64) con espacio de direcciones unificado para CPU y GPU[16]
  • Soporte para texturas parcialmente residentes,[26]​ que permiten el soporte de memoria virtual a través de extensiones DirectX y OpenGL
  • Compatibilidad con AMD PowerTune, que ajusta dinámicamente el rendimiento para mantenerse dentro de un TDP específico[27]
  • Soporte para Manto (API)

Hay motores de cómputo asíncronos que controlan el cómputo y el despacho.[14][28]

ZeroCore Power editar

ZeroCore Power es una tecnología de ahorro de energía inactiva prolongada que apaga las unidades funcionales de la GPU cuando no se usan.[29]​ La tecnología AMD ZeroCore Power complementa AMD PowerTune.

Chips editar

GPU discretas (familia de Southern Islands):

  • Hainan
  • Oland
  • Cape Verde
  • Pitcairn
  • Tahiti

Graphics Core Next 2 editar

 
AMD PowerTune "Bonaire"
 
Fotografía de la GPU Hawaii utilizada en las tarjetas gráficas Radeon R9 290

La segunda generación de GCN se introdujo con Radeon HD 7790 y también se encuentra en Radeon HD 8770, R7 260/260X, R9 290/290X, R9 295X2, R7 360 y R9 390/390X, así como en Steamroller. APU de escritorio "Kaveri" y APU móviles "Kaveri" y en las APU "Beema" y "Mullins" basadas en Puma. Tiene múltiples ventajas sobre el GCN original, incluida la compatibilidad con FreeSync, AMD TrueAudio y una versión revisada de la tecnología AMD PowerTune.

La segunda generación de GCN introdujo una entidad llamada "Shader Engine" (SE). Un Shader Engine consta de un procesador de geometría, hasta 44 CU (chip Hawaii), rasterizadores, ROP y caché L1. No forma parte de un Shader Engine el procesador de comandos de gráficos, los 8 ACE, los controladores de memoria y caché L2, así como los aceleradores de audio y video, los controladores de pantalla, los 2 controladores DMA y la interfaz PCIe.

El A10-7850K "Kaveri" contiene 8 CU (unidades de cómputo) y 8 motores de cómputo asíncronos para la programación independiente y el envío de elementos de trabajo.[30]

En AMD Developer Summit (APU) en noviembre de 2013, Michael Mantor presentó la Radeon R9 290X.[31]

Chips editar

GPU discretas (familia Sea Islands):

  • Bonaire
  • Hawaii

integrado en las APU:

  • Temash
  • Kabini
  • Liverpool (es decir, la APU que se encuentra en la PlayStation 4)
  • Durango (es decir, la APU que se encuentra en Xbox One y Xbox One S)
  • Kaveri
  • Godavari
  • Mullins
  • Beema
  • Carrizo-L

Graphics Core Next 3 editar

 
Foto de la GPU Fiji utilizada en las tarjetas gráficas Radeon R9 Nano

La tercera generación de GCN[32]​ se introdujo en 2014 con Radeon R9 285 y R9 M295X, que tienen la GPU "Tonga". Cuenta con un rendimiento de teselación mejorado, compresión de color delta sin pérdidas para reducir el uso de ancho de banda de memoria, un conjunto de instrucciones actualizado y más eficiente, un nuevo escalador de alta calidad para video y un nuevo motor multimedia (codificador/descodificador de video). La compresión de color Delta es compatible con Mesa.[33]​ Sin embargo, su rendimiento de doble precisión es peor en comparación con la generación anterior.[34]

Chips editar

GPU discretas:

  • Tonga (familia Volcanic Islands), viene con UVD 5.0 (Unified Video Decoder)
  • Fiji (familia (Pirate Islands), viene con UVD 6.0 y memoria de alto ancho de banda (HBM 1)

Integrado en las APU:

  • Carrizo, viene con UVD 6.0
  • Bristol Ridge[35]
  • Stoney Ridge[35]

Graphics Core Next 4 editar

 
Fotografía de la GPU Polaris 11 utilizada en las tarjetas gráficas Radeon RX 460
 
Fotografía de la GPU Polaris 10 utilizada en las tarjetas gráficas Radeon RX 470

Las GPU de la familia Arctic Islands se introdujeron en el segundo trimestre de 2016 con la serie AMD Radeon RX 400. El motor 3D (es decir, GCA (matriz de gráficos y cómputo) o GFX) es idéntica a la que se encuentra en los chips Tonga.[36]​ Pero Polaris presenta un motor de controlador de pantalla más nuevo, UVD versión 6.3, etc.

Todos los chips basados en Polaris que no sean Polaris 30 se producen en el proceso FinFET de 14 nm, desarrollado por Samsung Electronics y con licencia para GlobalFoundries.[37]​ El Polaris 30 actualizado, un poco más nuevo, se basa en el nodo de proceso LP FinFET de 12 nm, desarrollado por Samsung y GlobalFoundries. La arquitectura del conjunto de instrucciones GCN de cuarta generación es compatible con la tercera generación. Es una optimización para 14 nm Proceso FinFET que permite velocidades de reloj de GPU más altas que con la tercera generación de GCN.[38]​ Las mejoras arquitectónicas incluyen nuevos programadores de hardware, un nuevo acelerador de descarte primitivo, un nuevo controlador de pantalla y un UVD actualizado que puede decodificar HEVC a resoluciones 4K a 60 cuadros por segundo con 10 bits por canal de color.

Chips editar

GPU discretas:[39]

  • Polaris 10 (también con nombre en código Ellesmere) que se encuentra en las tarjetas gráficas de marca "Radeon RX 470" y "Radeon RX 480"
  • Polaris 11 (también con nombre en código Baffin) que se encuentra en las tarjetas gráficas de la marca "Radeon RX 460" (también Radeon RX 560 D)
  • Polaris 12 (también con nombre en código Lexa) que se encuentra en las tarjetas gráficas de marca "Radeon RX 550" y "Radeon RX 540"
  • Polaris 20, que es un Polaris 10 actualizado (proceso LPP Samsung/GloFo FinFET de 14 nm) con relojes más altos, utilizado para tarjetas gráficas de marca "Radeon RX 570" y "Radeon RX 580"[40]
  • Polaris 21, que es un renovado (LPP Samsung/GloFo FinFET de 14 nm) Polaris 11, utilizado para tarjetas gráficas de la marca "Radeon RX 560"
  • Polaris 22, que se encuentra en las tarjetas gráficas de marca "Radeon RX Vega M GH" y "Radeon RX Vega M GL" (como parte de Kaby Lake-G)
  • Polaris 23, que es un renovado ( LPP Samsung/GloFo FinFET de 14 nm) Polaris 12, utilizado para tarjetas gráficas de marca "Radeon Pro WX 3200" y "Radeon RX 540X" (también Radeon RX 640)[41]
  • Polaris 30, que es un Polaris 20 actualizado (proceso LP GloFo FinFET de 12 nm) con relojes más altos, utilizado para tarjetas gráficas de la marca "Radeon RX 590"[42]

Además de las GPU dedicadas, Polaris se utiliza en las APU de PlayStation 4 Pro y Xbox One X, denominadas "Neo" y "Scorpio", respectivamente.

Rendimiento de precisión editar

El rendimiento de FP64 de todas las GPU GCN de 4.ª generación es 1/16 del rendimiento de FP32.

Graphics Core Next 5 editar

 
Fotografía de la GPU Vega 10 utilizada en las tarjetas gráficas Radeon RX Vega 64

AMD comenzó a publicar detalles de su próxima generación de arquitectura GCN, denominada "Unidad de cómputo de próxima generación", en enero de 2017.[38][43][44]​ Se esperaba que el nuevo diseño aumentara las instrucciones por reloj, velocidades de reloj más altas, soporte para HBM2, un espacio de direcciones de memoria más grande. Los conjuntos de chips de gráficos discretos también incluyen "HBCC (controlador de caché de alto ancho de banda)", pero no cuando están integrados en las APU.[45]​ Además, se esperaba que los nuevos chips incluyeran mejoras en las unidades de salida de Rasterización y Render. Los procesadores de flujo están muy modificados con respecto a las generaciones anteriores para admitir la tecnología Rapid Pack Math de matemáticas empaquetadas para números de 8 bits, 16 bits y 32 bits. Con esto, existe una ventaja de rendimiento significativa cuando se acepta una menor precisión (por ejemplo: procesar dos números de precisión media a la misma velocidad que un solo número de precisión).

Nvidia introdujo la rasterización y el binning basados en mosaicos con Maxwell,[46]​ y esta fue una razón importante para el aumento de la eficiencia de Maxwell. En enero, AnandTech asumió que Vega finalmente se pondría al día con Nvidia con respecto a las optimizaciones de eficiencia energética debido al nuevo "DSBR (Draw Stream Binning Rasterizer)" que se presentará con Vega.[47]

También agregó soporte para una nueva etapa de sombreado: sombreadores primitivos.[48][49]​ Los sombreadores primitivos proporcionan un procesamiento de geometría más flexible y reemplazan los sombreadores de vértices y geometría en una canalización de representación. A partir de diciembre de 2018, los sombreadores primitivos no se pueden usar porque aún no se han realizado los cambios requeridos en la API.[50]

Vega 10 y Vega 12 usan el proceso FinFET de 14 nm, desarrollado por Samsung Electronics y licenciado a GlobalFoundries. Vega 20 utiliza el Proceso FinFET de 7 nm desarrollado por TSMC.

Chips editar

GPU discretas:

  • Vega 10 (proceso Samsung/GloFo FinFET de 14 nm) (también con nombre en código Greenland[51]​) que se encuentra en "Radeon RX Vega 64", "Radeon RX Vega 56", "Radeon Vega Frontier Edition", "Radeon Pro V340", Radeon Pro WX 9100 y Tarjetas gráficas Radeon Pro WX 8200[52]
  • Vega 12 (proceso Samsung/GloFo FinFET de 14 nm) que se encuentran en las tarjetas gráficas móviles de las marcas "Radeon Pro Vega 20" y "Radeon Pro Vega 16" [53]
  • Vega 20 (proceso TSMC FinFET de 7 nm) que se encuentran en las tarjetas aceleradoras de marca "Radeon Instinct MI50" y "Radeon Instinct MI60",[54]​ tarjetas gráficas de marca "Radeon Pro Vega II" y "Radeon VII".[55]

Integrado en las APU:

  • Raven Ridge[56]​ vino con VCN 1 que reemplaza a VCE y UVD y permite la decodificación VP9 de función fija completa.

Rendimiento de precisión editar

El rendimiento de punto flotante de doble precisión (FP64) de todas las GPU GCN de 5.ª generación, excepto Vega 20, es 1/16 del rendimiento de FP32. Para Vega 20 con Radeon Instinct, esto es 1/2 del rendimiento de FP32. Para Vega 20 con Radeon VII esto es 1/4 del rendimiento de FP32.[57]​ Todas las GPU de 5.ª generación de GCN admiten cálculos de punto flotante de precisión media (FP16), que es el doble del rendimiento de FP32.

Comparación de chips GCN editar

  • La tabla contiene solo chips de GPU discretos (incluido el móvil). Los chips APU (IGP) y de consola no se enumeran.
ISA Graphics Core Next[58]
Microarquitectura GCN 1 GCN 2 GCN 3 GCN 4 GCN 5
Chip Tahiti[59] Pitcairn[60] Cape Verde[61] Oland[62] Hainan[63] Bonaire[64] Hawaii[65] Topaz[66] Tonga[67] Fiji[68] Ellesmere[69] Baffin[70] Lexa[71] Vega 10[72] Vega 12[73] Vega 20[74]
Nombre en clave1 ? ? ? Tiran ? ? Ibiza Iceland ? ? Polaris 10 Polaris 11 Polaris 12 Greenland Treasure Refresh Moonshot
Variantes del chip New Zealand

Malta
Wimbledon

Curacao Neptune Trinidad

Chelsea

Heathrow Venus Tropo

Mars

Opal Litho

Sun

Jet Exo Banks

Saturn

Tobago Strato Emerald

Vesuvius

Grenada

Meso

Weston Polaris 24

Amethyst

Antigua

Capsaicin Polaris 20

Polaris 30

Polaris 21 Polaris 23
Fabricación TSMC 28 nm GlobalFoundries 14 nm / 12 nm (Polaris 30) TSMC 7 nm
Tamaño del chip (mm2) 352 / 365 (Malta) 212 123 77 56 160 438 125 366 596 232 123 103 495 331
Transistores (millones) 4,313 2,800 1,500 950 690 2,080 6,200 1,550 5,000 8,900 5,700 3,000 2,200 12,500 13,230
Densidad de transistores (MTr/mm2) 12.3 / 12.8 (Malta) 13.2 12.2 12.3 13.0 14.2 12.4 13.7 14.9 24.6 24.4 21.4 25.3 40.0
Planificadores de Hardware 2 2
Motores de cómputo asincrónicos 2 8 8 4 4
Motores de geometría 2 1 2 4 4
Motores de sombreador 4 4 2
Unidades de cómputo 32 20 10 / 8 (Chelsea) 6 5 / 6 (Jet) 14 44 6 32 64 36 16 10 64 20 64
Stream processors 2048 1280 640 / 512 (Chelsea) 384 320 / 384 (Jet) 896 2816 384 2048 4096 2034 1024 640 4096 1280 4096
Unidad de mapeo de texturas 128 80 40 / 32 (Chelsea) 24 20 / 24 (Jet) 56 176 24 128 256 144 64 40 256 80 256
Unidad de salida de renderizado 32 16 8 16 64 8 32 64 32 16 64 32 64
Z/Stencil OPS 128 64 16 64 256 16 128 256
Caché L1 (KB) 16 por unidad de cómputo (CU)
Caché L2 (KB) 768 512 256 128 / 256 (Jet) 256 1024 256 768 2048 1024 512 4096 1024 4096
Display core engine 6.0 6.4 8.2 8.5 10.0 11.2 12.0 12.1
Decodificador de video unificado 3.2 4.0 4.2 5.0 6.0 6.3 7.0 7.2
Motor de codificación de video 1.0 2.0 3.0 3.4 4.0 4.1
Lanzamiento2 Diciembre 2011 Marzo 2012 Febrero 2012 Enero 2013 Mayo 2015 Marzo 2013 Octubre 2013 2014 Agosto 2014 Junio 2015 Junio 2016 Agosto 2016 Abril 2017 Junio 2017 Noviembre 2018 Noviembre 2018
Notas mobile/OEM mobile/OEM mobile

1 Los nombres de código antiguos como Treasure (Lexa) o Hawaii Refresh (Ellesmere) no se incluyen en la lista.

2 Fecha de lanzamiento inicial. No se enumeran las fechas de lanzamiento de variantes de chips como Polaris 20 (abril de 2017).

Véase también editar

Referencias editar

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