NVIDIA Turing架构：GPU技术的重大飞跃

“NVIDIA Turing架构是NVIDIA在2019年发布的一种创新GPU设计，主要特点是引入了RT Core和Tensor Core，实现了光线追踪和深度学习的加速。Turing架构在Pascal架构基础上进行了重大改进，提升了图形处理和计算性能。” NVIDIA Turing架构是NVIDIA公司的一次重大技术飞跃，自2006年引入CUDA GPU以来，Turing被誉为最大的一次进步。该架构主要针对游戏、专业视觉化和高性能计算等领域，旨在提供前所未有的图形处理和计算效率。 Turing架构的核心是其流式多处理器（SM），每个SM在性能上超过Pascal架构的SM超过1.5倍。这得益于并发浮点和整数执行数据路径的优化，以及增强的L1缓存和统一的数据路径与寄存器文件，这些改进大大提升了处理复杂计算任务的能力。 其中，RT Core是Turing架构的一大亮点，它是首款集成光线追踪硬件的GPU，能以每秒100亿条光线的速度进行实时的光线追踪计算，显著加速了光线与三角形的交点检测和 BVH（Bounding Volume Hierarchy）遍历，为游戏和影视特效中的真实光照效果提供了可能。 此外，Tensor Core是专为深度学习而设计的，它在FP16、INT8甚至INT4精度下提供了极高的运算能力，分别达到114 TFLOPS、228 TOPS和455 TOPS，加速了AI相关的推理和训练工作负载，尤其是在深度神经网络的训练和部署中。 在硬件规格上，以TU102为例，这是Turing家族中的高端型号——TITAN RTX，拥有186亿个晶体管，72个CUDA核心、4608个CUDA单元、576个Tensor Core、72个RT Core、72个几何单元、36个纹理单元、288个纹理单元和96个ROP单元。内存配置为384位7GHz GDDR6，以及双NVIDIA NVLink通道，提供了强大的数据传输速度和容量。 NVIDIA Turing架构通过引入RT Core和Tensor Core，不仅在传统图形渲染方面取得了显著提升，还在光线追踪和深度学习领域开创了新的可能，使得GPU能够更好地服务于现代计算密集型应用。