Turing (微架构)

图灵微架构（Turing microarchitecture），是由英伟达公司（NVIDIA）所开发的一种GPU微架构，用以取代伏打微架构（Volta microarchitecture）。命名为“图灵”以向英国计算机科学家艾伦·图灵（Alan Turing）致敬。这个微架构于 2018 年 8 月在 SIGGRAPH 2018 年会上首次在面向工作站的 Quadro RTX 卡中推出，并于一周后在 科隆游戏展(Gamescom)上在消费类 GeForce RTX 20 系列显卡中推出。图灵微架构以其 HPC 专有前身的前期工作为基础，推出了首款能够实现即时光线追踪的消费产品，这是电脑绘图产业的长期目标。关键要素包括专用人工智能处理器（"Tensor cores"）和专用光线追踪处理器（"RT Cores"）。图灵微架构利用 DXR、OptiX 和 Vulkan 来存取光线追踪。2019年2月，Nvidia发表了NVIDIA GeForce 16系列GPU，采用了新的图灵设计，但缺乏光线追踪（RT）和张量（Tensor）核心。

图灵微架构采用台积电的 12 nm FinFET 半导体制造制程。高阶 TU102 GPU 包括使用此制程制造的 186 亿个晶体管。图灵微架构也使用三星电子 (Samsung Electronics) 和先前的美光科技 (Micron Technology) 的 GDDR6 内存。

## 细节信息

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图灵微架构结合了多种类型的专用处理器核心，并实现了实时光线追踪技术（尽管大多数仍限于对物理建模的材质、室内反射和照明）。这得益于新的 RT 核心的使用，这些核心被设计用于处理四叉树和球形层次结构，并为单个三角形的碰撞测试提速。

图灵微架构的特性包括：

- CUDA 核心（流式多处理器）
- 计算能力（Compute Capability）：7.5
- 传统的栅格化着色器和计算
- 整数和浮点操作的并行执行（继承自伏打微架构）
- 光线追踪（RT）核心
- 层次包围体结构（Bounding Volume Hierarchy）加速
- 阴影、环境光遮蔽、照明、反射
- 张量（AI 中的 Tensor）核心
- 人工智能
- 大型矩阵操作
- 深度学习超级采样（DLSS）
- GDDR6/HBM2 支持的内存控制器
- 带有显示压缩流（DSC 1.2）技术的 1.4a 版本 DisplayPort 接口
- 支持使用 PureVideo 技术的 Feature Set J 来进行硬件加速的视频解码
- GPU Boost 4
- 支持通过 NVLink Bridge 实现多个显卡的连接，并使用 VRAM 堆叠的方式汇集多个显卡的内存
- VirtualLink 标准虚拟现实
- NVENC（NVIDIA Encoder）硬件编码引擎

GDDR6 内存由三星电子为 Quadro RTX 系列生产。RTX 20 系列在最初发布时使用美光的内存芯片，在 2018 年 11 月换为三星芯片。

### 栅格化（Rasterization）

NVIDIA 报告称，在现有的软件标题中，栅格化（使用 CUDA 技术）的性能相较于前一代提升了大约 30-50%。这表示图灵架构的 NVIDIA GPU 在处理现有软件时，通过栅格化技术取得了相当可观的性能提升，提高了图形处理的效率。

### 光线追踪（Ray-tracing）

RT 核心执行的光线追踪可用于生成反射、折射和阴影，从而取代一些传统的栅格技术，如立方体贴图（Cube maps）和深度贴图（Depth maps）。需要注意的是，光线追踪技术并非完全替代栅格化技术，光线追踪收集到的信息可以用于增强着色，使图像更加写实，特别是在处理摄像机视野之外发生的动作（off-camera action）时。NVIDIA 表示，光线追踪性能相较上一代消费者架构 Pascal 提高了约 8 倍。

### 张量核心（Tensor cores）

利用张量核心，最终图像的生成能够得到进一步加速，这些核心用于填充部分渲染图像中的空白，这一技术被称为去噪（de-noising）。张量核心负责执行深度学习的结果运算结果，对处理特定任务的方法进行编码，使得系统能够理解和应用这些方法。这种编码过程使得系统能够更有效地执行某些任务，例如增加特定应用程序或游戏生成图像的分辨率。在张量核心的主要用途中，需要解决的问题会在超级计算机上进行分析，该计算机通过示例学习期望的结果，确定实现这些结果的方法，随后，这些方法通过驱动程序更新传递给消费者，最终由消费者的张量核心执行操作。超级计算机本身使用了大量的张量核心。

## 图灵晶粒（Turing dies）

晶粒｜ TU102｜ TU104｜ TU106｜ TU116｜ TU117

晶粒大小｜754 mm2｜545 mm2｜445 mm2｜284 mm2｜200 mm2

晶体管数量｜18.6B｜13.6B｜10.8B｜6.6B｜4.7B

晶体管密度｜24.7 MTr/mm2｜25.0 MTr/mm2｜24.3 MTr/mm2｜23.2 MTr/mm2｜23.5 MTr/mm2

图形处理集群(GPC)｜6｜6｜3｜3｜2

流处理多处理器(SM)｜72｜48｜36｜24｜16

CUDA核心数｜4608｜3072｜2304｜1536｜1024

纹理映射单元(TMU)｜288｜192｜144｜96｜64

渲染输出单元(ROP)｜96｜64｜64｜48｜32

张量核心｜576｜384｜288

光线追踪核心｜72｜48｜36

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

96 KB per SM

L2 缓存｜6 MB｜4 MB｜4 MB｜1.5 MB｜1 MB

最大热设计功耗(Max TDP)｜280 W｜250 W｜185 W｜125 W｜75 W

## 开发

图灵微架构的开发平台是 RTX。可以通过 Microsoft 的 DXR（DirectX Raytracing），OptiX, 以及使用 Vulkan 拓展（最后者在 Linux 驱动上也可以使用）来调用 RTX 的光线追踪功能。AI 加速功能可以通过 NGX 集成到应用程序中。网格着色器（Mesh Shader）和着色率图像（Shading Rate Image）功能可以在 Windows 和 Linux 平台上使用 DX12、Vulkan 和 OpenGL 扩展来访问。

Windows 10 在 2018 年 10 月的更新中包括了 DirectX 光线追踪的公开发布。

## 采用图灵微架构的产品

- 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

## 外部链接

- 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

## 基本资料

- 日语原文：Nvidia Turing
- 发布日期：2018年9月20日
- 前任：帕斯卡（消费）、伏打（专业）
- 继任：安培
- 制造工艺：台积电
- 制造工艺：12 nm (FinFET)