Los núcleos Tensor y RT no ocupan tanto espacio en las GPU NVIDIA Turing

Incluso durante el anuncio de las primeras tarjetas de video de la serie GeForce RTX 20, muchos creyeron que las GPU Turing deben sus dimensiones nada pequeñas a la presencia de unidades adicionales: núcleos RT y núcleos tensoriales. Ahora, un usuario de Reddit analizó imágenes infrarrojas de las GPU Turing TU106 y TU116 y concluyó que las nuevas unidades informáticas no ocupan tanto espacio como se pensaba originalmente.

Los núcleos Tensor y RT no ocupan tanto espacio en las GPU NVIDIA Turing

Para empezar, recordemos que la GPU Turing TU106 es el chip NVIDIA más joven y compacto con núcleos RT especiales para trazado de rayos y núcleos tensoriales para acelerar funciones de inteligencia artificial. A su vez, el procesador gráfico Turing TU116, que está relacionado con él, carece de estas unidades informáticas especiales y por eso se decidió compararlas.

Los núcleos Tensor y RT no ocupan tanto espacio en las GPU NVIDIA Turing
Los núcleos Tensor y RT no ocupan tanto espacio en las GPU NVIDIA Turing

Las GPU NVIDIA Turing se dividen en unidades TPC, que incluyen un par de multiprocesadores de streaming (Streaming Multiprocessors), que ya incluyen todos los núcleos informáticos. Y resulta que la GPU Turing TU106 tiene sólo 1,95 mm² más de área de TPC que la Turing TU116, o un 22%. De esta superficie, 1,25 mm² son para núcleos tensoriales y solo 0,7 mm² son para núcleos RT.

Los núcleos Tensor y RT no ocupan tanto espacio en las GPU NVIDIA Turing
Los núcleos Tensor y RT no ocupan tanto espacio en las GPU NVIDIA Turing

Resulta que sin los nuevos núcleos tensor y RT, el procesador gráfico insignia Turing TU102, que subyace a la GeForce RTX 2080 Ti, ocuparía no 754 mm², sino 684 mm² (36 TPC). A su vez, la Turing TU104, que es la base de la GeForce RTX 2080, podría ocupar 498 mm² en lugar de 545 mm² (24 TPC). Como puede ver, incluso sin núcleos tensores y RT, las GPU Turing más antiguas serían chips muy grandes. Significativamente más GPU Pascal.


Los núcleos Tensor y RT no ocupan tanto espacio en las GPU NVIDIA Turing

Entonces, ¿a qué se debe este tamaño tan considerable? Para empezar, las GPU Turing han tenido tamaños de caché más grandes. También se ha aumentado el tamaño de los sombreadores y los chips de Turing tienen conjuntos de instrucciones y registros más grandes. Todo esto hizo posible aumentar significativamente no solo el área, sino también el rendimiento de las GPU Turing. Por ejemplo, la misma GeForce RTX 2060 basada en TU106 proporciona casi el mismo nivel de rendimiento que la GeForce GTX 1080 basada en GP104. Este último, por cierto, tiene un 25% más de núcleos CUDA, aunque ocupa una superficie de 314 mm2 frente a los 410 mm2 del nuevo TU106. 




Fuente: 3dnews.ru

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