全新的Turing内核架构
之前我们都说过三款新显卡都有不同的GPU核心，其实它们内部结构都是发生了很大变化。
RTX 2080 Ti TU102核心规模真的非常大，TU102核心一共分为6组GPC单元，每组GPC单元又拥有12个SM单元，一共是72个SM单元，但RTX 2080 Ti也只用到其中的68个而已，算下来68×64=4352个CUDA流处理器。同时按照RTX 2080 Ti已经公布的参数，可以计算得出，每个SM单元将会配备64个CUDA、8个Tensor Core 、1个RT Core，单SM单元配给64个CUDA的做法，倒像是从前GP100大核心喜欢做的事情，原因会在后面给出。
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TU102
完整版的TU104核心依然是6组GPC单元，不过每组GPC改为8个SM单元，一共是6×8=48个，而RTX 2080的GPU核心是TU104-400，只用上了46组，还有预留有2组空缺的，46×64=2944个，规模要比RTX 2080 Ti小多了，真怨不得RTX 2080 Ti为什么贵那么多。
TU104
RTX 2070显卡它有点让人意外，使用的是TU106核心，你可以将其视作RTX 2080 Ti规格砍半，3组GPC单元，3×12=36组SM单元，经过计算，RTX 2070是满血版的TU104核心，36×64=2304个CUDA单元。
TU106
看完大方面的GPU架构改动以后，将重点放回到小小的SM单元上，看看里面的一些新变化。
Turing 图灵架构性亮点
Turing图灵架构采用全新的SM设计——Turing SM单元，与Pascal架构相比，每个CUDA Core性能提升50％，效果显著。
50%的性能提升主要是依靠两个比较关键的技术实现
Turing架构SM单元融合很多Volta架构的特性，比方说一个TPC里面包含了两个SM单元，而在Pascal架构当中只有一个。另一方面，Turing的SM单元内部运算单元有了全新的组份以及分配方式。
Pascal架构中的128个FP32运算单元，在Turing架构中变成了拥有64个FP32、64个INT32、8个Tensor Core 、1个RT Core，FP64单元彻底不见了，同时添加了独立的INT数据路径，类似于Volta GV100 GPU的独立线程调度，支持FP32和INT32操作的并发执行。
Turing架构SM单元还为共享缓存、L1缓存、纹理缓存引入了统一架构，可以让L1缓存更充分利用资源。Turing的L1缓存与共享缓存大小是灵活可变的，可以根据需要在64+32KB或者32+64KB之间变换，目的在于减少L1缓存延迟，并提供比Pascal GPU中使用的L1缓存更高的带宽。同时L2缓存容量大大地提升至6MB，是Pascal架构的两倍。
根据NVIDIA官方数据显示，与Pascal架构相比，Turing架构每个TPC带宽命中效果增加2倍。
当前游戏应用程序中一组着色器工作负载的结果
超能网友教授 2018-09-16 19:44 | 加入黑名单
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我匿名了 2018-09-16 12:38
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超能网友教授 2018-09-16 11:22 | 加入黑名单
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游客 2018-09-16 10:46
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游客 2018-09-16 09:50
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超能网友终极杀人王 2018-09-16 09:31 | 加入黑名单
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超能网友终极杀人王 2018-09-16 09:06 | 加入黑名单
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游客 2018-09-16 07:08
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我匿名了 2018-09-16 00:28
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游客 2018-09-15 21:07
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超能网友一代宗师 2018-09-15 15:10 | 加入黑名单
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我匿名了 2018-09-15 14:42
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超能网友一代宗师 2018-09-15 14:33 | 加入黑名单
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我匿名了 2018-09-15 14:29
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超能网友教授 2018-09-15 09:57 | 加入黑名单
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游客 2018-09-15 09:45
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