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ADA架构第二发炮弹,NVIDIA GeForce RTX 4080 FE公版首发评测

DIY硬件 责任编辑:liweineng 发布于:2022-11-15 22:18 PConline原创

  技术回顾:Ada Lovelace架构优势

  Turing、Ampere上两代架构核心均以人物来命名,前者是计算机科学之父——艾伦·麦席森·图灵;后者则是“电学中的牛顿”——安德烈·玛丽·安培,电流的国际单位安培就是以其姓氏命名。那Ada Lovelace定非凡人,度娘一下果然,这是 人称“数字女王”的阿达·洛芙莱斯,编写了历史上首款电脑程序,是被世界公认的第一位计算机程序员,果真是一代比一代还要更牛。PS:她的父亲是《唐璜》的作者,诗人拜伦喔。

  从Turing架构开始,NVIDIA首次在显卡中加入了加速光线追踪的RT Core单元,以及面向AI推理的Tensor Core单元,这革命性的创新使实时光线追踪成为可能。而Ampere架构则是全面的架构改进,在加入新一代的二代RT Core和三代Tensor Core基础上,还有着更先进的SM单元设计,这样显卡工作效率那是翻倍的提升。而来到Ada Lovelace架构,同时是以效率提升为大前提,自然是引入了最新的第三代 RT Cores与第四代 Tensor Cores单元,同时加入众多新颖的黑科技,从执行效率来说Ada Lovelace架构是上代Ampere架构的2倍以上,甚至光线追踪能力更是达到了恐怖的4倍性能。

  全新的SM流式多处理器

  Ada Lovelace架构中最大的亮点之一:全新的SM流式多处理器,每个SM包含了128个CUDA核心、1个第三代的RT Cores,4个第四代 Tensor Cores(张量核心)、4个Texture Units(纹理单元)、256 KB Register File(寄存器堆),以及128 KB L1 数据缓存/共享内存子系统,于是这一个全新的SM单元有着超过上一代2倍之的性能表现。

  过去的Turing架构INT32 计算单元与FP32数量是一致的,而两者相加才组成了64个CUDA核心。但是Ampere架构开始,左侧的计算单元实现了FP32+INT32的计算单元并发执行,也就是说CUDA核心数量翻倍到了128个。

  再来看看Ada Lovelace架构的SM,FP32/INT32的计算单元组合,同样实现了每个SM内含128个CUDA的设计,看似提升不大,但是当你了解到GeForce RTX 4090拥有128个SM,16384个CUDA核心,那你也就应该明白达82.6 TFLOPS的着色器能力是如何实现的了,比上一代的RTX 3090 Ti显卡的40 TFLOPS,还真是提升了两倍有多。

  另外缓存方面Ada Lovelace架构也进行了大规格的提升,首先每个SM单元中单独配上了128 KB的缓存,这样RTX 4090/RTX4080显卡中就实现了更大的L1/共享内存以及更大的L2缓存,因此Ada Lovelace架构核心对显存位宽的依赖性并不高。

  技术讲解:第三代 RT Cores与第四代 Tensor Cores

  以为刚才的CUDA数量与超大L2缓存就已经很猛了,实现上Ada Lovelace架构最大的提升还是在第三代 RT Cores与第四代 Tensor Cores身上。

  第三代 RT Cores

  RT Cores用于光线追踪加速,第三代 RT Cores 的有效光线追踪计算能力达到 191 TFLOPS,是上一代产品 2.8 倍。

  在Ampere架构中,第二代RT Cores支持边界交叉测试(Box Intersection testing)和三角形交叉测试(Triangle Intersection testing),用于加速BVH遍历和执行射线三角交叉测试计算,虽然光线追踪处理能力已经比初代的Turing架构核心更高效,但是随着环境和物体的几何复杂性持续增加,传统的处理方式很难再以更高效率、正确反应出的现实世界中的光线,尤其是光的运动准确性。

  所以在第三代 RT Cores增加了两个重要硬件单元:Opacity Micromap Engine与Displaced Micro-Meshes Engine引擎。Opacity Micromap Engine,主要是用于alpha通道的加速,可以将 alpha 测试几何体的光线追踪速度提高2倍。

  在传统光栅渲染中,开发人员使用一些 Alpha 通道的素材来实现更高效的画面渲染,例如 Alpha 通道的叶子或火焰等复杂形状的物体。但在光线追踪时代,这传统的做法会为光线追踪带为不少无效的计算,例如运动性的光线多次通过一块叶子,光线每击中一次叶子,都会调用一次着色器来确定如何处理相交,这时就会做成严重的执行成本与时间等待成本。

  而Opacity Micromap Engine用于直接解析具有非不透明度光线交集的不透明度状态

  三角形。根据Alpha 通道的不透明,透明与未知等三个不同的块状态进行处理:透明则直接忽略继续找下一个,不透明块则记录并告之命中,而未知的则交给着色器来确定如何处理,这样GPU很大部分都不需要进行着色器的调试处理,能够实现更为高效的性能。

  Displaced Micro-Meshes Engine

  如果说Opacity Micromap Engine加速的是面处理,那么Displaced Micro-Meshes Engine就是几何曲面细节的加速器。如上图所示,在Ada Lovelace架构中,通过1个基底三角形+位移地图,就可以创建出一个高度详细的几何网格,所需要资源占用比二代RT Cores更低,效率也更高。

  通过NVIDIA给出的创建14:1珊瑚蟹例子来说事,这里我们需要需要1.7万个微网格、160万个微三角形,在Ada Lovelace架构中BVH创建速度可加快7.6倍,存储空间缩小8.1倍。Displaced Micro-Meshes Engine起到了关键性的作用,其将一个几何物体根据不同细节分成密度不一的微网络处理,红色密度超高,细节处理越为复杂 。相应的低密度微网络区域则可以释放更多的资源与存储空间,这样Displaced Micro-Meshes Engine就可以帮助BVH加速过程,减少构建时间和存储成本。

  同时Ada Lovelace架构SM中新增了着色器执行重排序(Shader Execution Reordering,SER),这是由于光线追踪不再只有强光或者阴影渲染处理,未来将会更多的是在光线的运动性,这样光线就会变得越来越复杂,想要第三代 RT Cores与第四代 Tensor Cores有着更高的执行效率,那就得为他们来安排一位管家。而着色器执行重排序(SER)就是为了能够即时重新安排着色器负载来提高执行效率,为光线追踪提供2倍的加速,也能更好地利用 GPU 资源。不过目前仍未有实例,想实现这个功能,还得游戏与开发工具的支持才行。

  第四代 Tensor Cores

  Tensor Cores是专门为执行张量/矩阵运算而设计的专用执行单元,这些运算是深度学习中使用的核心计算功能。第四代 Tensor Cores 新增 FP8 引擎,具有高达 1.32 petaflops 的张量处理性能,超过上一代 的 5 倍。

  技术讲解:DLSS3

  或者说第四代 Tensor Cores太硬核你不会知道是啥?提升意义在哪?但是Tensor Cores最经典的应用DLSS你肯定会知道,这一次Ada Lovelace架构支持NVIDIA最新的DLSS3技术。

  之前我们也聊过DLSS技术,其设计之初是为了弥补光线追踪技术后的性能损失,具体的表现为开启光线追踪技术后游戏帧数大幅度的下降,甚至很难保证游戏流畅的运行。于是DLSS使用低分辨率内容作为输入并运用AI技术输出高分辨率帧,从而提升光线追踪的性能。

  在DLSS3中包含了三项技术:DLSS 帧生成、DLSS 超分辨率(也称为 DLSS 2)和 NVIDIA Reflex。你可以理解为DLSS3是在DLSS2的基础上,新增了DLSS 帧生成技术;而后两技术中,DLSS 超分辨率只需要GeForce RTX显卡都能使用上,NVIDIA Reflex则是GeForce 900 系列以后的显卡都用使用上。

  想实现DLSS 帧生成可不简单,这需要配合上Ada Lovelace架构的GeForce RTX 40系列显卡才行。DLSS 帧生成技术原理是:利用 AI 技术生成更多帧,以此提升性能。DLSS 会借助 GeForce RTX 40 系列 GPU 所搭载的全新光流加速器分析连续帧和运动数据,进而创建其他高质量帧,同时不会影响图像质量和响应速度。

  从Ampere架构开始,NVIDIA显卡就已经支持了光流加速器,而Ada Lovelace架构的光流加速器升级到了第二代,其提供了高达300  TeraOPS (TOPS) ,比安培架构的初代光流加速器(Optical Flow Acceleration,OFA)快 2 倍以上。为了实现DLSS帧生成,OFA扮演了重要的角色,其配合上新的运行⽮量分析算法在DLSS3技术框架内实现精确和高性能的帧生成能力。

  另外,由于DLSS 帧生成是在GPU上作为后处理执行的,那么即使在游戏受到CPU性能限制的时候,我们同样能够从中获得更好的游戏性能提升。尤其是那种物理计算密集型的游戏或大型场景游戏,DLSS2均可以让GeForce RTX 40系列显卡以高达两倍于CPU可计算的性能来渲染游戏。

  最后由于DLSS 3是建立在DLSS 2基础之上的,游戏开发者可以在已支持DLSS 2或NVIDIA Streamline的现有游戏中快速集成该功能,所以DLSS 3已在游戏生态得到广泛应用,目前已有超过35款游戏和应用即将支持该技术。

  阅读小亮点:NVIDIA Reflex

  NVIDIA Reflex也是DLSS3其中的一环,它可以使GPU和CPU同步,确保最佳响应速度和低系统延迟。

  想要实现端对端的最低延迟,你需要确保游戏、显示器以及鼠标三者都同时支持并开启了Reflex 技术。

  当GeForce RTX 40 系列显卡和 NVIDIA Reflex搭配上后,直接达到1440p分辨率360 FPS的体验,这着实是性能有点强劲了。

  在GTC2022大会时已经透露将会还有4 款 1440p 分辨率的新型 G-SYNC 电竞显示器将要发布,包括采用mini-LED技术的AOC AG274QGM – AGON PRO Mini LED、MSI MEG 271Q Mini LED 和 ViewSonic XG272G-2K Mini LED三款显示器刷新率均为300Hz,而最猛的是ASUS ROG Swift 360 Hz PG27AQN ,刷新率直接来到了360Hz。

  技术讲解:双 NVIDIA 编码器(NVENC)

  GeForce RTX 40 系列显卡还有一个全新的升级,那就是双编码器NVENC。第八代的NVENC双编码器不仅支持H.264与H.265,还支持开放式视频编码格式 AV1。

  而由于AV1是一种免版税的视频编码格式,上游软件厂商与下游戏的配套端都在大力推广此编码格式,我们也会看到越来越多的硬件与软件支持AV1格式,包括剪映专业版、DaVinci Resolve、以及 Adobe Premiere Pro 较为流行的 Voukoder 插件均支持,且均可通过编码预设使用双编码器,这样我们等待视频导出的时间缩短将近一半。

  不单是视频制作软件,AV1格式也将会是主播、游戏直播UP主们的新宠儿,在保证画面最高质量的情况下,AV1 编码器可将效率提高 40%,同时显卡的占用也更低。包括OBS Studio一一代软件中也会增加AV1格式的支持。另外我们还能通过 GeForce Experience 和 OBS Studio 录制高达 8K60 的内容,这样我们做游戏录制也会变得更为轻松。

  包括我们之后测试时使用的游戏内录视频都是支持AV1格式,同时双编码器NVENC在资源占用和适配上做得越来越好。

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本文导航
第1页:序言
第2页:RTX 4080 FE显卡
第3页:测试平台介绍
第4页:理论性能&内容创作测试
第5页:游戏性能测试
第6页:DLSS3性能测试
第7页:温度&功耗
第8页:超频能力&总结
第9页:ADA架构回顾
NVIDIA   GeForce   RTX 4080   FE   公版   首发
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