RTX30系列作为显卡的主流安装在市场上一直供不应求。许多玩家愿意提高价格购买。在这样的前提下,RTX40系统显卡的到来,无疑会给业界投下一颗“重磅炸弹”。本期小编为大家整理了N卡40系列显卡性能参数介绍,好奇的小伙伴快来看看吧。
答:40系显卡性能提升约30%
一、制作工艺
40系显卡并没继续选用30系显卡的“安培架构”,而是开发了更先进的”Adalovelace架构”。
显卡整体由AD102核心打造,包含12个GPC图像集群、72个TPC纹理单元、144个sm流处理器单元,搭配上384bit GDDR6X显存和内置18432个CUDA,比起30系显卡,制作工艺有了质的飞跃。据爆料,40系显卡还将使用更加先进的5nm工艺。
二、性能方面
RTX40系主流显卡包括RTX4060、RTX4070、RTX4080和RTX4090,预计都有着不错的性能释放,内置的18432个CUDA核心也比3090多了70%以上,性能有望翻倍。但具体的实际效果不明,还需等待显卡发布会才能知晓。
三、功耗方面
有消息称,RTX40系列将配备PCIe Gen5电源连接器,RTX4080的功耗可能会达到450W,而RTX4090甚至能高达850W。
四、销售方面
英伟达为了防止40系显卡出现供不应求,黄牛截胡的情况,决定将所有显卡的定价翻倍。
这将导致两种后果:
1、制止了矿老板搬箱抢购,有效提高了挖矿成本;
2、本就钱包瘪瘪的玩家们不得不花费两倍还多的高价购买,让人“欲哭无泪”。
北京时间 4 月 20 日消息,英伟达制造 GPU 和其他各种芯片,该公司也是人工智能(AI)领域的先驱者和主要参与者之一,该公司已经将这两者结合起来,使设计芯片的人工智能比人类干的更加出色。
根据英伟达首席科学家兼研究部高级副总裁 Bill Dally 最近的说法,该公司已经开始使用一种名为 NVCell 的自动标准单元布局生成器来设计芯片,它不仅可以发现人类制造的芯片布局中的错误,而且还可以设计自己的芯片,且速度比人类快得多,只需要两个 GPU 就能在短短几天内完成 10 个人大约一年时间内完成的 92% 的工作。
以下是 Dally 对 NVCell 的评价:
NVCell 为我们做了两件事:一个是它节省了大量的劳动力。一个 10 人左右的小组要花一年的时间来移植一个新的技术库。现在我们可以用几个 GPU 运行几天来完成。然后人类就可以处理那些没有自动完成的 8% 的单元。此外,我们最终也能获得更好的设计。因此,这既节省了劳动力,又比人类的设计更好。
小编了解到,去年 6 月,谷歌也曾表示对强化学习(reinforcement learning)在芯片布局方面的表现印象深刻。
以上就是小编给大家分享的N卡40系列显卡性能参数介绍,想要了解更多内容,请关注59系统乐园,小编会持续为大家更新更多相关攻略。
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N卡40系列显卡性能参数介绍
RTX30系列作为显卡的主流安装在市场上一直供不应求。许多玩家愿意提高价格购买。在这样的前提下,RTX40系统显卡的到来,无疑会给业界投下一颗“重磅炸弹”。本期小编为大家整理了N卡40系列显卡性能参数介绍,好奇的小伙伴快来看看吧。
N卡40系列显卡性能参数介绍
答:40系显卡性能提升约30%
一、制作工艺
40系显卡并没继续选用30系显卡的“安培架构”,而是开发了更先进的”Adalovelace架构”。
显卡整体由AD102核心打造,包含12个GPC图像集群、72个TPC纹理单元、144个sm流处理器单元,搭配上384bit GDDR6X显存和内置18432个CUDA,比起30系显卡,制作工艺有了质的飞跃。据爆料,40系显卡还将使用更加先进的5nm工艺。
二、性能方面
RTX40系主流显卡包括RTX4060、RTX4070、RTX4080和RTX4090,预计都有着不错的性能释放,内置的18432个CUDA核心也比3090多了70%以上,性能有望翻倍。但具体的实际效果不明,还需等待显卡发布会才能知晓。
三、功耗方面
有消息称,RTX40系列将配备PCIe Gen5电源连接器,RTX4080的功耗可能会达到450W,而RTX4090甚至能高达850W。
四、销售方面
英伟达为了防止40系显卡出现供不应求,黄牛截胡的情况,决定将所有显卡的定价翻倍。
这将导致两种后果:
1、制止了矿老板搬箱抢购,有效提高了挖矿成本;
2、本就钱包瘪瘪的玩家们不得不花费两倍还多的高价购买,让人“欲哭无泪”。
英伟达最新资讯
北京时间 4 月 20 日消息,英伟达制造 GPU 和其他各种芯片,该公司也是人工智能(AI)领域的先驱者和主要参与者之一,该公司已经将这两者结合起来,使设计芯片的人工智能比人类干的更加出色。
根据英伟达首席科学家兼研究部高级副总裁 Bill Dally 最近的说法,该公司已经开始使用一种名为 NVCell 的自动标准单元布局生成器来设计芯片,它不仅可以发现人类制造的芯片布局中的错误,而且还可以设计自己的芯片,且速度比人类快得多,只需要两个 GPU 就能在短短几天内完成 10 个人大约一年时间内完成的 92% 的工作。
以下是 Dally 对 NVCell 的评价:
NVCell 为我们做了两件事:一个是它节省了大量的劳动力。一个 10 人左右的小组要花一年的时间来移植一个新的技术库。现在我们可以用几个 GPU 运行几天来完成。然后人类就可以处理那些没有自动完成的 8% 的单元。此外,我们最终也能获得更好的设计。因此,这既节省了劳动力,又比人类的设计更好。
小编了解到,去年 6 月,谷歌也曾表示对强化学习(reinforcement learning)在芯片布局方面的表现印象深刻。
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