รูปภาพ Die และข้อมูลชิป GP104 หัวใจหลักของ GTX 1080 & 1070

รูปภาพ Die และข้อมูลชิป GP104 หัวใจหลักของ GTX 1080 & 1070

ในตอนนี้ได้มีรูปภาพด้านในของชิป GP104 GPU หรือส่วนหัวใจหลักของ GTX 1080 และ GTX 1070 ตัวแรงของทาง Nvidia มาให้เพื่อนๆได้ชมกันแล้ว โดยชิปตัวนี้จะมีขนาด 314 mm²

nvidia-gp104-gpu-4-1920x1280

nvidia-gtx-1070-gp104-gpu-2-1140x564ผู้ที่ถ่ายภาพ Die ของชิปตัวนี้ก็คือคุณ Fritzchens Fritz ผู้ที่เก็บสะสมรูปภาพ Die ของ GPU ในหลากหลายรุ่น ซึ่งในครั้งนี้ก็ถึงคราวชิป GP104 ที่เป็นตัวขับเคลื่อนกราฟฟิกการ์ด GTX 1080 และ GTX 1070 โดยจากภาพด้านบนก็จะเห็นว่าผู้ถ่ายได้เอาตัวชิปออกจาก Socket บน PCB และแยก Die จากแผงวงจรเล็กๆ สำหรับสถาปัตยกรรม Pascal ก็จะเป็นการนำเอาสถาปัตยกรรมรุ่นก่อนหน้าอย่าง Maxwell ออกแบบใหม่ให้ดีมากขึ้น

blockdiagram

ด้านบนก็จะเป็นภาพ Block Diagram ด้านในชิป GP104 ก็จะประกอบไปด้วย 4 Graphics Processing Clusters (GPCs) แต่ละ GPC จะมี 5 Streaming Multiprocessors (SMs) ซึ่งเป็นตัวขับเคลื่อนในการประมวลผลภายในชิป GPU แต่ละ SM จะมี 128 CUDA Cores (32*4), 16 Texture Mapping Units, 4 dispatch units, 2 warp schedulers และ Instruction buffer ที่มีความจุมากกว่าสถาปัตยกรรม Maxwell 2 เท่า รวมทั้งชิปมีหน่วยประมวลผลทั้งหมดคือ 2560 CUDA Cores, 160 TMUs และ 64 ROPs รวมถึงมีจุดเชื่อมต่อแรม 32-bit GDDR5X 8 ส่วน เอาไว้รองรับแรม 8GB 256-bit GDDR5X นั่นเอง

nvidia-gp104-gpu-5 nvidia-gp104-gpu-die-wccftech-watermarked

ภาพด้านบนก็จะเป็นด้านในชิป GP104 ที่ได้ถ่ายมา ก็จะมี GPC วางอยู่ 4 จุด แต่ละ GPC จะกินที่ประมาณ 1/4 ของชิปและประกอบไปด้วย 5 SMs ซึ่งก็จะคล้ายๆกับภาพ Block Diagram ที่ได้กล่าวไปแล้ว

nvidia-pascal-gp104-sm

การเรียงของ SM จะเหมือนกับชิปตัวใหญ่อย่าง GP100 ที่มี 3840 CUDA Cores ที่นำไปใช้งานกับการ์ด Tesla P100 แตกต่างกันตรงที่แต่ละ SM ใน GP100 มีปริมาณหน่วยประมวลผลลดลงครึ่งหนึ่ง แต่มี SM ใน GPC เพิ่มขึ้นสองเท่า และที่สำคัญคือ GP104 จะมีอัตราส่วนระหว่าง FP32 CUDA Cores: FP64 CUDA Cores ที่ 32:1 แต่ GP100 มีอยู่ที่ 2:1 เห็นได้ชัดเจนว่า GP104 มี FP64 CUDA Cores ที่น้อยกว่ากันมากถึง 16 เท่า เนื่องจาก FP64 CUDA Cores ไม่มีผลกับการนำเอามาใช้ในการเล่นเกมนั่นเอง

นอกจากนี้คุณ Lars Nyland ผู้ที่เป็น Senior Architect ของทาง Nvidia ได้ยอมรับว่ากระบวนการผลิต 16nm FinFET เป็นส่วนสำคัญที่ทำให้ประสิทธิภาพในการใช้พลังงานไฟฟ้าเป็นไปตามเป้าหมายอีกด้วย

ที่มา: WCCFTech

Related articles

5 เว็บไซต์ ทดสอบความแรง CPU/GPU เชื่อถือได้ เช็กก่อนเลือกซื้อกันได้เลย !!

สำหรับใครที่วางแผนจะประกอบคอมเครื่องใหม่ แต่ยังเลือกไม่ถูกว่าจะซื้อซีพียูหรือการ์ดจอตัวไหนดี วันนี้แอดมีเว็บไซต์ที่ทำการทดสอบฮาร์ดแวร์พวกนี้ไว้ให้เราเปรียบเทียบได้ง่ายขึ้น มีเว็บไหนบ้างไปดูกันเลยครับ Techpowerup เว็บนี้ผมชอบดูมาก เพราะทำกราฟออกมาอ่านเข้าใจง่าย และมีการทดสอบที่หลากหลาย ทั้งการใช้งานทั่วไป, การเล่นเกม, การใช้พลังงาน,...

“อุปกรณ์ IoT” “ภัยเงียบที่เสี่ยงคุกคามบ้านคุณ?

ในยุคที่เทคโนโลยี IoT เข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันของเรามากขึ้นเรื่อยๆ อุปกรณ์อัจฉริยะต่างๆ เช่น หลอดไฟอัจฉริยะ ลำโพงอัจฉริยะ กล้องวงจรปิด หรือแม้แต่เครื่องใช้ไฟฟ้าในบ้าน...

MSI ก้าวสู่ยุคใหม่ Next-Level AI PC พร้อมเปิดตัวโน้ตบุ๊กขุมพลัง AMD Ryzen™ AI 300 Series

11 พฤศจิกายน 2567 MSI ประเทศไทย แบรนด์พรีเมียมโน้ตบุ๊กชั้นนำ ประกาศวางจำหน่ายโน้ตบุ๊ก AI ระดับสูงรุ่นใหม่ที่มาพร้อมหน่วยประมวลผล...

[HOW TO] ใช้กล้องมือถือแทนเว็บแคม ภาพโคตรชัดแถมใช้ฟรี !! ด้วย Camo Studio

อยากได้เว็บแคมกล้องชัด ๆ แบบมือถือที่ใช้ ต้องลองแอปฯ นี้เลยครับ Camo Studio เปลี่ยนกล้องมือถือให้กลายเป็นเว็บแคม อัดคลิปทำคอนเทนต์บนคอมได้ง่าย...

STEELSERIES ยกทัพสินค้าใหม่เอาใจสายเกมเมอร์

เปิดตัว ARCTIS GAMEBUDS™ WIRELESS GAMING EARBUDS หูฟังไร้สายที่จะสร้างมาตรฐานใหม่ในการเล่มเกม ดูหนัง ฟังเพลง...

เราใช้คุกกี้เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพ และประสบการณ์ที่ดีในการใช้เว็บไซต์ของคุณ คุณสามารถศึกษารายละเอียดได้ที่ นโยบายความเป็นส่วนตัว และสามารถจัดการความเป็นส่วนตัวเองได้ของคุณได้เองโดยคลิกที่ ตั้งค่า

ตั้งค่าความเป็นส่วนตัว

คุณสามารถเลือกการตั้งค่าคุกกี้โดยเปิด/ปิด คุกกี้ในแต่ละประเภทได้ตามความต้องการ ยกเว้น คุกกี้ที่จำเป็น

ยอมรับทั้งหมด
จัดการความเป็นส่วนตัว
  • เปิดใช้งานตลอด

บันทึกการตั้งค่า