{"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\/news\/tenzornye-i-rt-yadra-zanimayut-ne-tak-mnogo-mesta-na-graficheskih-protsessorah-nvidia-turing","title":{"rendered":"Tensor- und RT-Kerne nehmen auf NVIDIA-Turing-Grafikprozessoren nicht viel Platz ein.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Bereits w\u00e4hrend der Ank\u00fcndigung der ersten GeForce RTX-20-Serie-Grafikkarten dachten viele, dass die grafischen Prozessoren Turing mit ihren durchaus gro\u00dfen Abmessungen auf die zus\u00e4tzlichen Bl\u00f6cke \u2013 RT-Kerne und Tensor-Kerne \u2013 zur\u00fcckzuf\u00fchren seien. Nun hat ein Reddit-Nutzer die Infrarotbilder der Turing-Grafikprozessoren TU106 und TU116 analysiert und festgestellt, dass die neuen Rechenbl\u00f6cke 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 f\u00fcr Raytracing und Tensor-Kernen zur Beschleunigung von KI-Funktionen ist. Der verwandte Grafikprozessor Turing TU116 hingegen hat diese speziellen Rechenbl\u00f6cke nicht, weshalb gerade diese beiden verglichen wurden.<\/p>\n

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Die NVIDIA Turing-Grafikprozessoren sind in TPC-Bl\u00f6cke unterteilt, die jeweils ein Paar Streaming-Multiprozessoren (Streaming Multiprocessors) umfassen, in die alle Rechenkerne integriert sind. Wie sich herausstellte, hat der Turing TU106-Grafikprozessor eine TPC-Blokfl\u00e4che, die nur um 1,95 mm\u00b2 gr\u00f6\u00dfer ist als die des Turing TU116, was 22 % entspricht. Von dieser Fl\u00e4che entfallen 1,25 mm\u00b2 auf Tensor-Kerne und nur 0,7 mm\u00b2 auf RT-Kerne.<\/p>\n

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Das bedeutet, dass der Flaggschiff-Grafikprozessor Turing TU102, der der GeForce RTX 2080 Ti zugrunde liegt, ohne die neuen Tensor- und RT-Kerne nicht 754 mm\u00b2, sondern 684 mm\u00b2 (36 TPC) beanspruchen w\u00fcrde. Im Gegenzug k\u00f6nnte der Turing TU104, der die GeForce RTX 2080 antreibt, 498 mm\u00b2 anstelle von 545 mm\u00b2 (24 TPC) einnehmen. Wie zu sehen ist, w\u00e4ren selbst ohne die Tensor- und RT-Kerne die oberen Turing-Grafikprozessoren ziemlich gro\u00dfe Chips. Deutlich gr\u00f6\u00dfer als die Pascal-Grafikprozessoren.<\/p>\n

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Wodurch sind also die vergleichsweise gro\u00dfen Abmessungen bedingt? Zun\u00e4chst wurde das Cache-Volumen der Turing-Grafikprozessoren erh\u00f6ht. Auch die Gr\u00f6\u00dfe der Shader wurde vergr\u00f6\u00dfert, und die Turing-Chips verf\u00fcgen \u00fcber gr\u00f6\u00dfere Befehlss\u00e4tze und erweiterte Register. All dies hat es erm\u00f6glicht, nicht nur die Fl\u00e4che, sondern auch die Leistung der Turing-Grafikprozessoren sp\u00fcrbar zu steigern. Zum Beispiel bietet die GeForce RTX 2060 auf Basis des TU106 nahezu das gleiche Leistungsniveau wie die GeForce GTX 1080 auf Basis des GP104. Letztere hat \u00fcbrigens 25 % mehr CUDA-Kerne, ben\u00f6tigt jedoch eine Fl\u00e4che von 314 mm\u00b2 im Vergleich zu 410 mm\u00b2 beim neuen TU106. <\/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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