NVIDIA正式公布Turing架构：自2006年以来图形界最伟大的跨越

虽然NVIDIA正式公布新一代的GeForce游戏卡应该要等到下周科隆游戏展前的“GeForce Gaming Celebration”活动，但是在昨天正式开幕的SIGGRAPH 2018，这场图形界顶级大会上，NVIDIA是不可能空手到来的，而事实上他们昨晚确实有很多重量级的公布，包括全新的Turing架构（注意，官博现在还没有使用任何中文命名），包括第一张专用于光线追踪的GPU：Quadro RTX，但是我们还是应该从它的根基：新的Turing架构开始说起。

NVIDIA的官方直播大概是早上的8：45结束的，现在还有很多细节没有公布出来，所以我们先来看看官方的Newsroom，首先关于Turing架构，NVIDIA对其非常有自信，称其为自从2006年通过统一渲染架构带来CUDA后最伟大的飞跃，所以你可想而知NVIDIA对其的期望，或者说野心。新的Turing架构很重要的一点就是混合渲染（Hybrid Rendering）来实现光线追踪，具体来说包括引入全新的RT Core来加速光线追踪，还有我们已经在Volta架构看到的Tensor Core来加速AI处理，当然还有光栅化，毕竟现在我们还没有厉害到能够抛弃光栅化的程度，所以新的Turing架构是包含多种力量的，而这种包含多方力量来实现光线追踪的混合渲染，应该会成为日后的关键词。

每次有新架构到来，我们最关心的就是微架构级别的变化：有哪些新增的特性，有哪些精简的部分，如果说Volta架构我们开始看到Tensor Unit，那么新的Turing架构当中最重要的就是新引入的RT Core。既然是“RT”，顾名思义就是冲着光线追踪（Ray Tracing）来的，它的作用是用来加速处理光线在三维环境中的传播，处理光线的速度是目前Pascal架构的25倍，同时让GPU作为节点处理最末帧（Final Frame）的效果渲染要比将CPU作为节点的速度快30倍。

同时让人兴奋的是，自从Volta架构开始引入的Tensor Core，我们都知道它能提供远远高于传统GPU的人工智能、深度学习性能，这部分性能能够赋予我们的GPU去做很多以往没有的工作，比如说在Turing架构当中的Tensor Core，能够在每秒处理500万亿的张量运算，通过这部分性能，我们能实现以往无法奢望的功能，比如说新的基于深度学习的抗锯齿技术：DLAA（Deep Learning Anti-Aliasing，万物基于深度计算）。

最后在传统的架构方面，Turing在我们熟悉的SM单元当中新增整数处理（Integer Unit）单元，以及新的统一缓存架构，能够带来目前架构两倍的带宽。规格方面，Turing架构能够搭载最多4608 CUDA，并且能够带来最高16 TFlops浮点性能。当然这是新发布的三款Quadro RTX显卡当中性能最强的RTX 8000而言的。

具体来说，昨晚NVIDIA共发布三款显卡，分别是Quadro RTX 5000\6000\8000，最高端的RTX 8000跟次旗舰的RTX 6000两张显卡在流处理器数量、张量单元数量、光线追踪性能方面都是一致的，分别是4608 CUDA、576 TC、10 GigaRays，只有显存存在差异，RTX 6000是搭载24GB GDDR6显存，通过NVLink桥接可以实现48GB显存，按照现在16Gb的显存来看，也是很夸张的，而RTX 8000的显存直接翻倍。“入门级”的RTX 5000则是3072 CUDA，384 TC（Tensor Cores）、6 GiagaRys，16GB GDDR6显存。

在流处理器方面，如果是按照Volta V100的架构，那就是每组SM单元包含64 CUDA，即72组SM单元，但是72组SM单元怎么构成GPC单元呢？过去的Volta V100是每组GPC单元包含14组SM单元，那这里就是除不尽的，难道NVIDIA还暗藏多余的SM单元？因为GPC单元肯定是4组、6组、8组的组成，如果是按照6组，就应该是6*14=84组SM单元，就算是按照128 CUDA/SM的构成，要么每组GPC单元的构成已经精简，要么目前的RTX 8000还不是完整架构。

至少就卡本身的规格方面，目前AnandTech已经拿到部分消息，他们已经做成架构之间的对比，就是RTX 8000分别对比GV 100、P6000、M6000，我们首先能看到在核心面积、晶体管数量、CUDA数量、纹理单元数量方面对比V100的规格是有精简的（甚至核心面积都变小），频率提高到1730MHz，显存频率14Gbps，位宽384-Bit，单精度16 TFlops，最后核心代号是尚不清楚的，GT102？现在谁知道呢。

图片来源于AnandTech，详情请咨询这里