Caching dinamico un tentativo di spiegare la più grande caratteristica di M3 | ENBLE
Caching dinamico un tentativo di spiegare la principale caratteristica di M3 | ENBLE
Durante l’evento “Scary Fast” di Apple, una caratteristica ha attirato la mia attenzione più di ogni altra: Dynamic Caching. Probabilmente, come la maggior parte delle persone che guardavano la presentazione, ho avuto una reazione: “Come aumenta le prestazioni l’allocazione della memoria?”
Apple ha basato il suo debutto del nuovo chip M3 su una caratteristica “fondamentale” chiamata Dynamic Caching per la GPU. La spiegazione semplificata di Apple non rende chiaro esattamente cosa fa Dynamic Caching, tanto meno come migliora le prestazioni della GPU su M3.
Mi sono addentrato nell’analisi delle architetture tipiche delle GPU e ho inviato alcune domande dirette per scoprire esattamente cos’è Dynamic Caching. Ecco la mia miglior comprensione di quella che è senza dubbio la caratteristica tecnicamente più densa che Apple abbia mai nominato con un marchio.
Cos’è esattamente Dynamic Caching?
Dynamic Caching è una caratteristica che consente ai chip M3 di utilizzare solo la quantità precisa di memoria necessaria per una determinata attività. Ecco come Apple lo descrive nel comunicato stampa ufficiale: “Dynamic Caching, a differenza delle tradizionali GPU, alloca l’uso della memoria locale in hardware in tempo reale. Con Dynamic Caching, viene utilizzata solo la quantità esatta di memoria necessaria per ogni attività. Questa è una prima nell’industria, trasparente per gli sviluppatori e fondamentale per la nuova architettura GPU. Aumenta notevolmente l’utilizzo medio della GPU, migliorando significativamente le prestazioni per le applicazioni e i giochi più esigenti.”
Alla solita maniera di Apple, molti aspetti tecnici sono intenzionalmente oscurati per concentrarsi sul risultato finale. C’è abbastanza materiale per cogliere l’essenza senza svelare il segreto o confondere il pubblico con terminologia tecnica. Ma in generale, sembra che Dynamic Caching consenta una più efficiente allocazione della memoria della GPU. Semplice, no? Beh, ancora non è del tutto chiaro come l’allocazione della memoria “aumenti l’utilizzo medio” o “migliori significativamente le prestazioni”.
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Per cercare di comprendere Dynamic Caching, dobbiamo fare un passo indietro e analizzare come funzionano le GPU. A differenza delle CPU, le GPU eccellono nel gestire carichi di lavoro massicci in parallelo. Questi carichi di lavoro sono chiamati shader, ovvero i programmi che vengono eseguiti dalla GPU. Per utilizzare in modo efficace una GPU, i programmi devono eseguire numerosi shader contemporaneamente. Si desidera utilizzare il maggior numero possibile di core disponibili.
Questo porta a un effetto che Nvidia chiama “coda”. Una serie di shader si esegue contemporaneamente e poi c’è un calo nell’utilizzo mentre altri shader vengono inviati per essere eseguiti su thread (o, più precisamente, blocchi di thread su una GPU). Questo effetto è stato rispecchiato nella presentazione di Apple quando ha spiegato Dynamic Caching, poiché l’utilizzo della GPU ha avuto un picco prima di scendere.
Come si inserisce questo nell’ambito della memoria? Le funzioni sulla tua GPU leggono istruzioni dalla memoria e scrivono l’output della funzione nella memoria. Molte funzioni avranno anche bisogno di accedere alla memoria più volte durante l’esecuzione. A differenza di una CPU, in cui la latenza della memoria attraverso RAM e cache è estremamente importante a causa del basso livello di funzioni in parallelo, la latenza della memoria su una GPU è più facile da nascondere. Questi sono processori altamente paralleli, quindi se alcune funzioni cercano informazioni nella memoria, altre possono essere eseguite.
Questo funziona quando tutti gli shader sono facili da eseguire, ma i carichi di lavoro impegnativi avranno shader molto complessi. Quando questi shader sono programmati per essere eseguiti, la memoria necessaria per eseguirli verrà allocata, anche se non è necessaria. La GPU sta suddividendo molte delle sue risorse per un compito complesso, anche se queste risorse verranno sprecate. Sembra che la caching dinamica sia il tentativo di Apple di utilizzare in modo più efficace le risorse disponibili alla GPU, garantendo che queste attività complesse prendano solo ciò di cui hanno bisogno.
In teoria, questo dovrebbe aumentare l’utilizzo medio della GPU consentendo l’esecuzione di più attività contemporaneamente, anziché avere un piccolo set di attività impegnative che utilizzano tutte le risorse disponibili alla GPU. La spiegazione di Apple si concentra principalmente sulla memoria, facendo sembrare che solo l’allocazione della memoria aumenti le prestazioni. Dalla mia comprensione, sembra che un’allocazione efficiente consenta l’esecuzione di più shader contemporaneamente, il che porterebbe a un aumento dell’utilizzo e delle prestazioni.
Utilizzato vs allocato
Un aspetto fondamentale per capire il mio tentativo di spiegazione della caching dinamica è come gli shader si suddividono. I programmi eseguiti dalla GPU non sono sempre statici. Possono cambiare a seconda delle diverse condizioni, il che è particolarmente vero per gli shader di grandi dimensioni e complessi come quelli richiesti per il ray tracing. Questi shader condizionali devono allocare risorse per lo scenario peggiore possibile, il che significa che alcune risorse potrebbero andare sprecate.
Ecco come Unity spiega gli shader con branching dinamico nella sua documentazione: “Per qualsiasi tipo di branching dinamico, la GPU deve allocare spazio di registro per il caso peggiore. Se un ramo è molto più costoso dell’altro, significa che la GPU sprecava spazio di registro. Ciò può portare a meno invocazioni parallele del programma shader, riducendo le prestazioni”.
Sembra che Apple stia mirando a questo tipo di branching con la caching dinamica, consentendo alla GPU di utilizzare solo le risorse necessarie anziché sprecarle. È possibile che la funzione possa avere implicazioni altrove, ma non è chiaro dove e quando la caching dinamica entri in gioco durante l’esecuzione delle attività della GPU.
Comunque una “black box”
Ovviamente, devo far presente che tutto questo è solo la mia comprensione, basata su come tradizionalmente funzionano le GPU e su ciò che Apple ha dichiarato ufficialmente. Apple potrebbe rilasciare ulteriori informazioni su come funziona tutto, ma in definitiva, i dettagli tecnici della caching dinamica non contano se Apple riesce effettivamente a migliorare l’utilizzo e le prestazioni della GPU.
In fin dei conti, la caching dinamica è un termine commercializzabile per una funzione che si inserisce profondamente nell’architettura di una GPU. Cercare di capire tutto ciò senza essere qualcuno che progetta le GPU inevitabilmente porterà a fraintendimenti e spiegazioni riduttive. In teoria, Apple potrebbe aver semplicemente eliminato il branding e lasciato che l’architettura parlasse da sola.
Se cercavi un’analisi più approfondita su ciò che la caching dinamica potrebbe fare nella GPU M3, ora hai una possibile spiegazione. Quello che conta è come si comporta il prodotto finale, però, e non dobbiamo aspettare a lungo perché i primi dispositivi M3 di Apple saranno disponibili al pubblico per scoprirlo. Ma basandoci sulle dichiarazioni sulle prestazioni e sulle demo che abbiamo visto finora, sembra sicuramente promettente.
