Chapitre 9 : Gestion de la Puissance, de l'Énergie et de la Thermique

Alors que les GPU ont évolué pour devenir des accélérateurs hautement parallèles et programmables capables de fournir une puissance de calcul considérable, la gestion de leur consommation d'énergie et de leur dissipation thermique est devenue de plus en plus importante. Une forte consommation d'énergie entraîne non seulement une augmentation des coûts énergétiques et une réduction de l'autonomie des appareils mobiles, mais nécessite également des solutions de refroidissement et des techniques de conditionnement plus avancées pour maintenir un fonctionnement fiable. Dans ce chapitre, nous explorerons les sources de consommation d'énergie dans les GPU, les techniques de gestion de l'horloge et de l'alimentation, l'évolution dynamique de la tension et de la fréquence (DVFS), ainsi que diverses solutions de refroidissement et approches de conditionnement des GPU.

Sources de Consommation d'Énergie dans les GPU

Pour gérer efficacement la consommation d'énergie dans les GPU, il est essentiel de comprendre les principales sources de dissipation de puissance. La consommation d'énergie des GPU peut être largement divisée en puissance dynamique et puissance statique.

Puissance Dynamique

La puissance dynamique est la puissance consommée par le GPU lorsqu'il traite activement des données et exécute des instructions. La consommation de puissance dynamique d'un GPU peut être exprimée à l'aide de l'équation suivante :

P_dynamique = α * C * V^2 * f

Où :

• α est le facteur d'activité, représentant la fraction de transistors qui commutent
• C est la capacité totale des transistors en commutation
• V est la tension d'alimentation
• f est la fréquence de fonctionnement

D'après cette équation, la consommation de puissance dynamique est proportionnelle au carré de la tension d'alimentation et linéairement proportionnelle à la fréquence de fonctionnement. Par conséquent, la réduction de la tension ou de la fréquence peut entraîner des réductions significatives de la consommation de puissance dynamique.

Le facteur d'activité α dépend de la charge de travail spécifique en cours d'exécution et de l'utilisation des différents composants du GPU. Par exemple, une charge de travail axée sur le calcul qui maintient les cœurs du GPU occupés aura un facteur d'activité plus élevé qu'une charge de travail limitée par la mémoire qui passe plus de temps en attente.Voici la traduction française du fichier markdown :

Puissance statique

La puissance statique, également connue sous le nom de puissance de fuite, est la puissance consommée par le GPU, même lorsqu'il est inactif et ne traite pas activement les données. La puissance statique est principalement due aux courants de fuite dans les transistors et devient de plus en plus un composant important de la consommation totale d'énergie à mesure que la taille des transistors continue de diminuer.

La consommation de puissance statique peut être exprimée à l'aide de l'équation suivante :

P_statique = I_fuite * V

Où :

• I_fuite est le courant de fuite total
• V est la tension d'alimentation

Le courant de fuite est influencé par des facteurs tels que la taille des transistors, la tension de seuil et la température. À mesure que les transistors deviennent plus petits, le courant de fuite augmente, entraînant une consommation de puissance statique plus élevée. De plus, des températures plus élevées entraînent une augmentation du courant de fuite, créant une boucle de rétroaction positive qui peut conduire à un emballement thermique s'il n'est pas géré correctement.

La figure 9.1 illustre la répartition de la consommation de puissance dynamique et statique dans un GPU typique.

        Puissance dynamique (70%)
       /                  \
      /                    \
     /                      \
    /                        \
   /                          \
  /                            \
 /                              \
/                                \
|----------------------------------|
|                                  |
|         Puissance statique (30%)|
|                                  |
|----------------------------------|

Figure 9.1 : Répartition de la consommation de puissance dynamique et statique dans un GPU typique.

Techniques de gestion de l'horloge et de l'alimentation

La gestion de l'horloge et la gestion de l'alimentation sont deux techniques largement utilisées pour réduire la consommation d'énergie dans les GPU en désactivant de manière sélective les composants inutilisés ou inactifs.

Gestion de l'horloge

La gestion de l'horloge est une technique qui désactive le signal d'horloge d'un composant ou d'une unité fonctionnelle spécifique lorsqu'il n'est pas utilisé. En empêchant le signal d'horloge d'atteindre les composants inactifs, la gestion de l'horloge élimine la puissance dynamiqueVoici la traduction française du fichier markdown :

Consommation électrique associée aux commutations de transistors inutiles.

La figure 9.2 illustre le concept de la mise en veille de l'horloge.

           Horloge
             |
             |
             |
             |
             |
         Mise en veille de l'horloge
         Signal d'activation
             |
             |
             |
             |
             |
        +---------+
        |         |
        |  Horloge|
        |  Limitée|
        |         |
        +---------+
             |
             |
             |
             |
        Unité fonctionnelle

Figure 9.2 : Concept de mise en veille de l'horloge.

Dans cet exemple, le signal d'horloge est limité par un signal d'activation, qui est contrôlé par l'unité de gestion de l'alimentation du GPU. Lorsque l'unité fonctionnelle n'est pas nécessaire, le signal d'activation est désactivé, empêchant le signal d'horloge d'atteindre l'unité fonctionnelle et éliminant ainsi sa consommation électrique dynamique.

La mise en veille de l'horloge peut être appliquée à différents niveaux de granularité, allant des unités fonctionnelles individuelles aux cœurs GPU entiers, voire à des sous-systèmes plus importants. Une mise en veille de l'horloge fine grained offre un contrôle plus précis de la consommation électrique, mais nécessite une logique de contrôle plus complexe et peut introduire des frais supplémentaires. La mise en veille de l'horloge coarse grained, d'autre part, est plus simple à mettre en œuvre mais peut entraîner des économies d'énergie moins optimales.

Coupure d'alimentation

La coupure d'alimentation est une technique qui déconnecte complètement l'alimentation électrique d'un composant ou d'une unité fonctionnelle spécifique lorsqu'il n'est pas utilisé. En coupant l'alimentation, la coupure d'alimentation élimine à la fois la consommation électrique dynamique et statique associée au composant.

La figure 9.3 illustre le concept de coupure d'alimentation.

           Alimentation électrique
                |
                |
            Interrupteur d'alimentation
                |
                |
        +--------------+
        |              |
        |  Unité       |
        |  fonctionnelle|
        |              |
        +--------------+

Figure 9.3 : Concept de coupure d'alimentation.

Dans cet exemple, un interrupteur d'alimentation est utilisé pour couper l'Voici la traduction française du fichier markdown, avec les commentaires traduits mais le code non traduit :

Un commutateur d'alimentation est inséré entre l'alimentation et l'unité fonctionnelle. Lorsque l'unité fonctionnelle n'est pas nécessaire, le commutateur d'alimentation est éteint, déconnectant complètement l'alimentation de l'unité fonctionnelle et éliminant ainsi la consommation d'énergie dynamique et statique.

La mise en veille de l'alimentation peut être appliquée à différents niveaux de granularité, allant des unités fonctionnelles individuelles aux cœurs GPU entiers, voire à des sous-systèmes plus importants. La mise en veille de l'alimentation à grain fin offre un contrôle plus précis de la consommation d'énergie, mais nécessite une logique de contrôle plus complexe et peut introduire des surcoûts supplémentaires. La mise en veille de l'alimentation à gros grain, d'autre part, est plus simple à mettre en œuvre, mais peut entraîner des économies d'énergie moins optimales.

La mise en œuvre de la mise en veille de l'alimentation nécessite un examen attentif des aspects suivants :

1. Logique de contrôle de la mise en veille de l'alimentation : Un circuit est nécessaire pour déterminer quand activer et désactiver la mise en veille de l'alimentation en fonction de l'activité de l'unité fonctionnelle. Cette logique de contrôle doit minimiser l'impact de la mise en veille de l'alimentation sur les performances.

2. Conservation de l'état : Lorsqu'une unité fonctionnelle est mise en veille, son état interne (par exemple, les valeurs des registres) est perdu. Si l'état doit être préservé entre les cycles de mise en veille, des mécanismes de conservation de l'état supplémentaires, comme des registres d'ombre ou de la mémoire, sont nécessaires.

3. Surcoût de la mise en veille de l'alimentation : L'activation et la désactivation de la mise en veille de l'alimentation introduisent une certaine latence et un surcoût énergétique. Ce surcoût doit être minimisé pour s'assurer que les avantages de la mise en veille de l'alimentation l'emportent sur les coûts.

4. Partitionnement des domaines d'alimentation : L'architecture GPU doit être partitionnée en domaines d'alimentation appropriés, chacun avec son propre contrôle de mise en veille de l'alimentation, afin de maximiser les économies d'énergie tout en minimisant l'impact sur les performances.

Exemple : Mise en veille de l'alimentation des unités d'exécution dans l'architecture Fermi de NVIDIA

Dans l'architecture Fermi de NVIDIA, chaque multiprocesseur de flux (SM) contient 32 cœurs CUDA, organisés en deux groupes de 16 cœurs chacun. Lorsque le GPU exécute une charge de travail avec un parallélisme limité, il peut ne pas nécessiter que les 32 cœurs CUDA de chaque SM soient actifsVoici la traduction française du fichier Markdown, avec les commentaires traduits mais le code non traduit :

e. Dans ce cas, l'architecture Fermi peut mettre en veille un groupe de 16 cœurs CUDA pour réduire la consommation d'énergie.

La figure 9.4 illustre la mise en veille des unités d'exécution dans un SM Fermi.

                 SM
        +-----------------+
        |                 |
        |   Cœurs CUDA    |
        |   (Groupe 1)    |
        |                 |
        |   Interrupteur  |
        |   d'alimentation|
        |                 |
        |   Cœurs CUDA    |
        |   (Groupe 2)    |
        |                 |
        +-----------------+

Figure 9.4 : Mise en veille des unités d'exécution dans un SM Fermi.

Lorsque la charge de travail ne nécessite pas les 32 cœurs CUDA, l'interrupteur d'alimentation peut être désactivé, mettant en veille le deuxième groupe de 16 cœurs CUDA et réduisant la consommation d'énergie du SM.

Mise à l'échelle dynamique de la tension et de la fréquence (DVFS)

La mise à l'échelle dynamique de la tension et de la fréquence (DVFS) est une technique qui ajuste dynamiquement la tension et la fréquence d'un GPU en fonction de la charge de travail actuelle et des exigences de performance. En réduisant la tension et la fréquence pendant les périodes de faible utilisation, DVFS peut réduire significativement la consommation d'énergie sans trop affecter les performances.

La consommation d'énergie d'un GPU est proportionnelle au carré de la tension et linéairement proportionnelle à la fréquence, comme le montre l'équation de puissance dynamique :

P_dynamic = α * C * V^2 * f

Où :

• α est le facteur d'activité
• C est la capacitance
• V est la tension
• f est la fréquence

En réduisant la tension et la fréquence, DVFS peut atteindre une réduction cubique de la consommation d'énergie dynamique.

DVFS est généralement mis en œuvre à l'aide d'une combinaison de techniques matérielles et logicielles :

1. Domaines de tension et de fréquence : Le GPU est partitionné en plusieurs domaines de tension et de fréquence, chacun pouvant être contrôlé indépendamment. Cela permet un contrôle plus fin de la consommation d'énergie et des performances.

2. Surveillance des performances : Les compteurs de performances matériels et les capteurs sont utilisés pour surveiller la charge de travail et la température du GPU.Voici la traduction française de ce fichier Markdown. Pour le code, je n'ai pas traduit le code, mais seulement les commentaires.

Ces informations sont utilisées par la logique de contrôle DVFS pour prendre des décisions sur le moment et la manière d'ajuster la tension et la fréquence.

3. Logique de contrôle DVFS : La logique de contrôle logicielle ou matérielle est responsable de déterminer les paramètres de tension et de fréquence appropriés en fonction de la charge de travail actuelle et des exigences de performance. Cette logique de contrôle peut utiliser divers algorithmes, tels que la recherche dans une table ou le contrôle en boucle fermée, pour prendre des décisions DVFS.

4. Mise à l'échelle de la tension et de la fréquence : Une fois que la logique de contrôle DVFS a déterminé la tension et la fréquence cibles, le régulateur de tension et le générateur d'horloge matériels sont ajustés aux nouveaux paramètres. Ce processus peut prendre plusieurs cycles d'horloge pour être terminé, pendant lesquels le GPU peut avoir besoin de bloquer ou de fonctionner à un niveau de performance réduit.

Exemple : DVFS dans l'architecture Fermi d'NVIDIA

L'architecture Fermi d'NVIDIA comprend un contrôleur DVFS matériel qui peut ajuster dynamiquement la tension et la fréquence du GPU en fonction de la charge de travail actuelle et des conditions thermiques. L'architecture Fermi prend en charge plusieurs domaines de tension et de fréquence, permettant un contrôle indépendant du cœur GPU et des sous-systèmes mémoire.

La figure 9.5 illustre le système DVFS dans l'architecture Fermi.

        +--------------------+
        |                    |
        |   Domaine du cœur  |
        |        GPU         |
        +--------------------+
                 |
                 |
        +--------------------+
        |                    |
        |  Contrôleur DVFS   |
        |                    |
        +--------------------+
                 |
                 |
        +--------------------+
        |                    |
        |   Domaine mémoire  |
        |                    |
        +--------------------+

Figure 9.5 : Système DVFS dans l'architecture Fermi.

Le contrôleur DVFS surveille la charge de travail et les conditions thermiques du GPU et ajuste les paramètres de tension et de fréquence en conséquence. Par exemple, si le GPU fonctionne à une charge de travail élevée, le contrôleur DVFS peut augmenter la tension et la fréquence pour maintenir des performances élevées. Inversement, si la charge de travail est faible, le contrôleur peut diminuer la tension et la fréquence pour réduire la consommation d'énergie.Voici la traduction française du fichier Markdown, avec les commentaires traduits mais pas le code :

Lorsque vous exécutez une charge de travail gourmande en calcul et que la température est en dessous d'un certain seuil, le contrôleur DVFS peut augmenter la tension et la fréquence pour améliorer les performances. Inversement, si le GPU est inactif ou exécute une charge de travail liée à la mémoire, le contrôleur DVFS peut réduire la tension et la fréquence pour économiser de l'énergie.

Le DVFS peut réduire considérablement la consommation d'énergie des GPU tout en maintenant de bonnes performances. Cependant, il introduit également quelques défis, tels que :

1. Surcharge de latence : le changement des paramètres de tension et de fréquence entraîne un certain temps de latence, pendant lequel le GPU peut avoir besoin de se mettre en pause ou de fonctionner à un niveau de performance réduit. Cette surcharge de latence doit être minimisée pour s'assurer que les avantages du DVFS l'emportent sur les coûts.

2. Stabilité et fiabilité : le changement de tension et de fréquence peut affecter la stabilité et la fiabilité du GPU. Le contrôleur DVFS doit s'assurer que les paramètres de tension et de fréquence se situent dans des plages de fonctionnement sûres et que les transitions entre les différents paramètres se déroulent en douceur et sans problème.

3. Interaction avec d'autres techniques de gestion de l'alimentation : le DVFS peut interagir avec d'autres techniques de gestion de l'alimentation, telles que le gating d'horloge et le gating d'alimentation. Le contrôleur DVFS doit se coordonner avec ces autres techniques pour assurer un équilibre optimal entre puissance et performances.

Exemple : le DVFS dans un GPU mobile

Considérons un GPU mobile qui prend en charge trois paramètres de tension et de fréquence :

1. Élevé : 1,0 V, 500 MHz
2. Moyen : 0,9 V, 400 MHz
3. Faible : 0,8 V, 300 MHz

Le GPU exécute un jeu qui alterne entre des phases gourmandes en calcul et des phases liées à la mémoire. Pendant les phases gourmandes en calcul, le contrôleur DVFS définit le GPU sur le paramètre Élevé pour maximiser les performances. Pendant les phases liées à la mémoire, le contrôleur DVFS réduit la tension et la fréquence au paramètre Moyen pour économiser de l'énergie sans affecter significativement les performances.

Si la température du GPU dépasse un certain seuil, le contrôleur DVFS peut encore réduire la tension et la fréquence au paramètre Faible.Voici la traduction française de ce fichier markdown. Pour le code, les commentaires sont traduits, mais pas le code lui-même.

Solutions de refroidissement GPU et emballage

À mesure que les GPU deviennent plus puissants et denses en énergie, des solutions de refroidissement efficaces et des techniques d'emballage deviennent de plus en plus importantes pour assurer un fonctionnement fiable et des performances optimales. Les solutions de refroidissement sont conçues pour éliminer la chaleur du GPU et maintenir la température de la puce dans les limites de fonctionnement sûres. Les techniques d'emballage sont utilisées pour fournir des interfaces thermiques efficaces entre le GPU et la solution de refroidissement, ainsi que pour protéger le GPU contre les dommages physiques et les facteurs environnementaux.

Refroidissement par air

Le refroidissement par air est la solution de refroidissement la plus courante et la plus rentable pour les GPU. Il implique l'utilisation de dissipateurs de chaleur et de ventilateurs pour dissiper la chaleur du GPU dans l'air ambiant. Le dissipateur de chaleur est un composant passif qui conduit la chaleur loin du GPU et fournit une grande surface pour la dissipation de la chaleur. Le ventilateur est un composant actif qui force l'air sur le dissipateur de chaleur pour améliorer le transfert de chaleur par convection.

La figure 9.6 illustre une solution de refroidissement par air typique pour un GPU.

        Ventilateur
         |
         |
    _____|_____
   |           |
   |  Dissipateur |
   |___________|
         |
         |
        GPU

Figure 9.6 : Solution de refroidissement par air pour un GPU.

L'efficacité d'une solution de refroidissement par air dépend de plusieurs facteurs, tels que :

1. Conception du dissipateur de chaleur : Le dissipateur de chaleur doit avoir une grande surface et une conductivité thermique efficace pour maximiser la dissipation de la chaleur. Le cuivre et l'aluminium sont des matériaux couramment utilisés pour les dissipateurs de chaleur en raison de leur haute conductivité thermique.

2. Performance du ventilateur : Le ventilateur doit fournir un débit d'air suffisant sur le dissipateur de chaleur pour éliminer efficacement la chaleur. La vitesse du ventilateur et la conception des pales peuvent être optimisées pour équilibrer les performances de refroidissement et les niveaux de bruit.

3. Matériau d'interface thermique (TIM) : Un TIM, comme de la pâte thermique ou deVoici la traduction française du fichier Markdown, avec les commentaires traduits mais le code laissé intact :

La pâte thermique, également appelée pâte de refroidissement, est utilisée pour combler les espaces entre le GPU et le dissipateur de chaleur, assurant ainsi un bon contact thermique. La pâte thermique doit avoir une conductivité thermique élevée et une faible résistance thermique.

4. Gestion du flux d'air : Le flux d'air global à l'intérieur du boîtier du GPU doit être optimisé pour s'assurer que l'air frais est aspiré et que l'air chaud est évacué de manière efficace. Cela peut impliquer l'utilisation de ventilateurs supplémentaires, de conduits d'air ou d'aérations pour diriger le flux d'air.

Le refroidissement par air convient à la plupart des GPU grand public et à certains GPU professionnels à consommation d'énergie modérée. Cependant, pour les GPU haut de gamme avec des densités de puissance très élevées, le refroidissement par air peut ne pas être suffisant pour maintenir des températures acceptables, et des solutions de refroidissement plus avancées peuvent être nécessaires.

Refroidissement Liquide

Le refroidissement liquide est une solution de refroidissement avancée qui utilise un liquide de refroidissement pour éliminer la chaleur du GPU. Le refroidissement liquide peut offrir de meilleures performances thermiques que le refroidissement par air, car les liquides ont une capacité thermique et une conductivité thermique plus élevées que l'air. Il existe deux principaux types de solutions de refroidissement liquide pour les GPU : les refroidisseurs liquides tout-en-un (AIO) et les boucles de refroidissement liquide personnalisées.

Les refroidisseurs liquides AIO sont des systèmes à boucle fermée pré-assemblés qui se composent d'un bloc d'eau, d'un radiateur, d'une pompe et de tuyaux. Le bloc d'eau est monté directement sur le GPU, et le liquide de refroidissement est pompé à travers le bloc pour absorber la chaleur du GPU. Le liquide de refroidissement chauffé s'écoule ensuite vers le radiateur, où il est refroidi par des ventilateurs avant de retourner dans le bloc d'eau. Les refroidisseurs liquides AIO sont relativement faciles à installer et à entretenir, ce qui en fait un choix populaire pour les GPU de jeu haut de gamme.

Les boucles de refroidissement liquide personnalisées sont plus complexes et plus personnalisables que les refroidisseurs AIO. Elles se composent de composants séparés, tels que des blocs d'eau, des radiateurs, des pompes, des réservoirs et des tuyaux, qui sont assemblés par l'utilisateur. Les boucles personnalisées offrent une plus grande flexibilité en termes de choix des composants et de leur disposition, permettant un refroidissement et une esthétique plus efficaces. Cependant, elles nécessitent plus d'expertise pour être conçues.Voici la traduction française du fichier Markdown, avec les commentaires traduits mais le code non traduit :

Figure 9.7 illustre une solution de refroidissement liquide typique pour une carte graphique.

        Radiateur
           |
           |
        Tuyauterie
           |
           |
        Bloc d'eau
           |
           |
          GPU

Figure 9.7 : Solution de refroidissement liquide pour une carte graphique.

Le refroidissement liquide peut offrir plusieurs avantages par rapport au refroidissement à air, comme :

1. Températures plus basses du GPU : Le refroidissement liquide peut maintenir des températures plus basses du GPU par rapport au refroidissement à air, permettant des fréquences Boost plus élevées et de meilleures performances.

2. Fonctionnement plus silencieux : Les systèmes de refroidissement liquide peuvent fonctionner à des vitesses de ventilateur plus faibles par rapport aux refroidisseurs à air, ce qui se traduit par un fonctionnement plus silencieux.

3. Meilleur potentiel de surcadençage : Les températures plus basses et la meilleure marge thermique offertes par le refroidissement liquide peuvent permettre un surcadençage plus agressif du GPU.

Cependant, le refroidissement liquide présente également quelques inconvénients, comme un coût plus élevé, une complexité accrue et un risque potentiel de fuites. Un entretien approprié, comme le remplacement régulier du liquide de refroidissement et la vérification des fuites, est essentiel pour assurer la fiabilité à long terme des systèmes de refroidissement liquide.

Techniques d'emballage

Les techniques d'emballage jouent un rôle essentiel dans la gestion thermique et la fiabilité des GPU. Le boîtier assure l'interface entre le die du GPU et la solution de refroidissement, ainsi que la protection contre les dommages physiques et les facteurs environnementaux. Voici quelques-unes des principales techniques d'emballage utilisées pour les GPU :

1. Flip-Chip Ball Grid Array (FC-BGA) : Dans l'emballage FC-BGA, le die du GPU est retourné et connecté au substrat du boîtier à l'aide d'un réseau de billes de soudure. Les billes de soudure assurent la connectivité électrique et le support mécanique. FC-BGA permet une densité de broches élevée et de bonnes performances thermiques, car le dissipateur thermique peut être directement fixé à l'arrière du die du GPU.

2. Chip-on-Wafer-on-Substrate (CoWoS) : CoWoS est une technique d'emballage avancée qui permet d'intégrer plusieurs puces, comme le GPU et la mémoire HBM, dans un même boîtier. Les puces sont d'abord collées sur leVoici la traduction française du fichier markdown, avec les commentaires traduits mais pas le code :

Un interposeur de silicium utilisant des micro-plots, puis l'interposeur est lié au substrat du boîtier à l'aide de la technologie de montage en surface. CoWoS permet des interconnexions haut débit et à faible latence entre le GPU et la mémoire, ainsi qu'une meilleure distribution de l'alimentation et une meilleure gestion thermique.

3. Connexion directe de la puce (DCA) : Dans l'emballage DCA, la puce GPU est directement fixée au PCB à l'aide d'un adhésif conducteur ou de soudure. Cela élimine le besoin d'un substrat de boîtier séparé, réduisant ainsi la résistance thermique et améliorant la distribution de l'alimentation. Cependant, le DCA nécessite une conception et un assemblage minutieux du PCB pour assurer des connexions fiables et éviter d'endommager la puce GPU.

4. Module multi-puces (MCM) : L'emballage MCM implique l'intégration de plusieurs puces, comme le GPU et la mémoire, sur un seul substrat de boîtier. Les puces sont connectées à l'aide de fils de connexion ou de la technologie de montage en surface, et le substrat de boîtier fournit les interconnexions entre les puces et les broches externes. L'emballage MCM permet une densité d'intégration plus élevée et une meilleure intégrité du signal par rapport aux boîtiers discrets.

Les techniques d'emballage efficaces devraient fournir :

1. Une bonne conductivité thermique : Le boîtier doit avoir une faible résistance thermique pour permettre un transfert de chaleur efficace de la puce GPU à la solution de refroidissement.

2. Des connexions électriques fiables : Le boîtier doit fournir des connexions électriques stables et à faible résistance entre la puce GPU et le PCB ou l'interposeur.

3. Une protection mécanique : Le boîtier doit protéger la puce GPU contre les dommages physiques, tels que les chocs, les vibrations et les flexions.

4. Une protection environnementale : Le boîtier doit protéger la puce GPU contre les facteurs environnementaux, tels que l'humidité, la poussière et les interférences électromagnétiques.

Alors que les densités de puissance des GPU continuent d'augmenter, des techniques d'emballage avancées, telles que l'intégration 2,5D et 3D, deviennent de plus en plus importantes pour permettre une gestion thermique efficace et des interconnexions haute performance.

Conclusion

La gestion de l'alimentation, de l'énergie et de la chaleur sont des aspects critiques de l'Conception et fonctionnement des unités de traitement graphique (GPU)

À mesure que les GPU deviennent plus puissants et plus denses en termes de puissance, des techniques de gestion efficaces sont essentielles pour garantir des performances optimales, une efficacité énergétique et une fiabilité.

La compréhension des sources de consommation d'énergie, y compris la puissance dynamique et statique, est cruciale pour développer des stratégies de gestion de l'alimentation efficaces. L'arrêt de l'horloge et la mise hors tension sont largement utilisés pour réduire respectivement la consommation d'énergie dynamique et statique, en désactivant de manière sélective les composants inutilisés ou inactifs.

La mise à l'échelle dynamique de la tension et de la fréquence (DVFS) est une autre technique puissante qui peut réduire de manière significative la consommation d'énergie des GPU tout en maintenant de bonnes performances. En ajustant dynamiquement la tension et la fréquence en fonction de la charge de travail et des conditions thermiques, le DVFS peut atteindre un bon équilibre entre les performances et l'efficacité énergétique.

Des solutions de refroidissement efficaces et des techniques d'emballage sont également essentielles pour gérer la production de chaleur des GPU modernes. Le refroidissement par air est la solution la plus courante et la plus rentable, mais le refroidissement par liquide peut offrir de meilleures performances thermiques pour les GPU haut de gamme avec des densités de puissance très élevées. Des techniques d'emballage avancées, telles que CoWoS et MCM, peuvent permettre une gestion thermique efficace et des interconnexions haute performance.

À mesure que les architectures de GPU continuent d'évoluer et que les densités de puissance augmentent, des techniques novatrices de gestion de la puissance, de l'énergie et de la thermique seront essentielles pour assurer la poursuite de l'évolution des performances et de l'efficacité des GPU. La recherche dans des domaines tels que les algorithmes DVFS avancés, les régulateurs de tension intégrés et les technologies d'emballage avancées jouera un rôle essentiel pour permettre la prochaine génération de GPU haute performance et à faible consommation d'énergie.