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Turing架构解析
资料介绍
Turing架构解析
Turing架构是NVIDIA推出的GPU微架构，于2018年8月正式发布，命名来源于英国计算机科学家艾伦·麦席森·图灵（Alan Mathison Turing），是NVIDIA继Pascal、Volta之后的新一代GPU架构，主要应用于消费级图形显卡、专业工作站显卡，同时首次在消费级产品中引入实时光线追踪技术，重构了GPU图形处理管线，成为GPU发展历史上具有里程碑意义的架构升级。
架构核心设计目标
Turing架构推出的核心背景是计算机图形领域对真实感渲染的需求不断提升，传统光栅化渲染在模拟光影反射、折射、阴影等真实光学效果时存在明显瓶颈，而光线追踪技术能够模拟光线的真实传播路径，实现照片级的渲染效果，但长期以来受限于硬件计算能力，无法在消费级产品中实现实时运行。
Turing架构的设计核心目标就是解决实时光线追踪的性能瓶颈，同时兼顾传统光栅化渲染、人工智能计算的需求，通过全新的硬件单元设计，平衡图形渲染、通用计算两类场景的性能，同时满足游戏、专业设计、内容创作等多领域的应用需求。
核心硬件单元改进
相比上一代Volta架构和Pascal架构，Turing架构在硬件单元上做了多项创新性设计，核心组成部分包括流式多处理器（SM）、光线追踪核心（RT Core）、张量核心（Tensor Core）、显存子系统四个核心部分。
流式多处理器（SM）
Turing架构的SM设计做了大幅优化，每个Turing SM包含64个FP32 CUDA核心、64个INT32 CUDA核心、8个Tensor Core、1个RT Core。和Pascal架构SM相比，Turing将FP32和INT32核心设计为独立的执行单元，支持同时执行浮点计算和整数计算，大幅提升了指令并行度，在通用计算场景中能够提升约14%的指令吞吐量，解决了上一代架构中两种计算资源复用导致的执行阻塞问题。
同时，Turing SM改进了缓存设计，每个SM拥有64KB的可配置缓存，可以灵活分配为缓存和共享内存，适配不同场景的需求：图形渲染场景可以分配更多缓存提升纹理访问效率，通用计算场景可以分配更多共享内存提升数据交换速度。
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