Arc Alchemist Kartlar FP64 Hesaplama Dayanağı Sunmayacak

Intel forumlarındaki bir moderatör, şirketin tüketici odaklı Arc Alchemist GPU’larının donanım hızlandırmalı FP64 çekirdeklerine sahip olmayacağını, yongaların FP32 ve FP16 dayanağına sahip olacağını doğruladı. Bu yapılandırmanın sırf Intel’in oyun merkezli Arc Alchemist GPU’ları için geçerli olduğunu unutmamak gerek. Kurumsal alan için yakında çıkacak olan Ponte Vecchio GPU’lar ise FP64 takviyesine sahip olacak.

FP64, yüksek performanslı bilgi süreç (HPC) uygulamalarında yaygın olarak kullanılan bir bilgisayar sayı biçimi. Ayrıyeten FP64’ün sağladığı geniş dinamik sayısal kıymetler aralığı sayesinde, geniş formatın fizik, hava durumu varsayımları ve birçok tipten simülasyon üzere çok karmaşık matematiksel uygulamalarda avantajlı olduğu kanıtlandı.

FP64 esasen sadece kurumsal alanda yararlı ve tüketici alanında nadiren yararlı olmuştur. Basitçe söylemek gerekirse, FP64 o kadar çok sayıda sayısal paha sağlar ki, 3D oyun üzere iş yüklerinde yapılan daha küçük hesaplamalar için işlenemeyecek kadar büyük bir sayı aralığı taşıyor. Genel olarak, FP32 ve hatta FP16 yeteneklerine sahip çekirdeklerde daha küçük hesaplamalar daha süratli gerçekleştirilebilir. Bu nedenle, tüketici odaklı oyun GPU’larının FP64’e nazaran FP32 ve FP16 performansına öncelik verdiği biliniyor.

Örneğin NVIDIA RTX 3090, FP32 performansında etkileyici biçimde 35.58 Teraflop’a kadar çıkıyor. Fakat RTX 3090’ın FP64 hesaplama yetenekleri yalnızca 556 Gigaflop’ta (1 Teraflop bile değil) hudutlu kalıyor.

Intel ise yaklaşan Arc Alchemist GPU’larında rastgele bir donanım hızlandırmalı FP64 takviyesi sunmayacak. Nispeten gereksiz FP64 çekirdeklerinin olmaması, Intel’e daha fazla FP32 yahut FP16 çekirdeği, ek donanım kodlayıcıları ve kod çözücüleri yahut daha büyük önbellekler üzere değerli donanımlar eklemek için GPU kalıplarında daha fazla alan sağlayacak.

You may also like...

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.