NVIDIA Ada构架解析:
硬件改进:

Ada Lovelace,中文译名可以翻译为阿达·洛芙莱斯,是著名英国诗人拜伦之女,数学家。计算机程序创始人,建立了循环和子程序概念。NVIDIA构架一直喜欢使用这些杰出的计算机科学家作为自己的构架名,我们中文可以简称为阿达构架。
Ada构架的完整体是AD102,相比于原来的GA102,AD102中央有一块超大的L2缓存,这也是现在传统处理器常用的优化方法——堆缓存。这种做法粗暴简单,但是坏处就是需要做好各种优化支持,以及不可避免的制作价格、核心面积等方面的开销。如果未来的处理器设计仍找不出新的突破口,这种形式的设计会让处理器越来越臃肿+高功耗。
AD102共计又12个GPC(Graphics Processing Cluster,图像计算集群),每个GPC中包含6个TPC(Texture Processing Cluster,像素计算集群),12个SM,16个ROP。整个AD102拥有384Bit的显存控制器。在每个SM中,包含了128个CUDA,2个FP64浮点计算单元,1个RT光追单元,4个Tensor张量计算单元,4个TMUs。
因此算下来,完整的AD102会有
18432个CUDAs(上一代为10752,↑71.4%)
192ROPs(上一代为112,↑71.4%)
576TMUs(上一代为336,↑71.4%)
144RTCores(上一代为84,↑71.4%)
576TensorCores(上一代为336,↑71.4%)
从这些数字中可以看出,Ada和上一代的Ampere构架主要变化是在GPC数量的增加,说白了就是数量更多。


GPC在结构上并没有太大的变化,主要还是在一些小SM内做了改进。如第三代RTCore,第四代TensorCore,完整支持NV1的双解码器等。


三代光追的新计算特性这里就不多说了。提升主要来自算法上的优化。他们总共提出了三个主要的提升。总结下来就是三点:

光追单元变多+功能分化,满足算法变化需求
光追看不见的地方交给传统光栅单元算,反正你也看不出来
光追看得出来的地方少算,反正光晕下你也看不出来

四代TensorCore单元的变化主要是集成了Hopper构架独有的FP8计算单元,实现了最高1.3PFlops的计算性能。
除了构架上的小幅改进,Ada构架也把制程进一步提升到了TSMC 4N定制工艺。相比于原来的三星8nm工艺,全新的TSMC 4N制程使得AD102在与GA102面积相当,甚至更小的情况下拥有76.3B的晶体管数量,是原来2.69倍(如果只按71%来算,最多48.3B,配合最新工艺大概也在400mm²左右,现在你知道多的晶体管数量去了哪里了吧)。
软件改进:

DLSS3是随着Ada构架推出的新功能。过去大家对DLSS的评价褒贬不一,主要原因在于虽然DLSS提升性能,但是所带来的画面撕裂与模糊感非常强烈。新的DLSS3除了保留了DLSS2的功能外还引入了类似传统插针的优化方法。这种方法的好坏不做评价。但是如果能让游戏从PPT变成电影,那也无法否认其存在价值。
只是现在DLSS最大的问题还是对游戏的普及度不够,什么时候DLSS能像传统AA抗锯齿一样让大部分游戏都受益,这时候DLSS才能展现其真正的价值吧。