Turing (微架構)

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，並於一周後在 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。

圖靈微架構採用台積電的 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

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圖靈微架構結合了多種類型的專用處理器核心，並實現了實時光線追蹤技術（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，並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
- 人工智慧
- 大型矩陣操作
- 深度學習超級採樣（DLSS）
- GDDR6/HBM2 支持的記憶體控制器
- 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 來進行硬體加速的影片解碼
- GPU Boost 4
- 支持通過 NVLink Bridge 實現多個顯卡的連接，並使用 VRAM 堆疊的方式匯集多個顯卡的記憶體
- VirtualLink 標準虛擬實境
- 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 在處理現有軟體時，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，光線追蹤收集到的資訊可以用於增強著色，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式或遊戲生成圖像的解析度。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，該電腦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）

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｜18.6B｜13.6B｜10.8B｜6.6B｜4.7B

電晶體密度｜24.7 MTr/mm2｜25.0 MTr/mm2｜24.3 MTr/mm2｜23.2 MTr/mm2｜23.5 MTr/mm2

圖形處理集群(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

紋理映射單元(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

光線追蹤核心｜72｜48｜36

L1 緩存｜6.75 MB｜4.5 MB｜3.375 MB｜2.25 MB｜1.5 MB

96 KB per SM

L2 緩存｜6 MB｜4 MB｜4 MB｜1.5 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台是 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 集成到應用程式中。網格著色器（Mesh Shader）和著色率圖像（Shading Rate Image）功能可以在 Windows 和 Linux 平台上使用 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

## 外部連結

- Nvidia Turing GPU Architecture Whitepaper
- Nvidia page about Turing
- Nvidia blog about raytracing vs. rasterization
- NVIDIA Turing Architecture In-Depth
- Microsoft developer blog on DirectX Raytracing

## 基本資料

- 日語原文：Nvidia Turing
- 發布日期：2018年9月20日
- 前任：帕斯卡（消費）、伏打（專業）
- 繼任：安培
- 製造工藝：台積電
- 製造工藝：12 nm (FinFET)