{"id":31358,"date":"2019-10-31T21:40:51","date_gmt":"2019-10-31T18:40:51","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/tenzornye-i-rt-yadra-zanimayut-ne-tak-mnogo-mesta-na-graficheskih-protsessorah-nvidia-turing\/"},"modified":"2019-10-31T21:40:51","modified_gmt":"2019-10-31T18:40:51","slug":"tenzornye-i-rt-yadra-zanimayut-ne-tak-mnogo-mesta-na-graficheskih-protsessorah-nvidia-turing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/novosti-interneta\/tenzornye-i-rt-yadra-zanimayut-ne-tak-mnogo-mesta-na-graficheskih-protsessorah-nvidia-turing","title":{"rendered":"Tensor- und RT-Kerne ben\u00f6tigen nicht viel Platz auf NVIDIA Turing-Grafikprozessoren.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Bereits w\u00e4hrend der Ank\u00fcndigung der ersten Grafikkarten der GeForce RTX 20-Serie dachten viele, dass die recht gro\u00dfen Abmessungen der Turing-Grafikprozessoren auf die zus\u00e4tzlichen Einheiten zur\u00fcckzuf\u00fchren sind: RT-Kerne und Tensor-Kerne. Jetzt hat jedoch ein Reddit-Nutzer Infrarotbilder der Turing-Grafikprozessoren TU106 und TU116 analysiert und festgestellt, dass die neuen Recheneinheiten nicht so viel Platz einnehmen, wie urspr\u00fcnglich angenommen.<\/p>\n

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Zun\u00e4chst erinnern wir daran, dass der Grafikprozessor Turing TU106 der kleinste und kompakteste Chip von NVIDIA mit speziellen RT-Kernen zum Raytracing und Tensor-Kernen zur Beschleunigung von KI-Funktionen ist. Der verwandte Grafikprozessor Turing TU116 hingegen verf\u00fcgt nicht \u00fcber diese speziellen Recheneinheiten, weshalb gerade sie miteinander verglichen wurden.<\/p>\n

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Die NVIDIA Turing Grafikprozessoren sind in TPC-Einheiten unterteilt, die jeweils aus mehreren Streaming-Multiprozessoren bestehen, die alle Recheneinheiten enthalten. Es stellte sich heraus, dass der Turing TU106 Grafikprozessor nur um 1,95 mm\u00b2 gr\u00f6\u00dfer ist als der Turing TU116, was einem Unterschied von 22 % entspricht. Davon entfallen 1,25 mm\u00b2 auf Tensor-Kerne und lediglich 0,7 mm\u00b2 auf RT-Kerne.<\/p>\n

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Das bedeutet, dass der Flaggschiff-Grafikprozessor Turing TU102, der die Basis f\u00fcr die GeForce RTX 2080 Ti bildet, ohne die neuen Tensor- und RT-Kerne nicht 754 mm\u00b2, sondern 684 mm\u00b2 (36 TPC) einnehmen w\u00fcrde. Im Vergleich dazu k\u00f6nnte der Turing TU104, der die Grundlage f\u00fcr die GeForce RTX 2080 bildet, 498 mm\u00b2 anstelle von 545 mm\u00b2 (24 TPC) einnehmen. Wie man sieht, w\u00e4ren selbst ohne Tensor- und RT-Kerne die leistungsst\u00e4rkeren Turing-Grafikprozessoren immer noch ziemlich gro\u00dfe Chips. Deutlich gr\u00f6\u00dfer als die Pascal-Grafikprozessoren.<\/p>\n

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Was hat es also mit den betr\u00e4chtlichen Abmessungen auf sich? Zun\u00e4chst einmal wurde der Cache-Speicher der Turing-Grafikprozessoren vergr\u00f6\u00dfert. Auch die Gr\u00f6\u00dfe der Shaders wurde erh\u00f6ht, und die Turing-Chips verf\u00fcgen \u00fcber gr\u00f6\u00dfere Befehlss\u00e4tze und erweiterte Register. All dies hat nicht nur die Fl\u00e4che, sondern auch die Leistung der Turing-Grafikprozessoren erheblich gesteigert. Die GeForce RTX 2060 auf Basis des TU106 bietet beispielsweise fast die gleiche Leistung wie die GeForce GTX 1080 auf Basis des GP104. Letztere hat \u00fcbrigens 25 % mehr CUDA-Kerne, obwohl sie mit 314 mm\u00b2 im Vergleich zu 410 mm\u00b2 des neuen TU106 einen kleineren Fl\u00e4chenbedarf hat. <\/p>\n

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Quelle: 3dnews.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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