Tienes las economías de escala al revés.
El Bugatti Veyron costó alrededor de $ 1.5M USD cuando se introdujo. Eso lo hizo aproximadamente 100 veces más caro que, por ejemplo, un Volkswagen Golf. ¿Era 100 veces el automóvil, en comparación con el VW Golf? No, no lo fue. En el mejor de los casos, era tal vez 10 veces el auto, y eso probablemente lo está empujando. Además, incluso con su precio escandaloso, todavía perdió dinero para VW.
¿Por qué? Porque sus costos de desarrollo se amortizaron en una producción muy pequeña. Estamos a punto de tener el mismo problema con nuestro hipotético superchip.
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Elija un buen número redondo de $ 100 millones para nuestro presupuesto de desarrollo para este procesador único y rápido. Eso se basa en el costo de la supercomputadora Titan, que elegí lanzando un dardo metafórico en el top 10 actual de la lista TOP500. Según Wikipedia, el Titán costaba $ 60 millones por adelantado, pero el costo total del contrato con Cray era de $ 97 millones. Redondee eso a $ 100M y llame a eso nuestro presupuesto para este ejercicio.
Su conjunto de máscaras por sí solo probablemente será de $ 5M, o más, si está en un nodo de tecnología de punta. Con lo que queda, podría financiar alrededor de 90 ingenieros durante 2 o 3 años (asumiendo los salarios de Silicon Valley), lo que tal vez sea adecuado para un chip de esta magnitud. Incluso podría estar en el lado alto; sin embargo, los desafíos esperan!
Para aprovechar al máximo su dinero, adopta un enfoque pragmático. Comienzas con un diseño existente e intentas impulsarlo: pones muchos núcleos en un dado, lo modificas con técnicas de diseño exóticas y tal vez arrojas algunas características por la borda que no necesitas en una supercomputadora. También incluye algunas características de las que solo una supercomputadora realmente se beneficia.
El resultado probablemente termina pareciéndose a un Xeon Phi, tal vez a una velocidad de reloj más alta. Tal vez tiene algunos motores de aceleración de multiplicación matricial (y algunos HBM para alimentarlo) para el trabajo duro real, por lo que duplica el rendimiento en BLAS por procesador.
Para ingresar al territorio TOP500, aún necesita construir bastidor tras bastidor de procesadores, con grandes cantidades de memoria y disco que lo alimentan. Debe hacerlo de esta manera para obtener el ancho de banda y la capacidad de almacenamiento. Supera el presupuesto porque resulta que el rendimiento de la ficha es del 5%, y las fichas tienen errores como diablos. Construir tableros completamente funcionales resulta ser una pesadilla.
Al final, has gastado todo tu capital (y algo más), y tienes una supercomputadora escamosa que no es particularmente especial. Y, no hay flujo continuo de ingresos más allá del presupuesto de investigación original.
Bueno, ¡eso parece un resultado bastante aburrido! (O tal vez “emocionante, pero por las peores razones”).
¿Cómo es que nuestros supercomputadores übermensches no pudieron volar las CPU de escritorio completamente fuera del agua?
Esas CPU de escritorio en realidad tienen una cantidad mucho mayor de fondos para su desarrollo, gracias a los muchos millones de unidades que salen por la puerta. Y, como están produciendo millones de unidades, pueden ajustar los fabs para exprimir la última caída del rendimiento y el rendimiento.
Los ingresos de Intel para 2016 fueron de $ 60 mil millones de dólares, gran parte de los cuales provienen de procesadores de escritorio y portátiles. Los $ 100 millones que me diste para gastar en este superprocesador mágico se sienten como una miseria en comparación con esos $ 60 mil millones. Incluso si solo gastaron $ 1B en el desarrollo del procesador, y gastan los otros $ 59B en anuncios con personas bailando en trajes de conejito, eso sigue siendo 10 veces más que los dólares de desarrollo.
Matemáticas similares se aplican al lado de la GPU.
Ahora, dicho todo esto, $ 100 millones podrían terminar produciendo un procesador bastante interesante para aplicaciones de supercomputación. Es un presupuesto de desarrollo muy saludable para un procesador. Pero no tratarías de hacer un solo chip súper rápido. Probablemente te concentrarías en algo que podría implementar cálculos vectoriales energéticamente eficientes, y enfocarte en escalar eso. Incluso podría ser mejor hacer esto como una startup, para evitar que la administración se entrometa demasiado, como forzarlo a usar el mismo ISA que los productos principales, y podría ejecutar la operación con muy poco dinero. Si sigue esa ruta, es posible que desee encontrar alguna aplicación integrada de pan y mantequilla que también le guste su enfoque, para mantener las luces encendidas. No es como si la gente construyera nuevas supercomputadoras todos los días.
Estoy seguro de que el usuario de Quora podría contarle todo sobre cómo los límites de energía afectan el verdadero rendimiento de las supercomputadoras. (Y esa búsqueda que vinculé lo ayudará a comenzar). No se trata solo de qué tan rápido puede hacer un procesador; más bien, es cuánto trabajo útil puede realizar dentro de su presupuesto de energía.
Ediciones : Se corrigió el número de costo de la máscara. Eso fue un brainfart.
