Tensor- en RT-kernen nemen niet zoveel ruimte in beslag op NVIDIA Turing GPU's

Zelfs tijdens de aankondiging van de eerste videokaarten uit de GeForce RTX 20-serie waren velen van mening dat Turing GPU's hun helemaal niet kleine afmetingen te danken hebben aan de aanwezigheid van extra eenheden: RT-kernen en tensorkernen. Nu heeft een Reddit-gebruiker infraroodbeelden van de Turing TU106- en TU116-GPU's geanalyseerd en geconcludeerd dat de nieuwe rekeneenheden niet zoveel ruimte in beslag nemen als aanvankelijk werd gedacht.

Tensor- en RT-kernen nemen niet zoveel ruimte in beslag op NVIDIA Turing GPU's

Laten we om te beginnen bedenken dat de Turing TU106 GPU de jongste en meest compacte NVIDIA-chip is met speciale RT-kernen voor ray tracing en tensorkernen voor het versnellen van kunstmatige intelligentiefuncties. Op zijn beurt is de daaraan gerelateerde Turing TU116 grafische processor verstoken van deze speciale rekeneenheden en daarom werd besloten ze te vergelijken.

Tensor- en RT-kernen nemen niet zoveel ruimte in beslag op NVIDIA Turing GPU's
Tensor- en RT-kernen nemen niet zoveel ruimte in beslag op NVIDIA Turing GPU's

NVIDIA Turing GPU's zijn onderverdeeld in TPC-eenheden, die een paar streaming multiprocessors (Streaming Multiprocessors) bevatten, die al alle rekenkernen bevatten. En het blijkt dat de Turing TU106 GPU slechts 1,95 mm² meer TPC-oppervlak heeft dan de Turing TU116, oftewel 22%. Van dit gebied is 1,25 mm² bestemd voor tensorkernen en slechts 0,7 mm² voor RT-kernen.

Tensor- en RT-kernen nemen niet zoveel ruimte in beslag op NVIDIA Turing GPU's
Tensor- en RT-kernen nemen niet zoveel ruimte in beslag op NVIDIA Turing GPU's

Het blijkt dat zonder de nieuwe tensor- en RT-kernen de vlaggenschip Turing TU102 grafische processor, die ten grondslag ligt aan de GeForce RTX 2080 Ti, niet 754 mm² zou bezetten, maar 684 mm² (36 TPC). De Turing TU104, die de basis vormt van de GeForce RTX 2080, zou op zijn beurt 498 mm² in beslag kunnen nemen in plaats van 545 mm² (24 TPC). Zoals je kunt zien, zouden oudere Turing GPU's, zelfs zonder tensor- en RT-kernen, zeer grote chips zijn. Aanzienlijk meer Pascal GPU's.


Tensor- en RT-kernen nemen niet zoveel ruimte in beslag op NVIDIA Turing GPU's

Dus wat is de reden voor zulke aanzienlijke afmetingen? Om te beginnen hebben Turing GPU's grotere cachegroottes gehad. Ook is de omvang van de shaders vergroot en hebben Turing-chips grotere instructiesets en grotere registers. Dit alles maakte het mogelijk om niet alleen het gebied, maar ook de prestaties van Turing GPU's aanzienlijk te vergroten. Dezelfde GeForce RTX 2060 op basis van TU106 biedt bijvoorbeeld bijna hetzelfde prestatieniveau als de GeForce GTX 1080 op basis van GP104. Deze laatste heeft overigens een 25% groter aantal CUDA-kernen, al beslaat hij een oppervlakte van 314 mm2 versus 410 mm2 voor de nieuwe TU106. 




Bron: 3dnews.ru

Voeg een reactie