Teras Tensor dan RT tidak mengambil banyak ruang pada GPU NVIDIA Turing

Walaupun semasa pengumuman kad video siri GeForce RTX 20 yang pertama, ramai yang percaya bahawa GPU Turing tidak berhutang sama sekali dimensi kecil mereka dengan kehadiran unit tambahan: teras RT dan teras tensor. Kini, seorang pengguna Reddit telah menganalisis imej inframerah GPU Turing TU106 dan TU116 dan membuat kesimpulan bahawa unit pengkomputeran baharu tidak mengambil banyak ruang seperti yang difikirkan pada asalnya.

Teras Tensor dan RT tidak mengambil banyak ruang pada GPU NVIDIA Turing

Sebagai permulaan, mari kita ingat bahawa GPU Turing TU106 ialah cip NVIDIA termuda dan paling padat dengan teras RT khas untuk pengesanan sinar dan teras tensor untuk mempercepatkan fungsi kecerdasan buatan. Sebaliknya, pemproses grafik Turing TU116, yang berkaitan dengannya, kehilangan unit pengkomputeran khas ini dan itulah sebabnya ia memutuskan untuk membandingkannya.

Teras Tensor dan RT tidak mengambil banyak ruang pada GPU NVIDIA Turing
Teras Tensor dan RT tidak mengambil banyak ruang pada GPU NVIDIA Turing

GPU NVIDIA Turing dibahagikan kepada unit TPC, yang termasuk sepasang penstriman berbilang pemproses (Streaming Multiprocessors), yang sudah termasuk semua teras pengkomputeran. Dan ternyata, GPU Turing TU106 hanya mempunyai 1,95 mmΒ² lebih luas TPC daripada Turing TU116, atau 22%. Daripada kawasan ini, 1,25 mmΒ² adalah untuk teras tensor, dan hanya 0,7 mmΒ² untuk teras RT.

Teras Tensor dan RT tidak mengambil banyak ruang pada GPU NVIDIA Turing
Teras Tensor dan RT tidak mengambil banyak ruang pada GPU NVIDIA Turing

Ternyata tanpa tensor dan teras RT baharu, pemproses grafik Turing TU102 perdana, yang mendasari GeForce RTX 2080 Ti, tidak akan menduduki 754 mmΒ², tetapi 684 mmΒ² (36 TPC). Sebaliknya, Turing TU104, yang merupakan asas kepada GeForce RTX 2080, boleh menduduki 498 mmΒ² dan bukannya 545 mmΒ² (24 TPC). Seperti yang anda lihat, walaupun tanpa teras tensor dan RT, GPU Turing yang lebih lama akan menjadi cip yang sangat besar. Lebih banyak GPU Pascal.


Teras Tensor dan RT tidak mengambil banyak ruang pada GPU NVIDIA Turing

Jadi apakah sebab saiz yang besar itu? Sebagai permulaan, GPU Turing mempunyai saiz cache yang lebih besar. Saiz pelorek juga telah ditingkatkan, dan cip Turing mempunyai set arahan yang lebih besar dan daftar yang lebih besar. Semua ini memungkinkan untuk meningkatkan bukan sahaja kawasan, tetapi juga prestasi GPU Turing. Sebagai contoh, GeForce RTX 2060 yang sama berdasarkan TU106 memberikan tahap prestasi yang hampir sama dengan GeForce GTX 1080 berdasarkan GP104. Yang terakhir, dengan cara ini, mempunyai bilangan teras CUDA 25% lebih besar, walaupun ia menduduki kawasan seluas 314 mm2 berbanding 410 mm2 untuk TU106 baharu. 




Sumber: 3dnews.ru

Tambah komen