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2020.09.04 04:15

지포스 RTX 30 시리즈의 Q/A

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조회 수 2333 댓글 13
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참고/링크 https://videocardz.com/newz/nvidia-provi...qus_thread

NVIDIA가 암페어에 대한 질문에 답했습니다. 

 

aymH0kvUvV1Gd3Yb.jpg

 

우선 뜬금없이(?) RTX IO에 대한 언급이 많네요. 

https://www.techpowerup.com/271705/nvidia-rtx-io-detailed-gpu-assisted-storage-stack-here-to-stay-until-cpu-core-counts-rise

 

SSD에서 압축되지 않은 데이터를 PCIe 4.0 NVMe sSD의 최고 속도인 7GB/s로 불러오려면 2개의 CPU 코어를 최대한 활용합니다. I/O 리퀘스트가 많을수록 성능에 영향을 줍니다. 

 

NVIDIA RTX I/O는 다이렉트스토리지를 활용해(https://gigglehd.com/gg/8123501) 데이터의 압축을 더욱 빠르게 해제합니다. 'RTX'가 붙어 있기에 지포스 GTX 시리즈에선 쓰진 못합니다. 튜링에선 가능합니다. 

 

RTX I/O를 위한 특별한 SSD 요구 스펙은 없으나, PCIe 4.0 NVMe SSD가 더 나은 결과를 줄 거라고 답합니다. RTX I/O는 I/O에 필요한 CPU 부하를 줄이고 GPU에서 그래픽 데이터의 압축을 풀어내 SSD 성능을 높입니다. 

 

RTX I/O는 기존 방식보다 훨씬 빠르게 데이터를 불러오지만, 프레임 버퍼 메모리를 대체하는 기술은 아닙니다. 대신 CPU 오버헤드를 낮춰줍니다. 또 머신 러닝 라이브러리에서도 쓸 수 있습니다. 

 

NVIDIA-GeForce-Ampere-SM-Layout_HardwareLuxx.jpg

 

RTX 30 시리즈에서는 쿠다 코어의 수도 바뀌었습니다. 암페어는 튜링보다 두배 더 많은 FP32 처리량을 목표로 삼았습니다. 이를 위해 암페어의 SM은 FP32와 INT32 작업을 위한 새로운 데이터 경로 설계를 도입했습니다.

 

각 파티션의 데이터 경로는 1클럭당 16개의 FP32 작업을 수행하는 16개의 FP32 쿠다 코어로 구성됩니다. 또 다른 경로는 16개의 FP32 쿠다 코어와 16개의 INT32 코어로 구성됩니다. 

 

그 결과 암페어 SM 파티션은 1클럭 당 32개의 FP32 작업이나 16개의 FP32 + 16개의 INT32 작업을 수행합니다. 이는 튜링 SM의 FP32에서 두배 빨라진 속도입니다. 처리량을 두배로 늘리기 위해 공유 메모리와 L1 캐시 성능을 높였습니다. 

 

 

PCIe 3.0에 암페어를 장착할 경우 몇% 정도의 성능 하락이 있습니다. 

 

RTX 3080은 케이블 분배 말고 완전히 분리된 2개의 케이블을 사용해 연결하길 권장합니다. 

 

RTX 인코더는 AV1 디코드 지원이 추가됐습니다. 

 

NVIDIA 리플렉스는 900 시리즈 이후 제품부터 사용 가능합니다. 

 

이중 기류 설계는 케이스 방향과 상관 없습니다. 그래픽카드를 뒤집어 장착하는 케이스도 상관이 없다고 합니다. RTX 3090의 파운더스 에디션은 타이탄 RTX나 RTX 2080 슈퍼 파운더스 에디션보다 조용합니다.

 

암페어 아키텍처는 HDMI 2.1을 지원합니다. 48Gbps의 완전한 대역폭, DSC, 8K 해상도, HDR 모두.

 

DLSS 2.1은 8K 초 고성능 모드, VR 지원, 동적 해상도 지원이 추가됐습니다. 

 

RTX 3080에 10GB 메모리를 쓴 이유는? 돈 때문입니다. 10GB가 아니라면 20GB를 써야 하는데 그러면 699달러로는 절대로 맞출 수 없기 때문입니다. 메모리 버스를 320비트에서 더 올리면 그것도 돈이고, 낮추면 성능에 영향을 주겠죠.


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  • profile
    동방의빛      품위있고 우아하게. 2020.09.04 06:41
    암페어 연산성능을 FP32 x2로 계산해놓았는데 실제 게임에선 30% 정도가 INT32연산이라서 전부 다 쓸 수가 없다고 하더라고요. 과장 스펙이에요...실제로는 1.7 x FP32...그런데 항상 30프로 쓰는게 아니라 10번 중 3번이란 의미라서 이거 프레임이 들쭉날쭉해지는건 아닐런지...
  • ?
    quapronuet 2020.09.04 09:27
    저걸로 과장스펙이라고 하기엔, 애초에 turing/volta 이전엔 원래 fp32/int32 통합인 datapath 밖에 없었고, rdna는 아직도 그렇습니다.

    예전이라고 해서 fp32 연산 성능 표기하는데 int32 연산 비율만큼 깎아서 표기한것도 아니니까요.
  • profile
    동방의빛      품위있고 우아하게. 2020.09.04 10:13
    아니...그러면 이번에 fp32와 int32 둘다 가능한 신형 SM도입했다고 자랑한게 거짓말이었군요? 전 이번에 새로 도입했다는 말을 믿었는데...이미 있던걸 가지고 아예 사기쳤군요. 완전히 속았네요.
  • ?
    quapronuet 2020.09.04 10:27
    예전엔 fp32/int32 통합인 datapath만 있었고, turing/volta에서는 이걸 분리해서 각각의 datapath를 따로 뒀고, 이번엔 반은 통합, 반은 fp32 전용이라서 그냥 구성이 새로운거죠.

    솔직히 여태까지 왜 이렇게 안했나 싶을 정도로 아키텍쳐적으로는 사실 제일 최적인 구성이긴 하죠.
    단순히 연산성능을 올리기 위해 fp/int 둘 다 포함하는 datapath를 늘리면 비중이 높지도 않은 int 연산 유닛도 늘어나니 트랜지스터 낭비가 되고, 반대로 turing/volta의 방식에서는 완전히 분리했으니 int연산으로 인해 fp연산 성능이 떨어지지는 않지만 int연산 비율이 낮으니 해당 datapath는 놀게 되죠.
    이번 구성은 불필요한 int 유닛으로 인한 트랜지스터 낭비도 줄이고 datapath 사용률은 높일 수 있는 구성인 셈이구요.
  • profile
    동방의빛      품위있고 우아하게. 2020.09.04 10:33
    기사들을 보면 신형SM의 코어수가 엄청 많은게 기존에는 각각 FP, INT만 연산가능했는데 INT만 연산하던 부분을 FP도 연산가능하게 해서 전체 코어수가 두배가 되었다고 설명하고 있는데 지금하시는 말씀은 그게 아니라 애초에 둘다 연산가능했지만 분리해서 한쪽은 FP연산전용으로 만들었다는 거지요? 그럼 SM당 연산수가 두배가 된 이유는 어떻게 이해해야하나요?
  • ?
    quapronuet 2020.09.04 10:38
    아뇨, 각각 fp, int만 연산가능하도록 분리해놓은게 turing/volta의 얘기구요, 둘다 연산가능한게 그 이전 아키텍쳐라는 겁니다.

    turing/volta 기준으로 보면, 이번 ampere는 int datapath에 fp 연산 기능을 추가한게 되는거고, 예전 아키텍쳐를 기준으로 보면 fp/int datapath와 별개의 fp 전용 datapath를 추가한게 되는거죠.
  • ?
    quapronuet 2020.09.04 10:43
    sm당 연산수가 늘어난건 그냥 sm당 "fp연산 가능한 datapath"가 2배로 늘어난 결과죠.

    근데 사실 따지고보면 sm당 연산능력 자체는 큰 의미는 없습니다. sm당 연산 유닛 수는 애초에 아키텍쳐마다 종종 변해왔거든요.
    이번의 경우는 단순히 "turing/volta와 비교했을때" fp가 2배가 된거죠.
  • profile
    슬렌네터      Human is just the biological boot loader for A.I. 2020.09.04 09:49
    진짜 작정하고 만든 제품이네요
  • profile
    title: 흑우Moria 2020.09.04 11:33
    PCIe 3.0시대는 끝나가는군요.
  • ?
    its      시도 때도 없이 잠수.... https://crazyits.tistory.com/ 2020.09.04 13:52
    RTX IO가 신제품에서만 가능하다?

    황회장의 상술이란 참... #$@#$@#$@#$@#$

    Supercomputer 쪽에서 먼저 도입되어 있던 것입니다.

    https://developer.nvidia.com/gpudirect
    https://on-demand.gputechconf.com/supercomputing/2019/pdf/sc1922-gpudirect-storage-transfer-data-directly-to-gpu-memory-alleviating-io-bottlenecks.pdf

    위 링크 또는 PDF 문서를 보면 많이 본 그림도 나옵니다..... ㅡ.ㅡ;;;;
  • ?
    NPU 2020.09.04 16:31
    FP 성능을 비약적으로 높였군요. 게이밍이 중요하죠! 암
  • ?
    하아암 2020.09.05 12:36
    반면 AMD진영이 너무 비참해 보이네요.
  • ?
    콰치주 2020.09.07 06:41
    와 PCIe 4.0 시대가 오나요..

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