Grafikkarten: Das kann Nvidias Turing-Architektur

Zwei Jahre nach Pascal folgt Turing: Die GPU-Architektur führt Tensor-Cores und RT-Kerne für Spieler ein. Die Geforce RTX haben mächtige Shader-Einheiten, große Caches sowie GDDR6-Videospeicher für Raytracing, für Deep-Learning-Kantenglättung und für mehr Leistung.

Ein Bericht von Marc Sauter veröffentlicht am 14. September 2018, 15:00 Uhr

Eine Geforce RTX 2080 mit Realtime-Reallife-Raytracing! (Bild: Martin Wolf/Golem.de)

Zu Lebzeiten wurde Alan Turing alles anderes als gehuldigt - im Gegenteil: Obwohl der britische Mathematiker maßgeblich an der Entschlüsslung der Enigma der Nazis beteiligt und einer der Wegbereiter moderner Kryptographie war, ließ ihn die damalige Regierung wegen seiner Homosexualität chemisch kastrieren. Es dauerte viele Jahrzehnte, bis die Queen ihn für seine herausragenden Leistungen posthum würdigte und offiziell rehabilitierte.

64 Jahre nach seinem Tod lebt Turing als Codename für Nvidias neue Grafikchip-Generation weiter, der Hersteller spricht bei den Geforce RTX vom größten Technologieschritt seit dem legendären G80 der Geforce 8800 GTX. Wir erläutern in diesem Artikel die technischen Details der Turing-Architektur, ihre Besonderheiten und die darauf basierenden Chips namens TU102 und TU104 sowie TU106. Uns liegen zwar Messwerte der Geforce RTX vor, wir dürfen vorerst aber nur das wiedergeben, was Nvidia auf dem Editor's Day und in einem Whitepaper zur Verfügung gestellt hat.

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Turing folgt auf Pascal. (Bild: Nvidia)

Turing ist als Geforce RTX und Quadro RTX für Spieler- und Workstation-Karten gedacht, für das HPC-Segment (High Performance Computing) gibt es mit der Tesla V100 und der Volta-Architektur eigene Beschleuniger. Allerdings erinnert Turing in vielen Bereichen stark an Volta, die Unterschiede zur bisherigen Pascal-Technik sind auf den ersten Blick offensichtlich: Zwar weisen die GPUs eine gesteigerte Leistung für konventionelle Workloads wie Gaming und Rendering auf, Nvidia hat aber Teile der Chips zur Beschleunigung von Raytracing und Deep Learning (Inferencing) reserviert.

Weil die 7-nm-Fertigung noch nicht bereit für große Dies ist, lässt Nvidia die TU-Grafikchips beim Auftragsfertiger TSMC im 12FFN-Verfahren herstellen. Dahinter verbirgt sich kein 12-nm-Node, sondern optimierte 16-nm-Technik, denn FFN steht für FinFet Nvidia. Der TU102-Chip weist mit 754 mm² sehr viel Fläche aus, Gleiches gilt für den TU104 mit 545 mm² und den TU106 mit 445 mm². Die Vorgänger sind mit 471 mm² (GP102), 314 mm² (GP104) und 200 mm² (GP106) viel kompakter. Mehr noch: Der TU106 ist fast so groß wie der GP102 und damit nach bisherigen Maßstäben schon Highend statt Mittelklasse.

	TU102	TU104	TU106	TU116	TU117
Die-Size	754 mm²	545 mm²	445 mm²	284 mm²	200 mm²
Transistoren	18,6 Milliarden	13,6 Milliarden	10,8 Milliarden	6,6 Milliarden	4,7 Milliarden
GPCs / TPCs / SMs	6 / 36 / 72	6 / 24 / 48	3 / 18 / 36	3 / 12 / 24	2 / 8 / 16
Shader-ALUs	4.608	3.072	2.304	1.536	1.024
TMUs	288	192	144	96	64
RT-Cores	72	48	36	keine	keine
Tensor-Cores	576	384	288	keine	keine
L2-Cache	6 MByte	4 MByte	4 MByte	1,5 MByte	1 MByte
Speicher-Interface	384 Bit	256 Bit	256 Bit	192 Bit	128 Bit
ROPs	96	64	64	48	36

Turing-GPUs von Nvidia

Ein Blick auf den Aufbau der einzelnen Chips zeigt, dass der TU106 einen halben TU102 darstellt, jedoch nicht mit 192- sondern mit 256-Bit-Interface. Das dürfte auch erklären, warum der TU106 nur 100 mm² kleiner als der TU104 ist, da die zusätzlichen Shader-Einheiten verglichen mit dem GDDR6-Interface wenig Platz einnehmen. Jede Turing-GPU setzt sich klassisch aus mehreren Graphics Processing Clusters (GPCs) mit den Raster-Engines zusammen, in denen wiederum die Texture Processing Cluster (TPCs) mit den Polymorph-Engines für Tesselation und darin die Streaming Multiprocessors (SMs) samt den ALUs sowie den neuen Tensor- und RT-Cores stecken. Interessant ist, dass der TU104 sechs statt vier GPCs hat, was ihn stärker vom TU106 absetzt.

Alle Turing-Chips nutzten GDDR6- statt GDDR5(X)-Videospeicher, womit bei gleicher Busbreite durch höhere Taktraten die Datentransfer-Rate deutlich steigt. Überdies hat Nvidia laut eigener Angabe die verlustfreie Kompression noch weiter verbessert, womit die effektive Bandbreite um 15 bis 30 Prozent besser ausfallen soll. Der L2-Cache der neuen GPUs ist doppelt so groß, die Chips können also mehr Daten lokal vorhalten, und dem Hersteller zufolge auch viel schneller. Beim L1-Cache jedes SMs äußert sich Nvidia genauer: Dieser hat eine geringere Miss-Rate, weist die doppelte Bandbreite auf und sichert latenzärmer 96+96 KByte statt 24+24+96 KByte pro L/S-Einheit; hinzu kommt ein L0-Cache für Instruktionen. Die kombinierte Register-File-Größe bei Turing beläuft sich auf 256 KByte wie bei Pascal, pro SM gibt es aber nur 64 ALUs statt 128 ALUs.

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Die Shader-Einheiten sollen sehr viel flotter rechnen. (Bild: Nvidia)

Das kennen wir von Volta respektive dem GV100-Chip der Titan V, von diesem erbt die Turing-Architektur auch die verdoppelten Warp-Scheduler pro SM und die parallelen Datenpfade für FP32- und INT32-Ausführung für die nun dediziert vorhandenen INT32-Einheiten. Nvidia spricht von durchschnittlich 36 INT- bei 100 FP-Operationen, die bei typischem Spiele-Code auftreten, weshalb dieser deutlich beschleunigt werde. Alles in allem sollen die verbesserten Caches und Ausführungseinheiten die Leistung pro Streaming Multiprocessor um satte 50 Prozent steigern, gemessen hat das Nvidia unter anderem mit Deus Ex Mankind Divided und Rise of the Tomb Raider. FP64 beherrscht Turing auch, aber nur im 1:32-Geschwindigkeit statt mit 1:2 wie Volta.

Die Streaming Multiprocessors beherrschen neue Shading-Methoden für höhere Bildraten in Spielen, sie müssen von den Entwicklern aber explizit in den jeweiligen Titel eingebaut werden, was jedoch laut Nvidia zügig klappen soll.