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TFLOPS和TOPS

时间: 2024-04-28 18:19:47 浏览: 338

NVIDIA TURING ARCHITECTURE

NVIDIA TURING ARCHITECTURE NVIDIA 在 2019 年发布的 Turing 架构官方说明文档，对深入了解 Turing 硬件架构及设计思路上有帮助。本文档详细介绍了 Turing 架构的设计理念、架构特点、性能提升等方面的内容。 Turing 架构是 NVIDIA 自 2006 年 CUDA GPU 以来的最大飞跃，Turing SM 提供了 14 TFLOPS 的浮点数计算性能和 14 TIPS 的整数计算性能，同时支持并发浮点数和整数计算，具有增强的 L1 缓存和 uniform 数据通路。 Turing 架构还引入了 Ray Tracing GPU，能够达到 10 Giga Rays/sec 的光线追踪性能，每秒钟可以处理大量的光线交点计算和 BVH 遍历。同时，Turing 架构还具有 114 TFLOPS 的浮点数计算性能和 16228 TOPS 的整数计算性能。 Turing 架构的核心组件包括 TU102 – TITAN RTX 处理器，拥有 18.6 billion 个晶体管，72 个 CUDA核心，4608 个 Tensor Core，576 个 RT Core，72 个几何单元，36 个纹理单元，288 个 ROP 单元。同时，Turing 架构还具有 384-bit 7 GHz GDDR6 内存和 24 个 NVLink 通道。 Turing SM 微架构基于 Volta SM 的基础上，具有简化的发行逻辑，大的、快速的 L1 缓存，统一的数据通路和寄存器文件。相比 Pascal 架构，Turing 架构提供了两倍的调度器，简化的发行逻辑，大、快的 L1 缓存，统一的数据通路和寄存器文件。 Turing 架构的 cache 和共享内存架构也经过了改进，相比 Pascal 架构，L1 带宽增加了一倍，L1 命中延迟降低，L1 容量增加了 2.7 倍，L2 容量增加了一倍。新的 cache 和共享内存架构为提高性能和效率做出了贡献。 Turing 架构是 NVIDIA 自 2006 年以来最大的飞跃，具有强大的浮点数和整数计算性能，ray tracing 能力和 AI 计算能力，非常适合高性能计算、人工智能、图形渲染等领域的应用。

TFLOPS表示每秒浮点运算次数，是衡量计算机性能的一种指标。TOPS表示每秒整数运算次数，也是衡量计算机性能的一种指标。TFLOPS主要用于衡量计算机在科学计算、深度学习等需要大量浮点数运算的领域的性能，而TOPS主要用于衡量计算机在图像处理、语音识别等需要大量整数运算的领域的性能。一般来说，TFLOPS是计算机性能的重要指标之一，但在一些特定的应用场景下，TOPS也非常重要。

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