老黃又發“新核彈”了，但這次很多地方都變了。
溫哥華13號當地時間下午4點鐘，英偉達（NVIDIA）CEO黃仁勳在正在舉辦的計算機圖形學年度會議SIGGRAPH上，放出了一個重磅更新—— 英偉達下一代的GPU架構“圖靈（Turing）”，以及應用Turing架構的對應Quadro系列專業顯卡產品。
對於每一代GPU架構都會滲透、影響自家全系列產品的英偉達來說，這絕對算是一件大事。 但你應該關注的，卻遠不止新產品本身。
關於全新的圖靈（Turing）架構
在發布會現場，老黃為了說明“圖靈”的強大，專門拿它和“帕斯卡（Pascal）”架構（均為最強旗艦芯片）進行了一個對比。
晶體管數量：帕斯卡有（GP102核心）118億個晶體管，而圖靈則有186億個晶體管，相比之下增長了57.6%；
芯片面積：帕斯卡芯片大小為471平方毫米，圖靈為754平方毫米；
存儲性能：帕斯卡的容量為24GB、等效帶寬為10GHz，圖靈的顯存容量上升到48+48GB（需要通過NVlink將雙卡互聯），等效帶寬上升到48GHz。
就這幾個數字來看，提升幅度其實還蠻大。 尤其是在晶體管數量上。 從虎嗅現場了解的情況來看，“圖靈”將會採用12nm工藝，相比“帕斯卡”的14/16nm工藝已經有所提升，但芯片實際尺寸的“暴漲”依舊非常明顯。 這種程度的改變，實際上對芯片製造的良品率和之後的散熱，都提出了比較大的挑戰。
除了上面提到的，還有另外幾個對比值得細看：在CUDA處理器數上，“帕斯卡”最多擁有3840個，“圖靈”對應的是4608個，提升約20%。 但“圖靈”還擁有“帕斯卡”沒有的Tensor Core和RT Core，其中Tensor Core可以輸出高達125TFLOPS的深度學習運算能力、200TOPS的INT8深度學習運算能力，而RT Core則可以完成每秒十億次 的光線追踪模擬運算。
最後是互聯能力，這次發布的專業卡RTX 8000，能夠通過NVlink技術直接在雙卡之間形成一條100GB/s的傳輸通道，讓每顆GPU都能利用上96GB的顯存空間。
整體對比下來，似乎都是華麗麗的提升。 但我們不能忘了另外一個前輩架構“伏特（Volta）”的存在。 我們再拿“伏特”的數據和“圖靈”簡單去做個對比。
晶體管數量：“伏特”（GV100）擁有211億個晶體管，“圖靈”為186億個晶體管；
芯片面積：“伏特”（GV100）為815平方毫米，“圖靈”為754平方毫米；
顯存形式：“伏特”採用的是直連的4顆HBM顯存，主要通過顯存位寬來提升整體的顯存帶寬；而“圖靈”採用的GDDR6顯存，則主要依靠運行頻率來提升整體顯存帶寬；
CUDA處理器數量：“伏特”（GV100）擁有5376個（實際中部分被屏蔽），“圖靈”為4608個；
Tensor處理器數量：“伏特”為672個，“圖靈”為576個；
Tensor運算能力：“伏特”為125TFLOPS（深度學習運算能力），“圖靈”為150TFOLPS。
從這些結果來看，其實能夠可以看到一個非常明顯的趨勢， “圖靈”其實和2017年末登場的“伏特”在一系列參數上有很高的相似度，但兩者在實際形態上又相差甚遠。
至少從現在來看，“圖靈”所採取的一系列變化，關鍵詞都是“實用性”，換個角度來說就是盡可能將最高端的“伏特”架構的部分能力和經驗重新組合，打造出 更低成本的解決方案，並由此打造出最新一代的GPU基礎架構。
其他一些值得關注的點
1、新架構首發選擇在專業顯卡產品線中
就英偉達自身的顯卡歷史而言，新架構的GPU首發通常都是選擇在主流消費級產品之上，大部分都是旗艦產品打頭。 這一規律直到定位相對模糊的TITAN X才有所動搖，並最終在“伏特”架構這一代時完全被打破。
如果說首發還不能解釋一切的話，那麼老黃在發布會接近尾聲的一張PPT上其實也表達出了自己的想法：“‘圖靈’架構將打開價值2500億美元的虛擬特效工業”。
這一“轉舵”操作的源動力，最大可能還是遊戲市場的“成長天花板”愈發明顯，相比汽車、移動市場這些尚需要時間的市場，專業視覺應該是英偉達贏面最大、最有希望短 時間見成績的細分領域了。
2、專業卡都來了，遊戲卡還會遠麼
早在今年6月底，其實就已經有消息傳出——英偉達將攜新顯卡登錄德國科隆遊戲展。 此次“圖靈”架構的首發，則基本直接坐實了新顯卡將在科隆登場的計劃。
但究竟專業顯卡核心細節、性能在轉向消費級產品時會做哪些調整，暫時仍是一個謎團。 最值得期待的或許是全新的RT Core能否直接應用到遊戲開發和運行當中，從而進一步提升遊戲的顯示效果。
3、英偉達正在逐漸走上產品細分道路
最近一兩年間，英偉達各個領域的產品正在顯示出一種自我細分的趨勢：從最高端的、高製造成本的V100 GPU系列解決方案；到相對停滯的消費級顯卡產品；再到開始集成多種 專用處理器模塊的最新自動駕駛平台新一代Xavier；最後是這次引入了全新RT Core設計的專業視覺產品。
可以看到英偉達各領域產品雖然都保留了同樣的GPU運算部分，但差異部分的確越來越多，這在某種程度上也呼應了摩爾定律再次減緩的趨勢。
已經在CPU領域出現的“通用計算發展瓶頸”，大概率也會在GPU領域出現，儘管基於並行計算的後者天生優於基於串行計算的CPU。 但值得慶幸的是，至少對英偉達來說，並不會固執地“堅持”只走通用路線，而是集中精力“解決問題”。
這也是為什麼，至少在可見的未來，用GPU架構將自身各個產品線“串聯”起來的英偉達，已經在產品功能和生態打造上擁有的明顯競爭優勢。
寫在最後：以上的大部分內容，基於我自己的猜測。 再過3天英偉達就將發布自己最新一季度的財報，屆時最新的趨勢將有更明顯的展示。
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