影响GPU性能因素:微架构、制程、核心频率等
发布时间:2023-04-11 23:14:10 来源:吴锡洪
GPU微架构是指微处理器体系结构,是GPU硬件电路形成结构,并是可以实现指令执行等。
GPU制程是指GPU集成电路的密集度。在一定数量的晶体管硬件情况下,更加精细的制程能够可以减少GPU的功耗和发热程度。目前市场上GPU最先进工艺制程是3nm。
GPU核心频率是GPU显示核心处理图像频率大小和工作频率,是直接GPU核心的性能。
图形处理器单元数量是指在GPU内部图形处理单元,其中包括了光栅单元和纹理单元等数量。
光栅单元是指在进行光线、反射计算工作任务,主要是负责各类的游戏中的超高分辨率、超高画面质量的效果。
纹理单元是指可以能够针对二进制的图形进行一系列翻转、缩放变化操作,然后再把这些图形纹理传输到3D平面模型当中去。
CUDA核数是作为GPU内部的流处理器也是GPU主要的计算单元组成。其中CUDA核数量越多的话,那么GPU性能等级就会越高了。
Tensor核数是能够进行核加速GEMM计算和加速神经网络运行,而Tensor核数量越多的话,其中在AI人工智能和深度学习这些领域的计算运算性能就越会强。
GPU显存容量是作为GPU核心部件之一,是可以用作储存未经处理的数据。而GPU的显存容量大小是对于GPU存储临时数据的大小起到了决定性的作用。在GPU核心性能能够提供充足支撑前提情况下,如果显存容量越大,那么久可以能够减少数据读取次数,这样就可以减低了出现延迟的问题了。
GPU显存位宽是指在单位时间周期内可以传送数据量的最大位数,其中位数越大的GPU,那么吞吐量量就会越大。
显存频率是指显存数据传输的速度,也可以理解成显存工作状态下的频率,一般情况下MHz为显存频率为计数单位。
显存带宽=显存工作的频率 x 显存位宽/8,显存带宽主要是为了显存和显卡芯片之间的数据传输量大小。