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NVIDIA这暴脾气！全新显卡架构Volta解析 性能暴增50%
来源： 作者：日 20:39
[导读] NVIDIA这几年垄断了高端显卡市场，从他们的Q1季度财报中虽然也能看到Tegra、数据中心等业务有了明显增长，不过营收的主力还是游戏PC市场，Q1季度游戏PC市场营收就增长了50%，高端玩家现在买游戏显卡往往是从GTX 1080 Ti/中选一款了。如今Pascal还未显出颓势，今天凌晨的GTC 2017主题演讲上，NVIDIA CEO黄仁勋发布了Volta架构显卡，新一轮升级又要来了。
　　NVIDIA这几年垄断了高端显卡市场，从他们的Q1季度财报中虽然也能看到Tegra、数据中心等业务有了明显增长，不过营收的主力还是游戏PC市场，Q1季度游戏PC市场营收就增长了50%，高端玩家现在买游戏显卡往往是从GTX /1070中选一款了。如今Pascal还未显出颓势，今天凌晨的GTC 2017主题演讲上，NVIDIA CEO黄仁勋发布了Volta架构显卡，新一轮升级又要来了。
　　NVIDIA能够获得现在的表现很大程度是因为他们的产品路线图比较连贯，从Kepler到Maxwell，再到现在的Pascal架构，NVIDIA每一代GPU升级都很稳定，短时间内就能完成高端到低端的布局。以Pascal这一代为例，首发的是GTX 1080、GTX 1070，接着是tan X，陆陆续续又有GTX 1060 6GB及GTX 1060 3GB，还有GTX 1050 、GTX 1050，今年3月份又有GTX 1080 、Titan Xp，马上还会有GT 1030主打入门级市场&&不算不知道，NVIDIA在Pascal这一代的GPU产品组合还真是挺多的。
　　Pascal显卡发布一年整了，产品线布局还在完善，不过大家的兴趣点现在已经开始向新一代GPU转移了，特别是今天发布了Volta架构显卡&&Telsa V100，这跟去年Pascal架构首发GP100核心的Telsa P100一样，也在去年这个时候，我们撰文详细介绍了GP100核心的改进情况，今天我们也会针对GV100核心及Tesla V100显卡做更深入的探讨。
　　早上已经有Tesla P100的新闻发布了，大家也了解过基本情况了，我们先来看看Tesla V100加速卡的真身，这次同时展示的是两个版本的。
　　Tesla V100显卡真身：NVLink与PCI-E版大不同
　　NVLink 2接口的Tesla V100显卡
　　老黄手里曝光最多的就是这个短小强悍的Tesla V100，它实际上NVLink版的，跟去年的Tesla P100看着很像，毕竟这二者都使用了HBM 2显存，功耗也没有明显增加，应该是直接沿用相同的PCB电路。
　　PCI-E接口的Tesla V100显卡
　　PCI-E版的Tesla V100显卡不太引人注意，找到了上面这张照片，如果跟去年PCI-E版的Tesla P100显卡对比，可以看出PCI-E版Tesla V100显卡跟PCI-E版P100有很多不同，散热器明显小多了，体积跟NVLink版差不多。
　　这是去年的PCI-E版Tesla P100加速卡
　　Telsa V100加速卡规格：Volta架构终于来了
　　Tesla V100是针对HPC市场设计的，跟普通消费者没啥关系（属于吃瓜群众买不到买不起系列），之所以引人关注是因为它使用的是新一代Volta架构，首发的依然是GV100这种大核心。早上的新闻中大家也看到了它各方面规格都很惊人&&815mm2核心面积、211亿晶体管、5120个CUDA核心、15TFLOPS浮点性能等等，放在当前的显卡中简直是鹤立鸡群，拿来跑游戏不知道多爽，可惜老黄不卖给消费级玩家。
　　NVIDIA Volta/Pascal与AMD Vega显卡的规格对比
　　为此我做了一个详细的规格表，对比的产品除了目前的Tesla P100和Titan Xp之外，还加入了AMD的Vega 10核心的Radeon Instinct MI25显卡，尽管还没上市，但AMD早前公布过这款显卡的一些信息，比如带宽、浮点性能，不过Vega核心的晶体管、核心面积等关键参数还是个谜。
　　对比GP100核心与GV100核心，可以看出后者规模进一步扩大，SM单元数量从之前的56组提升到了80组，CUDA核心数从3584个提升到5120个，计算单元数量增幅为43%。显存位宽及容量都没变化，还是16GB HBM2显存，不过频率有所提升，带宽从前代的720GB/s提升到了900GB/s，非常接近HBM 2显存理论上1024GB/s的带宽了（搭配4颗HBM显存的情况下）。
　　计算单元的增加也使GV100核心的规模进一步扩大&&晶体管数量从目前的153亿增加到了211亿，核心面积从610mm2提升到815mm2，一举创造了NVIDIA GPU同时也是现代GPU的核心面积新纪录。NVIDIA这几代大核心虽然核心面积有涨有降，不过之前最多是在600mm2级别徘徊，这一次直接做了815mm2的大核心。
　　与Pascal架构GP100核心相比，Volta的GV100核心在架构上更多地是量变而非质变，不过它在架构也不是说没升级，这次GV100核心主要的变化就是针对AI人工智能、DL深度学习等新兴领域专门做了运算单元，我们下面再说这个。
　　Volta架构改进：Pascal翻新，新增Tensor单元
　　在之前解析GTX 1080与Tesla P100时，我们说过主流的GP104核心跟GP100核心是不同的，前者跟Maxwell架构没多大变化，每组SM单元是128个CUDA核心，GP100上每组SM单元是64个CUDA核心，而后面的GP102核心跟GP100也不同，更像是GP104核心的扩大版，也是每组SM单元128个CUDA核心。
　　GP100核心架构示意图
　　回到GP100与GV100大核心上，他们的架构也是渐进式变化，也是6组GPC计算单元，不过GP100核心每个GPC单元中是10组SM单元，每个SM单元有64个CUDA核心，而GV100大核心中每组GPC单元是14个SM单元，总数应该是84组SM单元，但是现在Tesla V100跟Tesla V100一样都不是完全体，前者启用了56组SM单元，后者启用了80组SM单元，总计80x64=5120个CUDA核心。
　　GV100核心架构示意图
　　以上算的是典型的FP32单精度运算单元，除此之外还有FP64单元，GV100依然延续了GP100中FP32：FP64=2：1的比例，每个SM单元中有32个FP64单元，理论上有2688个FP64单元，实际启用的是2560个。
　　NVIDIA这两年在深度计算、人工智能等领域投入很多精力，GPU架构也在传统HPC应用之外开始适应这些新兴领域，他们对运算精度要求没这么高，但对性能要求很高，Pascal显卡中就开始支持FP16、FP8精度运算，执行这些运算的性能也是翻倍增长。
　　因此在GV100大核心，NVIDIA还加入了专门的Tensor（张量）运算单元，大部分人估计不熟悉这个词，不过还记得前不久Google搞的那个TPU在AI性能上吊打GPU的新闻吗？Google的TPU处理器中的T也是Tensor这个词，大家可以把它当作专用的AI运算单元来看。
　　GV100核心中增加了专门的Tensor运算单元
　　在GV100大核心中，每组SM单元中还有8个Tensor单元，这样整个SM单元中就是FP32：FP64：Tensor=64：32：8的比例存在，GV100也因此有了Tensor计算能力这个指标，Tesla P100的Tensor计算能力高达120TFLOPS，NVIDIA宣称它的Tensor性能是Pascal架构的12倍。
　　Volta支持第二代NVLink技术：300GB/s带宽
　　除了针对AI等新兴领域改进了Tensor单元之外，GV100核心在总线技术上也有升级，这次使用的是NVLink 2，如果你注意看了上面的架构示意图，应该可以发现GV100核心是6组NVLink通道，双向总带宽可达300GB/s。
　　相比之下，GP100核心上是4组NVLink通道，每个通道带宽是40GB/s，总带宽是160GB/s。
　　不论NVLink还是NVLink 2总线，相比PCI-E 3.0 x16双向32GB/s的带宽都有明显提升，不过NVLkink并不是通用技术，主要用于IBM和NVIDIA开发的超算平台，这次GV100核心就会用在双方合作的Summit超算上，预计今年下半年正式启用。
　　Volta工艺升级：这个12nm有点特别
　　NVIDIA在主题演讲中还提到了Volta显卡的制造工艺，使用的是TSMC的12nm FFN工艺，听上去要比目前TSMC 16nm工艺更先进，那这种新工艺对Volta显卡到底有什么改善吗？我们依照上次的计算简单评估下不同工艺下的晶体管密度及效能。
　　由于AMD Vega显卡的核心面积、晶体管数量都是未知数，所以这里只对比了NVIDIA几代显卡的。
　　GV100核心是12nm工艺，211亿晶体管，核心面积815mm2，算下来晶体管密度是每平方毫米25.9百万晶体管，与16nm工艺的晶体管密度差不多。实际上，TSMC的12nm工艺也是16nm工艺的改良版。根据TSMC此前公布的资料，它实际是基于16nm FFC工艺改进的，性能是后者的1.1倍，功耗只有后者的70%，核心面积则可以缩小20%。
　　按照TSMC的说法，16nm FinFET Plus依然是他们性能最好的16nm工艺，现在GV100用的12nm工艺在性能上还真不一定能超过16nm FinFET Plus工艺，Tesla V100的加速频率就比P100要低一些，但从核心面积来看，计算单元规模增加了43%，核心面积只增加了33%，说明这个12nm工艺对缩小面积还是挺管用的。
　　至于未来的消费级显卡，GV102、GV104核心上12nm工艺也没跑了，但显卡的核心频率不会再像Pascal对比Maxwell时代那样大幅提升了，性能提升只能靠计算单元数量增加了。
　　Volta架构性能：比Pascal提升50%
　　说到性能，我们再简单看下NVIDIA官方资料中介绍的GV100性能提升情况：
　　DL深度计算性能三倍快，这个因为有Tensor单元加持，性能暴涨很正常
　　HPC性能提升情况
　　与Tesla P100加速卡相比，Tesla V100在不同HPC应用中性能提升有所不同，多的能超过70%，少的也有40%以上，官方给出的平均性能提升大约是50%&&考虑到计算单元增幅也有43%，性能提升基本上与计算单元数量增幅呈正比，这跟Tesla P100时代频率大幅提升带来性能大提升的情况也有所不同。
　　总结：
　　GV100核心是为HPC运算市场而生的，跟Tesla P100的GP100核心一样也不会用于消费级市场，所以这篇文章对我们的意义更多地是分析未来的GV102、GV104核心的GeForce 20系列显卡的性能及表现。
　　与GV100一样，GV102/104核心的CUDA核心数量也会进一步提升，NVIDIA还可以通过阉割对消费级市场没什么用的FP64、Tensor单元来降低核心面积及成本，一如GP100到GP102那样。
　　Volta架构使用的12nm工艺在降低核心面积上很有用，但是从GV100上的频率来看，12nm下消费级Volta显卡的核心频率恐怕也很难有明显提升了，现在的GTX 10系中高端非公版显卡核心频率都能达到2GHz左右，未来的12nm Volta显卡估计也就是这个水平，甚至还有可能更低一些。
　　如果是这种情况，NVIDIA要想提高新一代显卡的性能，那么就只能从CUDA核心数量上着手了，Pascal这一代在频率上占了很多红利，Volta又要回到GPU运算单元提升的道路上了。
　　目前消费级的Volta显卡还没有明确的发布时间，今年底有希望推出部分高端产品，不过更有可能的还是2018年Q1季度，所以现在的Pascal显卡并不会受到什么冲击，大家现在该买什么卡就买什么卡，不着急的也可以等等AMD发了Vega显卡之后再看。不过NVIDIA看起来并不担心AMD的竞争，黄仁勋在之前的财报会议上表态2017年的市场竞争态势不会有什么变化，换言之就是AMD发布的Polaris 20及Vega 10显卡对他对不会有什么影响。
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费米核心的GT 730马甲卡开卖：架构坑爹但颜值很高
10:19:42 来源：游民星空[原创] 作者：听风飞舞 编辑：听风飞舞　浏览：loading
　　我们之前有提到过其中也是有很多原因的，首先CPU的核显性能随着发展越来越强，因此作为竞争的话低端显卡显然处于一个尴尬的地位，除此之外还有很多低端独显在啃自己的老本，各种老核心的马甲卡在市场横行，从而骗了不少不明就里的用户。
　　但是微星偏偏反其道而行，就在近日推出了一款名为“N730-4GD3V2”的GT 730级显卡，该卡从命名方式看起来会是属于GeForce GT 730系列，其核心应该算是比较先进了，但是仔细观察它的规格，该显卡竟然使用的是40nm工艺的上上代“费米（Fermi）”核心架构！说白了该显卡就是此前GT 630的马甲卡，实在是让人无语……
　　不过不可否认的一点是，该卡外观还是非常漂亮的，显卡使用了白色PCB和风扇的扇叶，并且搭配了半透明式的外罩，就颜值来说算是非常高的了，可惜只是金玉其外的作品。
　　既然是马甲卡，它的核心还是采用的GF108，并且只有区区96个流处理器，该卡的核心频率为700MHz，但是显存方面却显得非常的慷慨，搭配了128-bit的4GB DDR3超大容量显存（性能不提，容量方面可以叫板GTX 970了，真4G你怕不怕！），另外，该显卡输出接口则有VGA、DVI、HDMI 1.4a，并且整卡功耗只有49W。
　　根据官方的规格表，NVIDIA推出的GT 730确实有这么个版本，只是该卡在市面上并不多见，更多的则是采用了28nm GK208开普勒架构核心的版本，搭配了384个流处理器，但是显存位宽则仅仅只有64-bit，一般搭配1GB到2GB DDR3的显存或者是1GB的GDDR5显存。
　　这款N730-4GD3V2目前在国内尚未上市，仅仅是在秋叶原市场开售了，在日本的售价是卖10340日元，约合人民币520元左右。
　　520块钱的售价，实在是无法评论了。因为即便是GK208核心的GT 730，现在在国内市场最低也只需要300块钱。
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随着科技的发展，电脑组件中有添加了一位新的成员，那就是核心显卡。其实，核心显卡并不是独立地加入到电脑组建的大家庭中的。很多朋友分不清什么是独立显卡，集成显卡与核心显卡，在这里，小编为大家简单的科普一下。独立显卡，就是现对于机器可以自己独立的拆下来，然后可以自己换的显卡称为独立显卡，集成显卡，就是指直接到主板上，不可以自己独立拆下的显卡，目前这种显卡正在不断的衰退，因为核心显卡出现了。核心显卡，就是直接由CPU带着，可以说是直接焊接到CPU上的显卡，比如说，现在非常流行的英特尔i5，i7等，都是这样。如此的话，有的时候，我们可以直接使用双显卡，不过，要有双显卡必须要有主板的支持才可以，这样理论上可以达到原来两倍的图像处理功能，但实际操作上，功耗很高，并且随着功耗的增大，机器很有可能会发烫，这样对机器的损耗就会加大。这里，小编教大家笔记本的双卡切换。第一安装驱动不管使用什么方法吧，总之要安装显卡的驱动，如果实在找不到，则直接对照机器的型号去官网去下载。第二启动程序下载完成后，找到驱动的目录，然后点击安装，注意，一般情况下记得先安装核心显卡的驱动再安装独立显卡的驱动。点击Setup.exe就会自动安装驱动。如果是ADM的话，进入驱动安装界面后，会弹出来一个安装程序框，Catalyst&Control&Center，点击下一步就会到达接下来的安装步骤，如果是核心显卡的话，直接点击下一步就可以了。此时会出现一个安装类型的供我们选择，建议直接选择“快速”，驱动安装路径大家自己看着办吧，这并没有多大问题。第三等待接下来就会出现一个滚动条，等着他走完后，会出现一个提示“是否重启电脑”，点击“立即重启”。第四切换GPU此时，右键单机桌面，会多出两个选型“显示卡属性”和“配置可交换卡”，我们打开“配置可交换卡”这个选项。进入界面后，我们在这里可以选择“省电”设置或者“高性能”设置。其中“省电”设置为核心显卡，“高性能”设置为独立显卡。大家就可以根据自己的需要，来做出适合自己的选择。希望这篇文章可以给大家带来一点帮助。
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