Tensor Cores:RTX 4090配备了最新的第四代Tensor Cores,这些核心专为AI计算优化设计,能够极大加速深度学习模型的训练和推理过程。Tensor Cores支持FP16和INT8等混合精度计算,使得在处理大规模数据集和复杂算法时,能够保持高效能的同时降低能耗。 CUDA Cores:拥有16384个CUDA Cores,为显卡提供了强大的并行处理能力。CUDA...
NVIDIA A100 GPU采用全新Ampere安培架构的超大核心GA100,7nm工艺,542亿晶体管,826平方毫米面积,6912个核心,搭载5120-bit 40/80GB HBM2显存,带宽近1.6TB/s,功耗400W。 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 可在各个规模下为 AI、数据分析 和高性能计算(HPC)应用提供出色的加速性能,为全球的 高性能弹性数据中心提供强劲助...
RTX 4070 SUPER使用了与RTX 4070(Ti)相同的AD104核心。 完整的AD104核心共有7680个CUDA核心(分为5组GPC/30组TPC/60组SM)、240个第四代Tensor Core张量核心、60个第三代RT Core光追核心、240个纹理单元、80个ROP单元、3MB一级缓存、48MB二级缓存。 AD104-350核心(RTX 4070 SUPER) RTX 4070 SUPER做了部分...
RTX 4070使用了与RTX 4070 Ti相同的AD104核心，完整的AD104核心共有7680个CUDA核心(分为5组GPC/30组TPC/60组SM)、240个第四代Tensor Core张量核心、60个第三代RT Core光追核心、240个纹理单元、80个ROP单元、3MB一级缓存、48MB二级缓存。完整的AD104核心 AD104-250核心（RTX 4070）RTX 4070做了部分精简，...
CUDA Core是NVIDIA GPU上的计算核心单元，用于执行通用的并行计算任务，是最常见的核心类型。NVIDIA通常使用最小的运算单元来表示自己的运算能力，CUDA Core指的是一个执行基础运算的处理元件。通常来说，CUDA Core的数量对应的是FP32计算单元的数量。这意味着CUDA Core的数量越多，GPU在处理通用计算任务时的性能越强大...
费米架构提出了GPC和SM的结构概念。每一个GPC则有4个SM,sm里面有32个CUDA,每个CUDA Core是一个统一的处理器核心,执行顶点,像素,几何和kernel函数,然后有16个储存单元和8个特殊单元。 上面一段话的意思是,GPC是一个很完整的GPU,而且细分的十分完整。
第二代RT Core带来光追效率的显著提升 在NVIDIA Turing架构上，NVIDIA首次引入了能够针对实时光线追踪运算进行加速的RT Core。在执行实时光线追踪相关的计算时，现代的基于SIMD的CUDA核心在进行光线和物体表现碰撞点等计算时表现出来的效率太低，反而是基于MIMD架构的特定用途计算模块更为高效。NVIDIA的RT Core就是这样一...
在每个SM中,包含四个大的处理分区共128个CUDA核心,4个第三代Tensor Core,1个第二代RT Core,1个256 KB的缓存文件,1个128 KB的L1缓存,这个L1缓存可以根据不同的工作需求来调配缓存,工作效率发挥至最大。 另外大家都知道本次RTX 3080的CUDA数量暴增至8704个,而RTX 3090的CUDA数量更是达到了惊人的10496个,但是...
CUDA核心数:7168 光追核心数(RT Cores):56(第三代) AI核心数(Tensor Cores):224(第四代) 核心频率:1980MHz~2475MHz 显存容量:12GB GDDR6X 显存速率:21Gbps 显存位宽:192bit 显存带宽:504GB/s L2缓存:48MB 支持DLSS版本:DLSS 3 TGP:220W 建议电源:650W ...