圖靈微架構，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」以向英國電腦科學家艾倫圖靈（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慧處理器（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。 細節資訊 圖靈微架構結合了多種型別的專用處理器核心，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）：75 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 人工智慧 大型矩陣操作 深度學習超級取樣（DLSS） GDDR6HBM2 支援的記憶體控制器 帶有顯示壓縮流（DSC 12）技術的 14a 版本 DisplayPort 介面 支援使用 PureVideo 技術的 Feature Set J 來進行硬體加速的影片解碼 GPU Boost 4 支援透過 NVLink Bridge 實現多個顯示卡的連線，並使用 VRAM 堆疊的方式彙集多個顯示卡的記憶體 VirtualLink 標準虛擬現實 NVENC（NVIDIA Encoder）硬體編碼引擎 GDDR6 記憶體由三星電子為 Quadro RTX 系列生產。RTX 20 系列在最初發布時使用美光的記憶體晶片，在 2018 年 11 月換為三星晶片。 柵格化（Rasterization） NVIDIA 報告稱，在現有的軟體標題中，柵格化（使用 CUDA 技術）的效能相較於前一代提升了大約 3050。這表示圖靈架構的 NVIDIA GPU 在處理現有軟體時，透過柵格化技術取得了相當可觀的效能提升，提高了圖形處理的效率。 光線追蹤（Raytracing） 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，光線追蹤收集到的資訊可以用於增強著色，使影像更加寫實，特別是在處理攝像機視野之外發生的動作（offcamera action）時。NVIDIA 表示，光線追蹤效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，最終影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影像中的空白，這一技術被稱為去噪（denoising）。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式或遊戲生成影像的解析度。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，該計算機透過示例學習期望的結果，確定實現這些結果的方法，隨後，這些方法透過驅動程式更新傳遞給消費者，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） 圖靈晶粒的對比 晶粒 TU102 TU104 TU106 TU116 TU117 晶粒大小 754 mm2 545 mm2 445 mm2 284 mm2 200 mm2 電晶體數量 186B 136B 108B 66B 47B 電晶體密度 247 MTrmm2 250 MTrmm2 243 MTrmm2 232 MTrmm2 235 MTrmm2 圖形處理叢集 GPC 6 6 3 3 2 流處理多處理器 SM 72 48 36 24 16 CUDA 核心數 4608 3072 2304 1536 1024 紋理對映單元 TMU 288 192 144 96 64 渲染輸出單元 ROP 96 64 64 48 32 張量核心 576 384 288 colspan2 rowspan2 光線追蹤核心 72 48 36 L1 快取 675 MB 45 MB 3375 MB 225 MB 15 MB L1 快取 96 KB per SM 96 KB per SM 96 KB per SM 96 KB per SM 96 KB per SM L2 快取 6 MB 4 MB 4 MB 15 MB 1 MB 最大熱設計功耗 Max TDP 280 W 250 W 185 W 125 W 75 W 開發 圖靈微架構的開發平臺是 RTX。可以透過 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）來呼叫 RTX 的光線追蹤功能。AI 加速功能可以透過 NGX 整合到應用程式中。網格著色器（Mesh Shader）和著色率影像（Shading Rate Image）功能可以在 Windows 和 Linux 平臺上使用 DX12、Vulkan 和 OpenGL 擴充套件來訪問。 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 Whitepaper Nvidia page about Turing Nvidia blog about raytracing vs rasterization NVIDIA Turing Architecture InDepth Microsoft developer blog on DirectX Raytracing Category 英偉達微架構 Category 圖形微架構 Category2018 年面世