ProHoster > ဘလော့ > အင်တာနက်သတင်း > Tensor နှင့် RT cores များသည် NVIDIA Turing GPUs တွင် နေရာများစွာမယူပါ။

Tensor နှင့် RT cores များသည် NVIDIA Turing GPUs တွင် နေရာများစွာမယူပါ။

ပထမဆုံး GeForce RTX 20 စီးရီးဗီဒီယိုကတ်များကို ကြေငြာနေစဉ်တွင်ပင်၊ Turing GPU များသည် အပိုယူနစ်များဖြစ်သည့် RT cores နှင့် tensor cores များအတွက် ၎င်းတို့၏သေးငယ်သောအတိုင်းအတာအားလုံးတွင်မပေးရဟု လူအများကယုံကြည်ကြသည်။ ယခု၊ Reddit အသုံးပြုသူတစ်ဦးသည် Turing TU106 နှင့် TU116 GPU များ၏ အနီအောက်ရောင်ခြည် ပုံရိပ်များကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပြီး ကွန်ပျူတာယူနစ်အသစ်များသည် မူလထင်ထားသလောက် နေရာယူမည်မဟုတ်ကြောင်း ကောက်ချက်ချခဲ့သည်။

Tensor နှင့် RT cores များသည် NVIDIA Turing GPUs တွင် နေရာများစွာမယူပါ။

စတင်ရန်၊ Turing TU106 GPU သည် ray tracing နှင့် tensor cores များအတွက် အထူး RT cores ပါရှိသော အသက်အငယ်ဆုံးနှင့် အသေးငယ်ဆုံး NVIDIA ချစ်ပ်ဖြစ်ကြောင်း သတိရကြပါစို့။ တစ်ဖန်၊ ၎င်းနှင့်သက်ဆိုင်သည့် Turing TU116 ဂရပ်ဖစ်ပရိုဆက်ဆာသည် ဤအထူးကွန်ပြူတာယူနစ်များကို ဆုံးရှုံးသွားသောကြောင့် ၎င်းတို့အား နှိုင်းယှဉ်ရန် ဆုံးဖြတ်ခဲ့ခြင်းဖြစ်သည်။

Tensor နှင့် RT cores များသည် NVIDIA Turing GPUs တွင် နေရာများစွာမယူပါ။
Tensor နှင့် RT cores များသည် NVIDIA Turing GPUs တွင် နေရာများစွာမယူပါ။

NVIDIA Turing GPU များကို ကွန်ပြူတာ cores များအားလုံးပါဝင်ပြီးဖြစ်သည့် streaming multiprocessors (Streaming Multiprocessors) တစ်စုံပါဝင်သည့် TPC ယူနစ်များ ခွဲခြားထားပါသည်။ ထွက်ပေါ်လာသည့်အတိုင်း Turing TU106 GPU သည် Turing TU1,95 ထက် 116 mm² ပို TPC ဧရိယာ သို့မဟုတ် 22% သာရှိသည်။ ဤဧရိယာ၏ 1,25 mm²သည် tensor cores အတွက်ဖြစ်ပြီး 0,7 mm² သည် RT cores အတွက်သာဖြစ်သည်။

Tensor နှင့် RT cores များသည် NVIDIA Turing GPUs တွင် နေရာများစွာမယူပါ။
Tensor နှင့် RT cores များသည် NVIDIA Turing GPUs တွင် နေရာများစွာမယူပါ။

Tensor နှင့် RT cores အသစ်များမရှိလျှင် GeForce RTX 102 Ti ကိုအခြေခံထားသည့် flagship Turing TU2080 ဂရပ်ဖစ်ပရိုဆက်ဆာသည် 754 mm² မဟုတ်သော်လည်း 684 mm² (36 TPC) ကို သိမ်းပိုက်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ တစ်ဖန် GeForce RTX 104 ၏အခြေခံဖြစ်သည့် Turing TU2080 သည် 498 mm² (545 TPC) အစား 24 mm² (XNUMX mm²) ကို သိမ်းပိုက်နိုင်သည်။ သင်တွေ့မြင်ရသည့်အတိုင်း၊ tensor နှင့် RT cores များမရှိပါက၊ Turing GPU အဟောင်းများသည် အလွန်ကြီးမားသော ချစ်ပ်များဖြစ်လိမ့်မည်။ သိသိသာသာ ပိုပို Pascal GPU များ။


Tensor နှင့် RT cores များသည် NVIDIA Turing GPUs တွင် နေရာများစွာမယူပါ။

ဒါဆို ဒီလောက်ကြီးကျယ်တဲ့ အရွယ်အစားအတွက် အကြောင်းပြချက်က ဘာလဲ။ အစပြုသူများအတွက် Turing GPU များသည် ကြီးမားသော cache အရွယ်အစားများရှိသည်။ Shaders များ၏ အရွယ်အစားသည်လည်း တိုးလာခဲ့ပြီး Turing ချစ်ပ်များတွင် ပိုကြီးသော ညွှန်ကြားချက်များနှင့် ပိုကြီးသော မှတ်ပုံတင်မှုများ ရှိသည်။ ဤအရာအားလုံးသည် ဧရိယာသာမက Turing GPU များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကိုပါ သိသာထင်ရှားစွာ တိုးမြှင့်နိုင်စေခဲ့သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ TU2060 ကိုအခြေခံထားသောတူညီသော GeForce RTX 106 သည် GP1080 ကိုအခြေခံထားသော GeForce GTX 104 ကဲ့သို့စွမ်းဆောင်ရည်တူညီသောအဆင့်နီးပါးကိုပေးဆောင်သည်။ TU25 အသစ်အတွက် 314 mm2 နှင့် 410 mm2 ဧရိယာကို သိမ်းပိုက်ထားသော်လည်း နောက်ဆုံးတွင် CUDA cores အရေအတွက် 106% ပိုများသည်။ 




source: 3dnews.ru

မှတ်ချက် Add