NVIDIA ยืนยันสเป็ค Ada 102/103/104 GPU, AD104 มีทรานซิสเตอร์มากกว่า GA102

NVIDIA Ada GPU มี ROP ที่สูงกว่าอย่างเห็นได้ชัด

NVIDIA กำลังชี้แจงข้อกำหนดสำหรับ RTX 40 series

บริษัทเปิดเผยข้อมูลทั้งหมดเกี่ยวกับขนาดไดย์และจำนวนทรานซิสเตอร์บน GPU AD102, AD103 และ AD104 ทั้งสามจะเปิดตัวในสัปดาห์หน้า NVIDIA ได้ระบุตัวเลขสำคัญสำหรับ AD102 GPU ซึ่งเป็นโปรเซสเซอร์หลักสำหรับกราฟิกการ์ด RTX 4090 แล้ว แต่รายละเอียดของ AD104 และ AD103 ยังคงหายไป Ryan Smith จาก AnandTech รายงานเกี่ยวกับตัวเลขที่แน่นอน:

AD102: 608 mm² die , ทรานซิสเตอร์ 76.3B AD103: ไดย์ 378.6 mm², ทรานซิสเตอร์ 45.9B AD104: ไดย์ 294.5 mm², ทรานซิสเตอร์ 35.8B

หมายความว่าความหนาแน่น xtor ทั้งสามสูงกว่า 121M ต่อตารางมิลลิเมตร (จริงๆ แล้วเหมือนกันสำหรับ AD103 และ AD104) นอกจากนี้ AD104 ที่มีทรานซิสเตอร์ 35.8B หมายความว่ามีทรานซิสเตอร์ 7.5B มากกว่าเรือธง Ampere GA102 GPU (28.3B) เพื่อให้ได้มุมมองดังกล่าว GA102 มีขนาดใหญ่เป็นสองเท่าของ AD104

NVIDIA Ada GPUsVideoCardz.comAD102AD103AD104ArchitectureAda LovelaceAda LovelaceAda LovelaceProcess NodeTSMC 4N (5nm)TSMC 4N (5nm)TSMC 4N (5nm)ทรานซิสเตอร์76.3B45 9B35.8BDขนาดie608 mm²378.6 mm²294.5 mm²ความหนาแน่นของทรานซิสเตอร์125.5M121.1M121.1MStreaming Multiprocessors1448060CUDA Cores18432102407680Tensor Cores576320240RT Cores1448060ROPs19211280L2 Cache96MB64MB48MBSKURTX 4090RTX 4080 16GBRTX ของหน่วย GPU กว่ารุ่นก่อน โดยเพิ่มเป็น 192 ROP สำหรับ AD102 AD103 GPU มี ROP มากเท่ากับ GA102 (112) ในขณะที่ AD104 มี 80 จำนวน ROP ที่สูงขึ้นควรปรับปรุงประสิทธิภาพการแรสเตอร์

NVIDIA ได้แนะนำการเปลี่ยนแปลงบางอย่างในสถาปัตยกรรม เช่น การนำ NVLink ออก เช่น อธิบายเพื่อให้มีที่ว่างสำหรับบล็อกเชิงตรรกะอื่น ๆ แต่ในขณะเดียวกันแคช L2 ก็เพิ่มขึ้นอย่างมาก NVIDIA ได้ยืนยันขนาดที่แน่นอนสำหรับแต่ละ SKU: AD102 96MB, AD103 64MB และ AD104 48MB ได้รับการยืนยันแล้วว่า RTX 4080 ทั้งสองรุ่นได้ปลดล็อกแคช L2 อย่างเต็มรูปแบบใน GPU ที่เกี่ยวข้องกัน ดังนั้น 4080 16GB จะมี 64MB ในขณะที่ 4080 12GB มาพร้อมกับ 48MB

นอกจากนี้ HKEPC รายงานว่า NVIDIA ได้ชี้แจงว่า TSMC 4N หมายถึงอะไรจริงๆ ซึ่งไม่ต้องสับสนกับ N4 กระบวนการนี้เป็นการลดขนาดตายของกระบวนการ TSMC 5N แต่ยังคงเป็นสถาปัตยกรรม 5nm ปัญหาเดียวของ’การชี้แจง’นี้คือ NVIDIA เองให้ข้อมูลที่ไม่ถูกต้องเกี่ยวกับกระบวนการ 4nm ดังที่แสดงด้านล่าง (สไลด์จากวันบรรณาธิการของสัปดาห์นี้)

NVIDIA ADA GPU ที่มา: NVIDIA

ที่มา: Ryan Smith (AnandTech), HKEPC