Turing (微架構)

艾倫·圖靈（Alan Turing）的照片
圖靈微架構（Turing microarchitecture），是由英偉達公司（nVIDIA）所開發的一種GPU微架構，用以取代伏打微架構（Volta microarchitecture）。命名為「圖靈」以向英國計算機科學家艾倫·圖靈（Alan Turing）致敬。這個微架構於 2018 年 8 月在 SIGGRAPH 2018 年會上首次在面向工作站的 Quadro RTX 卡中推出， 並於一週後在 科隆遊戲展(Gamescom)上在消費類 GeForce RTX 20 系列顯示卡中推出。圖靈微架構以​​其 HPC 專有前身的前期工作為基礎，推出了首款能夠實現即時光線追蹤的消費產品，這是電腦繪圖產業的長期目標。關鍵要素包括專用人工智能處理器（"Tensor cores"）和專用光線追蹤處理器（"RT Cores"）。 圖靈微架構利用 DXR、OptiX 和 Vulkan 來存取光線追蹤。 2019年2月，Nvidia發表了NVIDIA GeForce 16系列GPU，採用了新的圖靈設計，但缺乏光線追蹤（RT）和張量（Tensor）核心。
圖靈微架構採用臺積電的 12 nm FinFET 半導體製造製程。 高階 TU102 GPU 包括使用此製程製造的 186 億個電晶體。 圖靈微架構也使用三星電子 (Samsung Electronics) 和先前的美光科技 (Micron Technology) 的 GDDR6 記憶體。

**細節信息**
RTX 2080 卡中使用的 TU104 GPU 的芯片拍攝圖
RTX 2060 卡中使用的 TU106 GPU 的芯片拍攝圖
RTX 1660 卡中使用的 TU116 GPU 的芯片拍攝圖
圖靈微架構結合了多種類型的專用處理器核心，並實現了即時光線追蹤技術（儘管大多數仍限於對物理建模的材質、室內反射和照明）。這得益於新的 RT 核心的使用，這些核心被設計用於處理四叉樹和球形層次結構，併為單個三角形的碰撞測試提速。
圖靈微架構的特性包括：
*CUDA 核心（流式多處理器）
**計算能力（Compute Capability）：7.5
**傳統的柵格化著色器和計算
**整數和浮點操作的並行執行（繼承自伏打微架構）
*光線追蹤（RT）核心
**層次包圍體結構（Bounding Volume Hierarchy）加速
**陰影、環境光遮蔽、照明、反射
*張量（AI 中的 Tensor）核心
**人工智能
**大型矩陣操作
**深度學習超級採樣（DLSS）
*GDDR6/HBM2 支持的內存控制器
*帶有顯示壓縮流（DSC 1.2）技術的 1.4a 版本 DisplayPort 接口
*支持使用 PureVideo 技術的 Feature Set J 來進行硬件加速的視頻解碼
*GPU Boost 4
*支持通過 NVLink Bridge 實現多個顯卡的連接，並使用 VRAM 堆疊的方式彙集多個顯卡的內存
*VirtualLink 標準虛擬現實
*NVENC（NVIDIA Encoder）硬件編碼引擎
GDDR6 內存由三星電子為 Quadro RTX 系列生產。RTX 20 系列在最初發布時使用美光的內存芯片，在 2018 年 11 月換為三星芯片。

**柵格化（Rasterization）**
NVIDIA 報告稱，在現有的軟件標題中，柵格化（使用 CUDA 技術）的性能相較於前一代提升了大約 30-50%。這表示圖靈架構的 NVIDIA GPU 在處理現有軟件時，通過柵格化技術取得了相當可觀的性能提升，提高了圖形處理的效率。

**光線追蹤（Ray-tracing）**
RT 核心執行的光線追蹤可用於生成反射、折射和陰影，從而取代一些傳統的柵格技術，如立方體貼圖（Cube maps）和深度貼圖（Depth maps）。需要注意的是，光線追蹤技術並非完全替代柵格化技術，光線追蹤收集到的信息可以用於增強著色，使圖像更加寫實，特別是在處理攝像機視野之外發生的動作（off-camera action）時。NVIDIA 表示，光線追蹤性能相較上一代消費者架構 Pascal 提高了約 8 倍。

**張量核心（Tensor cores）**
利用張量核心，最終圖像的生成能夠得到進一步加速，這些核心用於填充部分渲染圖像中的空白，這一技術被稱為去噪（de-noising）。張量核心負責執行深度學習的結果運算結果，對處理特定任務的方法進行編碼，使得系統能夠理解和應用這些方法。這種編碼過程使得系統能夠更有效地執行某些任務，例如增加特定應用程序或遊戲生成圖像的分辨率。在張量核心的主要用途中，需要解決的問題會在超級計算機上進行分析，該計算機通過示例學習期望的結果，確定實現這些結果的方法，隨後，這些方法通過驅動程序更新傳遞給消費者，最終由消費者的張量核心執行操作。超級計算機本身使用了大量的張量核心。

**圖靈晶粒（Turing dies）**

**開發**
圖靈微架構的開發平臺是 RTX。可以通過 Microsoft 的 DXR（DirectX Raytracing），OptiX, 以及使用 Vulkan 拓展（最後者在 Linux 驅動上也可以使用）來調用 RTX 的光線追蹤功能。AI 加速功能可以通過 NGX 集成到應用程序中。網格著色器（Mesh Shader）和著色率圖像（Shading Rate Image）功能可以在 Windows 和 Linux 平臺上使用 DX12、Vulkan 和 OpenGL 擴展來訪問。
Windows 10 在 2018 年 10 月的更新中包括了 DirectX 光線追蹤的公開發布。

**採用圖靈微架構的產品**
 GeForce MX 系列
** GeForce MX450 (Mobile)
** GeForce MX550 (Mobile)
*GeForce 16 系列
** GeForce GTX 1630
** GeForce GTX 1650 (Mobile)
** GeForce GTX 1650
** GeForce GTX 1650 Super
** GeForce GTX 1650 Ti (Mobile)
** GeForce GTX 1660
** GeForce GTX 1660 Super
** GeForce GTX 1660 Ti (Mobile)
** GeForce GTX 1660 Ti
*GeForce 20 系列
** GeForce RTX 2060 (Mobile)
** GeForce RTX 2060
** GeForce RTX 2060 Super
** GeForce RTX 2070 (Mobile)
** GeForce RTX 2070
** GeForce RTX 2070 Super (Mobile)
** GeForce RTX 2070 Super
** GeForce RTX 2080 (Mobile)
** GeForce RTX 2080
** GeForce RTX 2080 Super (Mobile)
** GeForce RTX 2080 Super
** GeForce RTX 2080 Ti
** Titan RTX- Nvidia Quadro
** Quadro RTX 3000 (Mobile)
** Quadro RTX 4000 (Mobile)
** Quadro RTX 4000
** Quadro RTX 5000 (Mobile)
** Quadro RTX 5000
** Quadro RTX 6000 (Mobile)
** Quadro RTX 6000
** Quadro RTX 8000
** Quadro T1000 (Mobile)
** Quadro T2000 (Mobile)
** T400
** T400 4GB
** T500 (Mobile)
** T600 (Mobile)
** T600
** T1000
** T1000 8GB
** T1200 (Mobile)- Nvidia Tesla
** Tesla T4

**參考資料**

**外部連結**
 Nvidia Turing GPU Architecture Whitepaperdate=20180924094921 - Nvidia page about Turingdate=20191108011246 - Nvidia blog about raytracing vs. rasterizationdate=20200305015823 - NVIDIA Turing Architecture In-Depthdate=20190820000139 - Microsoft developer blog on DirectX Raytracingdate=20190722172647