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伏打微架構

伏打(英語:Volta)是輝達(Nvidia)所推出的GPU微架構,最早在2013年3月的未來路線圖中宣佈,是帕斯卡微架構的繼任者之一。命名自亞歷山德羅·伏打

Nvidia Volta
发布日期2017
代号Volta
显示卡
旗舰GPUTesla V100
Titan V
Titan V CEO Edition
Quadro GV100
历史
前代产品帕斯卡
相关产品图灵(消費)
后继产品安培

Titan V是最早使用伏打微架构的消费級顯卡,而專業顯卡是Tesla V100,例如为部分 选DGX-1 系统。

基於帕斯卡的GP100芯片在2016年六月20日发布,而基於Volta的GV100芯片在2017年6月21日发布。GV100是首次應用了為深度学习而設計的Tensor核心,輝達聲稱其深度學習性能比前一代的帕斯卡架構快5倍以上[1]

详细信息

伏打架构包括以下改進:

产品

型號 推出年份 核心
代號
製程
(nm)
晶体管數
&
晶粒面積
核心配置 時脈頻率 填充率 顯示記憶體 運算性能 (GFLOPS) 匯流排
介面
TDP
(W)
NVLink
支援
發售價格
(美金)
核心組態
SPs:TMUs:ROPs[a]
張量
核心
二級
暫存

(MB)
預設
(MHz)
加速
(MHz)
記憶體
(MT/s)
像素
(GP/s)
材質
(GT/s)
容量
(GB)
頻寬
(GB/s)
類型 介面
頻寬
(位元)
單精度
(加速)
雙精度
(加速)
半精度
(加速)
NVIDIA
TITAN V
2017年
12月7日
GV100
-400-A1
12 211億
815mm2
5120:320:96
(80 SM)
640 4.5 1200 1455 1700 139.7 465.6 12 652.8 HBM2 3072 12288
(14899)
6144
(7450)
24576
(29798)
PCIe
3.0
x16
250 $2999
NVIDIA
Quadro GV100
2018年
3月27日
GV100 5120:320:128
(80 SM)
6 1132 1628 1696 208.4 521 32 868.4 4096 11592
(16671)
5796
(8335)
23183
(33341)
$8,999
NVIDIA
TITAN V
CEO Edition
2018年
6月21日
1200 1455 1700 186.2 465.6 870.4 12288
(14899)
6144
(7450)
24576
(29798)
不適用
  1. ^ 流處理器數量 : 纹理映射單元數量 : 渲染输出单元數量

参考文献

  1. ^ NVIDIA Volta AI Architecture | NVIDIA. [2018-04-11]. (原始内容于2017-12-17) (美国英语). 
  2. ^ Gasior, Geoff. Nvidia's Volta GPU to feature on-chip DRAM. The Tech Report. March 19, 2013 [2018-07-10]. (原始内容于2019-05-01). 
  3. ^ 存档副本. [2018-07-10]. (原始内容于2020-11-09). 
  4. ^ 存档副本. [2018-07-10]. (原始内容于2019-05-24). 

伏打微架構, 伏打, 英語, volta, 是輝達, nvidia, 所推出的gpu微架構, 最早在2013年3月的未來路線圖中宣佈, 是帕斯卡微架構的繼任者之一, 命名自亞歷山德羅, 伏打, nvidia, volta发布日期2017年代号volta显示卡旗舰gputesla, v100titan, vtitan, editionquadro, gv100历史前代产品帕斯卡相关产品图灵, 消費, 后继产品安培titan, v是最早使用伏打微架构的消费級顯卡, 而專業顯卡是tesla, v100, 例如为部分, 选. 伏打 英語 Volta 是輝達 Nvidia 所推出的GPU微架構 最早在2013年3月的未來路線圖中宣佈 是帕斯卡微架構的繼任者之一 命名自亞歷山德羅 伏打 Nvidia Volta发布日期2017年代号Volta显示卡旗舰GPUTesla V100Titan VTitan V CEO EditionQuadro GV100历史前代产品帕斯卡相关产品图灵 消費 后继产品安培Titan V是最早使用伏打微架构的消费級顯卡 而專業顯卡是Tesla V100 例如为部分 选DGX 1 系统 基於帕斯卡的GP100芯片在2016年六月20日发布 而基於Volta的GV100芯片在2017年6月21日发布 GV100是首次應用了為深度学习而設計的Tensor核心 輝達聲稱其深度學習性能比前一代的帕斯卡架構快5倍以上 1 详细信息 编辑伏打架构包括以下改進 台積電 FinFET 12nm工藝 CUDA 7 0 第二代高頻寬記憶體 2 NVLink 2 0 Titan V 不支持 Tensor 核心 PureVideo Nvidia RTX 光線追蹤技術 3 4 产品 编辑型號 推出年份 核心代號 製程 nm 晶体管數 amp 晶粒面積 核心配置 時脈頻率 填充率 顯示記憶體 運算性能 GFLOPS 匯流排介面 TDP W NVLink支援 發售價格 美金 核心組態SPs TMUs ROPs a 張量核心 二級暫存 MB 預設 MHz 加速 MHz 記憶體 MT s 像素 GP s 材質 GT s 容量 GB 頻寬 GB s 類型 介面頻寬 位元 單精度 加速 雙精度 加速 半精度 加速 NVIDIATITAN V 2017年12月7日 GV100 400 A1 12 211億815mm2 5120 320 96 80 SM 640 4 5 1200 1455 1700 139 7 465 6 12 652 8 HBM2 3072 12288 14899 6144 7450 24576 29798 PCIe3 0x16 250 否 2999NVIDIAQuadro GV100 2018年3月27日 GV100 5120 320 128 80 SM 6 1132 1628 1696 208 4 521 32 868 4 4096 11592 16671 5796 8335 23183 33341 是 8 999NVIDIATITAN V CEO Edition 2018年6月21日 1200 1455 1700 186 2 465 6 870 4 12288 14899 6144 7450 24576 29798 不適用 流處理器數量 纹理映射單元數量 渲染输出单元數量参考文献 编辑 NVIDIA Volta AI Architecture NVIDIA 2018 04 11 原始内容存档于2017 12 17 美国英语 Gasior Geoff Nvidia s Volta GPU to feature on chip DRAM The Tech Report March 19 2013 2018 07 10 原始内容存档于2019 05 01 存档副本 2018 07 10 原始内容存档于2020 11 09 存档副本 2018 07 10 原始内容存档于2019 05 24 取自 https zh wikipedia org w index php title 伏打微架構 amp oldid 72811825, 维基百科,wiki,书籍,书籍,图书馆,

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