Tensor- und RT-Kerne nehmen auf NVIDIA Turing-GPUs nicht so viel Platz ein

Schon bei der Ankündigung der ersten Grafikkarten der GeForce RTX 20-Serie glaubten viele, dass Turing-GPUs ihre gar nicht so geringen Abmessungen dem Vorhandensein zusätzlicher Einheiten verdanken: RT-Kernen und Tensorkernen. Nun hat ein Reddit-Nutzer Infrarotbilder der Turing-GPUs TU106 und TU116 analysiert und ist zu dem Schluss gekommen, dass die neuen Recheneinheiten nicht so viel Platz beanspruchen wie ursprünglich angenommen.

Tensor- und RT-Kerne nehmen auf NVIDIA Turing-GPUs nicht so viel Platz ein

Erinnern wir uns zunächst daran, dass die Turing TU106 GPU der jüngste und kompakteste NVIDIA-Chip mit speziellen RT-Kernen für Raytracing und Tensorkernen zur Beschleunigung von Funktionen der künstlichen Intelligenz ist. Dem damit verwandten Grafikprozessor Turing TU116 fehlen diese speziellen Recheneinheiten, weshalb man sich für einen Vergleich entschieden hat.

Tensor- und RT-Kerne nehmen auf NVIDIA Turing-GPUs nicht so viel Platz ein
Tensor- und RT-Kerne nehmen auf NVIDIA Turing-GPUs nicht so viel Platz ein

NVIDIA Turing-GPUs sind in TPC-Einheiten unterteilt, die ein Paar Streaming-Multiprozessoren (Streaming-Multiprozessoren) enthalten, die bereits alle Rechenkerne enthalten. Und wie sich herausstellte, verfügt die Turing TU106-GPU nur über 1,95 mm² mehr TPC-Fläche als die Turing TU116, also 22 %. Davon entfallen 1,25 mm² auf Tensorkerne und nur 0,7 mm² auf RT-Kerne.

Tensor- und RT-Kerne nehmen auf NVIDIA Turing-GPUs nicht so viel Platz ein
Tensor- und RT-Kerne nehmen auf NVIDIA Turing-GPUs nicht so viel Platz ein

Es stellt sich heraus, dass ohne die neuen Tensor- und RT-Kerne der Flaggschiff-Grafikprozessor Turing TU102, der der GeForce RTX 2080 Ti zugrunde liegt, nicht 754 mm², sondern 684 mm² (36 TPC) belegen würde. Der Turing TU104 wiederum, der die Basis der GeForce RTX 2080 darstellt, könnte 498 mm² statt 545 mm² (24 TPC) belegen. Wie Sie sehen, wären ältere Turing-GPUs auch ohne Tensor- und RT-Kerne sehr große Chips. Deutlich mehr Pascal-GPUs.


Tensor- und RT-Kerne nehmen auf NVIDIA Turing-GPUs nicht so viel Platz ein

Was ist der Grund für solch beträchtliche Größen? Zunächst einmal hatten Turing-GPUs größere Cache-Größen. Auch die Größe der Shader wurde erhöht, Turing-Chips verfügen über größere Befehlssätze und größere Register. All dies ermöglichte es, nicht nur die Fläche, sondern auch die Leistung der Turing-GPUs deutlich zu steigern. Beispielsweise bietet dieselbe GeForce RTX 2060 auf Basis von TU106 nahezu die gleiche Leistung wie die GeForce GTX 1080 auf Basis von GP104. Letzterer verfügt übrigens über eine um 25 % größere Anzahl an CUDA-Kernen, obwohl er eine Fläche von 314 mm2 gegenüber 410 mm2 beim neuen TU106 einnimmt. 




Source: 3dnews.ru

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