测评盘点|RTX 3080首测：半价获得比上代旗舰强30%的性能( 七 )
其实如果公版一出 ， 可能就没人买AIC的卡了 ， 毕竟公版这设计和售价估计谁都抵挡不住 。
NVIDIA Ampere架构与RTX 30系显卡详解：大幅性能提升是怎样来的？
CUDA核心再改 ， 实现翻倍CUDA数？
三张显卡发布后 ， 大家最热议讨论的应该就是CUDA核心数了 ， 还记得同事最深刻的一句感叹：“有生之年我想看到CUDA数能做到一万 ， 结果没想到这么快就来了 。 ”
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确实 ， RTX 3080虽然算是RTX 2080的对位产品 ， 但按官网规格来看 ， CUDA数却直接多了快两倍了 ， 对比RTX 2080 Ti也几乎翻倍 ， 这两年里英伟达技术进步快得这么离谱了吗？
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Turing架构SM单元示意图 ， 图中FP32区域每个小框框=1个FP32单元
先讲讲CUDA怎么算的：CUDA数=FP32单元数 。
一直以来CUDA核心数的计算方式是一个SM模块下的FP32运算单元个数 ，在我们固有印象中 ， INT（整数运算单元）和FP（浮点运算）组合才算是一个处理器单元 ， 但因为大部分运算性能（比如游戏计算）主要考察FP32单元性能 ， 所以老黄从Fermi架构开始 ， 其实就直接用FP32单元=CUDA核心这样的计算方式 ， 沿用至今 。
以Turing示例 ， 每SM单元有64个CUDA核心 ， 看上图数FP32的格子就能数出64个FP32单元 。
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NVIDIA Ampere架构图 ， FP32+INT32同步运算
而到了这代NVIDIA Ampere架构后 ， 布局结构与Turing是差不多的 ， 中间的一组数据路径依然是全FP32单元设计 ， 而左边的数据路径则变成了“FP32+INT32” ， 对于新SM单元是怎么工作的 ， 英伟达内容与技术副总裁Tony Tamasi在Reddit上作出了解释：
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Tony Tamasi：
（红线部分）一组数据路径包含16组FP32 CUDA核心 ， 每个时钟周期可以执行16条FP32指令；
另一条路径包含16个FP32和16个INT32核心 。
得益于新设计 ， 每个SM单元里的分区可以选择在每个时钟周期内执行32条FP32指令 ， 或者是16条FP32+16条INT32指令 。
换算下来 ， 一个SM单元可以在每个时钟周期执行128条FP32指令 ， 是Turing架构的两倍 。 或者是 ， 每个时钟周期执行64条FP32+64条INT32 。
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RTX 3080核心示意图 ， 总共68组SM单元
128个FP32 ， 那相对于Turing ， 每个SM单元的FP32数量就是翻倍了 。 而按照FP32=CUDA核心数的计算方式 ， 那也确实没错 ， 68组SM单元x每单元128个FP32=8704 ， 就是官方标称的CUDA核心数了 。
那么 ， CUDA核心翻倍 ， 是否意味着性能翻倍呢？如果纯理论FP32计算的时候 ， 是的 。 但在游戏中 ， 虽然FP32用得很多 ， 也有包括INT在内的多种运算情况 ， 十分复杂 。 所以游戏里两倍性能提升几乎不可能存在 。
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话说回来 ， 在官网上看到NVIDIA Ampere架构的简介 ， 写的是“2倍FP32吞吐量” ， 而不是直接标注两倍FP32数量 ， 估计是考虑到翻倍可能会曲解意思 ， 毕竟只有单独计算FP32时才能有翻倍的性能 。
不过这种FP32翻倍的设计能大大提升运算效率 ， 且在实际应用场景中能在不少地方体现出来 ， 也是这次NVIDIA Ampere架构GPU能大幅超越上代Turing架构GPU的主要原因 。
三星定制8nm制程 ， 芯片效能跃进
英伟达似乎很久没有提升它们显卡的工艺技术了 ， 从Pascal的TSMC 16nm ， 到Turing的12nm FFN（其实算是16nm的改良版） ， 相比于AMD从GF 12nm提升至TSMC 7nm ， 英伟达这边的产品并没有太大的工艺提升 。
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虽然NVIDIA Ampere架构升级工艺是板上钉钉的事 ， 但英伟达首先给我们放了个烟雾弹：5月份发布的GA100使用的是TSMC 7nm工艺 ， 让大家以为RTX 30系显卡使用的是一样的工艺 。 等到发布会 ， 大家才知道用的是三星8nm工艺 。
虽然书面上是三星8nm ， 但实际上它是三星10nm工艺改良而来 。
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图源igor's LAB
RTX 3080（GA102）628mm2的芯片尺寸内塞进了280亿个晶体管 ， 与之相比的是上代的RTX 2080 Ti ， 则是754mm2内 ， 只有186亿个晶体管 ， 密度几乎翻倍 ， 而对比采用了TSMC 7nm的GA100 ， 826mm2的面积里塞下了540亿个晶体管 。
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