I core tensore e RT non occupano tanto spazio sulle GPU NVIDIA Turing

Anche durante l'annuncio delle prime schede video della serie GeForce RTX 20, molti credevano che le GPU Turing dovessero le loro dimensioni per nulla piccole alla presenza di unitΓ  aggiuntive: RT core e tensor core. Ora, un utente Reddit ha analizzato le immagini a infrarossi delle GPU Turing TU106 e TU116 e ha concluso che le nuove unitΓ  di calcolo non occupano tanto spazio quanto si pensava inizialmente.

I core tensore e RT non occupano tanto spazio sulle GPU NVIDIA Turing

Per cominciare, ricordiamo che la GPU Turing TU106 Γ¨ il chip NVIDIA piΓΉ giovane e compatto con speciali core RT per ray tracing e tensor core per accelerare le funzioni dell'intelligenza artificiale. A sua volta, il processore grafico Turing TU116, ad esso correlato, Γ¨ privato di queste speciali unitΓ  di calcolo ed Γ¨ per questo che si Γ¨ deciso di confrontarli.

I core tensore e RT non occupano tanto spazio sulle GPU NVIDIA Turing
I core tensore e RT non occupano tanto spazio sulle GPU NVIDIA Turing

Le GPU NVIDIA Turing sono divise in unitΓ  TPC, che includono una coppia di multiprocessori di streaming (Streaming Multiprocessors), che includono giΓ  tutti i core di calcolo. E a quanto pare, la GPU Turing TU106 ha solo 1,95 mmΒ² di area TPC in piΓΉ rispetto alla Turing TU116, ovvero il 22%. Di questa area, 1,25 mmΒ² sono destinati ai nuclei tensoriali e solo 0,7 mmΒ² sono destinati ai nuclei RT.

I core tensore e RT non occupano tanto spazio sulle GPU NVIDIA Turing
I core tensore e RT non occupano tanto spazio sulle GPU NVIDIA Turing

Si scopre che senza i nuovi tensor e RT core, il processore grafico di punta Turing TU102, che Γ¨ alla base della GeForce RTX 2080 Ti, occuperebbe non 754 mmΒ², ma 684 mmΒ² (36 TPC). A sua volta, il Turing TU104, che Γ¨ la base della GeForce RTX 2080, potrebbe occupare 498 mmΒ² invece di 545 mmΒ² (24 TPC). Come puoi vedere, anche senza tensor e RT core, le GPU Turing piΓΉ vecchie sarebbero chip molto grandi. Significativamente piΓΉ GPU Pascal.


I core tensore e RT non occupano tanto spazio sulle GPU NVIDIA Turing

Allora qual Γ¨ il motivo di dimensioni cosΓ¬ considerevoli? Per cominciare, le GPU Turing avevano dimensioni della cache maggiori. Anche la dimensione degli shader Γ¨ stata aumentata e i chip Turing hanno set di istruzioni e registri piΓΉ grandi. Tutto ciΓ² ha permesso di aumentare significativamente non solo l'area, ma anche le prestazioni delle GPU Turing. Ad esempio, la stessa GeForce RTX 2060 basata su TU106 fornisce quasi lo stesso livello di prestazioni della GeForce GTX 1080 basata su GP104. Quest'ultimo, tra l'altro, ha un numero di core CUDA maggiore del 25%, sebbene occupi un'area di 314 mm2 contro 410 mm2 del nuovo TU106. 




Fonte: 3dnews.ru
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