專訪黃仁勛:CUDA-X86效率遠勝多核CPU

記者：為何此次大會會要公布路線圖？

黃仁勛：因為人們很想知道。

NVIDIA下兩代GPU路線圖

記者：昨天在開場的Keynote演講上你提到了下一代產品Kepler以及更下一代的產品的Maxwell，并且您也提到了針對Tesla產品，最終Maxwell在雙精度運算每瓦特性能上將會有16倍以上的提升，那么您對未來的GPU在雙精度運算性能與功耗之間的平衡是怎么看？

黃仁勛：現在的問題越來越有針對性了。可能是1:0.5，也許是2:3，也許是其他的比例。這些都是可能的答案，因為我還需要等待最終的設計完成。如果結論是1:0.5的比例的話，也許我將會在GPU中不知更多的SM單元，但是如果每個SM不能夠充分的被利用，我也可能會減少SM單元，但是每個SM單元的效能上進行提升。

    再加上在制程以及顯存等方面的選擇，讓這個問題的答案更加復雜了。這個答案只有在打樣的一年到半年前左右才能夠真正揭曉。

記者：您談到Maxwell與Tesla的提升大約為16倍的性能功耗比，這個提升主要體現在性能上提升上還是功耗的控制上？

黃仁勛：不止16倍，Tesla到Fermi，大致提升3-4倍，Fermi到Kepler的提升大概3-4倍，Kepler到Maxwell的提升大致3-4倍。

這個提升主要體現在性能上，因為功耗一定的。對于整機而言，1000w是一個極限。我們的設計理念中不會過于強調晶體管的單個性能。這正是并行計算的優(yōu)勢所在，隨著工藝的提升，晶體管的功耗會越來越低，我們就可以放入更多的晶體管，每個晶體管的性能會有提升，但是并不是

記者：未來會不會將IO加入到GPU的設計之中？

黃仁勛：這是個好主意，我們也正在進行相關的嘗試。最大的問題不是物理上的接口問題，而是邏輯接口的問題，目前IO都是直接與系統(tǒng)存儲相連，點用數據是需要從系統(tǒng)內存通過IO再到GPU，這個過程非常浪費。我認為PCI-E更為適合，PCI-E的貸款足夠進行大規(guī)模數據傳輸。主要的瓶頸還是系統(tǒng)內存。我希望在未來可以從DMA直接到內存，不通過CPU。性能提升不只一翻。