Schockierende NVIDIA GT300 (Fermi) Spezifikationen
Über die Struktur und die Fähigkeiten des neuen Kerns wurden erstaunliche Details enthüllt.
Laut Brightsideofnews wird das GT300 ein brutales Computermonster sein, das wir noch nie zuvor gesehen haben. Nicht umsonst erhielt die Architektur den Decknamen Fermi: Enrico Fermi war ein italienischer Physiker, der unbestritten Verdienste um die Erfindung des Kernreaktors hatte. Obwohl das GT300 glücklicherweise nicht nuklear sein wird, könnte es in einen Reaktor passen.
GPU-Spezifikationen:
- 3,0 Milliarden Transistoren
- 40 nm TSMC-Produktion
- 384 Bit Speicherschnittstelle
- 512 Shader-Kerne [umbenannt in CUDA-Kerne]
- 32 CUDA-Core-Shader pro Block
- 1 MB L1-Cache [gemeinsamer 16-KB-Cache]
- 768 KB einheitlicher L2-Cache
- Bis zu 6 GB GDDR5-Speicher
- Halbe Geschwindigkeit, doppelte Genauigkeit IEEE 754
Wie Sie sehen können, wird das GT300, wenn die obigen Informationen zutreffen, 3 Milliarden Transistoren enthalten, mehr als das Doppelte der 200 Milliarden im GT1,4. Dies führt natürlich zu einer riesigen Kerngröße, die 16 Stream-Multiprozessoren (dies ist der neue Name für die Schattenblöcke) beherbergen, und diese Einheiten werden 32 CUDA-Kerne pro Stück enthalten, also insgesamt 512 CUDA-Kerne, oder klassisch als Stream-Prozessor bezeichnet. Die neue Architektur wird, wie die bahnbrechende G80, mit 6 64-Bit-Speicherbussen ausgestattet sein, sodass ihr Speicherbus 384 Bit breit ist. Diese Schnittstelle ist mit GDDR5-Speicher mit 1,5, 3 oder sogar 6 GB gepaart. Selbst diese Zahlen sind auffällig, aber wenn wir uns für einen Moment die 5 GHz oder höheren Takte des GDDR4 in Kombination mit der 384-Bit-Schnittstelle vorstellen, werden wir ziemlich grobe Bandbreiten erleben.
GPGPU ist tot, cGPU lebt!
Vor diesem Hintergrund beschreitet das GT300 neue Wege, die die GPU noch nicht beschritten hat, und zielt in eine andere Richtung in der Funktionalität. Die Fermi-Architektur führt 512 Fused Multiply-Add [FMA]-Operationen pro Takt im einfachen Präzisionsmodus aus, genau die Hälfte davon im doppelten Präzisionsmodus oder 256. Eine weitere Kuriosität ist die Kenntnis der IEEE-Standards. In der Vergangenheit unterstützte NVIDIA nur die Gleitkomma-Arithmetik IEEE 754-1985, aber das GT300 kennt bereits die neueste Version des Standards IEEE 754-2008, unterstützt also alle wichtigen Industriestandards, angeblich ohne Spielereien.
Bietet die GPU native C++-Unterstützung?
Die Fermi-Architektur bietet native Unterstützung für C [CUDA], C ++, DirectCompute, DirectX 11, Fortran, OpenCL, OpenGL 3.1 und OpenGL 3.2. Zum ersten Mal in der Geschichte ist die GPU in der Lage, C++-Code ohne größere Fehler und Leistungseinbußen auszuführen, und wenn wir auch Fortrant oder C hinzufügen, ist es klar, dass NVIDIA gute Arbeit geleistet hat.
Das ist alles, was man in Kürze sagen kann, wir hoffen, dass NVIDIA in den nächsten Wochen seine neuesten Arbeiten präsentieren wird. Es besteht kein Zweifel, dass die GT300- und Fermi-Architektur nicht nur eine neue GeForce ist, sondern auch eine Antwort auf Intel Larrabee, eine Lösung, von der erwartet wird, dass sie äußerst effizient ist und die wichtigsten Industriestandards vollständig unterstützt und vor allem es wird auch ein erschwingliches und erschwingliches Produkt für den durchschnittlichen Heimanwender sein.
Zu den Variationsmöglichkeiten: Für High-Demand-Anwender wird es das GT300 natürlich auf GeForces geben, und für Profi- und Industrieunternehmen werden die vor Leistung quellenden Modelle Quado und Tesla dabei sein.
Die Speicherkapazität der Karten variiert je nach Zielgruppe, die GeForce 380-Serie kann 1,5 GB umfassen, die Quadro- und Tesla-Modelle können 3 oder sogar 6 GB GDDR5 enthalten.
Die Nachrichten verarbeiten inoffizielle Informationen, daher lohnt es sich nicht, sie als Tatsache zu behandeln. Auf jeden Fall passt Fermi in die aktuelle Philosophie von NVIDIA, sodass die obigen Daten und Beschreibungen möglicherweise sogar stimmen.
