英伟达AdaLovelaceAD106GPU预计将配备多达3个GPC（图形处理集群） 。 这与GA106GPU的GPC计数相同 。 每个GPU将由6个TPC和2个SM组成 ， 与现有芯片的配置相同 。 每个SM（流式多处理器）将容纳四个子内核 ， 这也与GA106GPU相同 。 改变的是FP32和INT32核心配置 。 每个子核将包括128个FP32单元 ， 但组合的FP32+INT32单元将达到192个 。 这是因为FP32单元与IN32单元不共享相同的子核 。 128个FP32内核与64个INT32内核是分开的 。
所以总的来说 ， 每个子核心将由32个FP32加上16个INT32单元组成 ， 总共48个单元 。 每个SM将总共有128个FP32单元加上64个INT32单元 ， 总共192个单元 。 由于总共有36个SM单元（每个GPC12个） ， 我们正在查看4608个FP32单元和2304个INT32单元 ， 总共6912个内核 。 每个SM还将包括两个WrapSchedules（32线程/CLK） ， 每个SM有64个wrap 。 与GA102GPU相比 ， 核心(FP32+INT32)增加了50% ， Wraps/Threads增加了33% 。
英伟达AD103'AdaLovelace'游戏GPU'SM'框图：
转到缓存 ， 这是英伟达对现有AmpereGPU的另一个重大推动 。 AdaLovelaceGPU将为每个SM打包192KB的L1缓存 ， 比Ampere增加50% 。 如泄漏中所述 ， L2缓存将增加到32MB 。 这比仅托管3MB二级缓存的AmpereGA106GPU增加了10.6倍 。 缓存将在GPU之间共享 。
最后 ， 我们的ROP将保持在每个GPC16个 。 您正在查看多达48个ROP ， 与当前的GA106GPU相同 。 AdaLovelaceGPU上还将注入最新的第4代Tensor和第3代RT（光线跟踪）内核 ， 这将有助于将DLSS和光线跟踪性能提升到一个新的水平 。 总体而言 ， AdaLovelaceAD106GPU将提供：
与GA106GPU相同数量的GPC+20%核心与GA106GPU多出50%的L1缓存（与AmpereGA106相比）超过10倍L2缓存（与AmpereGA106相比）相同数量的ROP（与AmpereGA106相比）第4代张量和第3代RT核心
英伟达AD106“AdaLovelace”游戏GPU框图模型：
请注意 ， 据说在2-3GHz范围之间的时钟速度没有被考虑在内 ， 因此它们也将在提高每核性能（相对于安培）方面发挥重要作用 。
英伟达GeForceRTX4070系列初步规格：
英伟达GeForceRTX4060显卡规格
正如我们在GeForceRTX3060系列中看到的那样 ， 英伟达可以有两种不同的RTX4060系列显卡配置 。 我们实际上预计会有两种变体 ， RTX4060和RTX4060Ti 。 现有一代看到RTX3060Ti和RTX3060的发布相隔几个月 ， 众所周知 ， 这是一个批量细分市场 ， 因此英伟达将利用优势定位两种解决方案 ， 一种在300至350美元左右 ， 另一种在400至450美元左右为主流游戏玩家马上开始 。
目前 ， 尚不清楚AD104GPU是否会在GeForceRTX4060系列中使用 ， 因此 ， 我们将重点关注将使用AD106GPU的标准RTX4060 。
英伟达GeForceRTX4060“预期”规格
基于英伟达决定在其RTX4060系列产品线中混合使用AD104/AD106或使用AD106 ， 我们可以看到缩减版的RTX4060或具有完整配置的产品 ， 而Ti可以使用缩减版的AD104配置 。 AD106GPU将配备32MB的二级缓存和多达48个ROP 。
时钟速度尚未确定 ， 但考虑到正在使用TSMC4N工艺 ， 我们预计时钟在2.0-3.0GHz范围内 。 高于通常的时钟速度提升来自于英伟达正在实现两个节点的跳跃 ， 考虑到三星8nm节点的AmpereGPU实际上是一个经过一些优化的10nm工艺节点 。 英伟达正在跳过7nm并直接采用5nm节点 ， 甚至不是香草变体 ， 而是它的优化版本 。 借助台积电16nm节点上的Pascal ， 英伟达实现了巨大的频率飞跃 ， 我们可以期待这次也有类似的飞跃 。
至于内存规格 ， GeForceRTX4060预计将拥有8GBGDDR6X容量 ， 在超过320GB/s的带宽下 ， 128位总线接口可能会以更快的20+Gbps速度提供 。 'Ti'变体 ， 如果最终配备AD104GPU ， 则可以通过192位总线接口提供高达12GB的内存 。 据说GeForceRTX4060显卡的TGP为220W ， 比RTX3060增加了30% ， 比RTX3060Ti增加了10% 。 这是一个巨大的TGP增长 ， 并且性能需要非常好才能让英伟达保持其效率数字 。
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