Pascal（マイクロアーキテクチャ）
 Pascalアーキテクチャに基づくGTX 1070 Founders Editionグラフィックス | |
| 発売 | 2016年5月27日 |
|---|---|
| デザイン： | エヌビディア |
| 製造元 | |
| 製造プロセス | |
| コードネーム | GP10x |
| 製品シリーズ | |
| デスクトップ | |
| プロフェッショナル/ワークステーション | |
| サーバー/データセンター | |
| 仕様 | |
| L1キャッシュ | 24KB （SMあたり） |
| L2キャッシュ | 256 KB—4 MB |
| メモリサポート | |
| PCIeサポート | PCIe 3.0 |
| 対応グラフィックAPI | |
| DirectX | DirectX 12 (12.1) |
| Direct3D | Direct3D 12.0 |
| シェーダーモデル | シェーダーモデル 6.7 |
| OpenGL | OpenGL 4.6 |
| CUDA | コンピューティング能力 6.0 |
| Vulkan | Vulkan 1.3 |
| サポートされているコンピューティングAPI | |
| OpenCL | OpenCL 3.0 |
| メディアエンジン | |
| エンコードコーデック | |
| デコードコーデック | |
| カラービット深度 |
|
| エンコーダー対応 | NVENC |
| ディスプレイ出力 | |
| 歴史 | |
| 前身 | マクスウェル |
| 後継者 | |
| サポート状況 | |
| 2025年11月までの限定サポート、 2028年10月までのセキュリティアップデート[1] | |
Pascalは、 Maxwellアーキテクチャの後継としてNvidiaが開発したGPU マイクロアーキテクチャのコードネームです。このアーキテクチャは、2016年4月5日にリリースされたTesla P100（GP100）とともに初めて導入され、主にGeForce 10シリーズで使用されています。GeForce GTX 1080（2016年5月27日）とGTX 1070（どちらもGP104 GPUを使用）は、それぞれ2016年6月10日にリリースされました。Pascalは、TSMCの16 nm FinFETプロセス[2] 、その後Samsungの14 nm FinFETプロセスを使用して製造されました。[3]
この建築物は、17 世紀のフランスの数学者および物理学者であるブレーズ・パスカルにちなんで名付けられました。
2019年4月、NvidiaはGTX 1060 6GB以降のPascalベースのカードと16シリーズのカードでDirectX Raytracingのソフトウェア実装を可能にしました。これはそれまでTuringベースのRTXシリーズでのみ可能だった機能です。[4] [5]
詳細
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2014年3月、NVIDIAはMaxwellの後継としてPascalマイクロアーキテクチャを採用すると発表しました。この発表は2016年5月6日に行われ、同年5月27日にリリースされました。Tesla P100（GP100チップ）は、GTX GPU（GP104チップ）とは異なるバージョンのPascalアーキテクチャを採用しています。GP104のシェーダーユニットはMaxwellに似た設計となっています。[6]
GP100アーキテクチャの改良点は以下の通りである: [7] [8] [9]
- Pascalでは、SM（ストリーミングマルチプロセッサ）は、GP100またはGP104に応じて、64～128個のCUDAコアで構成されます。MaxwellはSMあたり128個のCUDAコアを搭載し、Keplerは192個、Fermiは32個、Teslaは8個でした。GP100 SMは2つの処理ブロックに分割され、各ブロックには32個の単精度CUDAコア、命令バッファ、ワープスケジューラ、2個のテクスチャマッピングユニット、2個のディスパッチユニットが搭載されています。
- CUDAコンピューティング機能 6.0。
- 高帯域幅メモリ2 — 一部のカードには、合計バス幅 4096 ビット、メモリ帯域幅 720 GB/秒の 16 GiB HBM2 が 4 つのスタックに搭載されています。
- 統合メモリ — CPU と GPU が「ページ移行エンジン」と呼ばれるテクノロジーの助けを借りて、メイン システム メモリとグラフィック カード上のメモリの両方にアクセスできるメモリ アーキテクチャ。
- NVLink — CPUとGPU間、および複数のGPU間の高帯域幅バス。PCI Expressよりもはるかに高速な転送速度を実現し、80～200GB/秒と推定されています。[10] [11]
- 16ビット（FP16）浮動小数点演算（俗に「半精度」）は、32ビット浮動小数点演算（俗に「単精度」）の2倍の速度で実行できます[12]。64ビット浮動小数点演算（俗に「倍精度」）は、32ビット浮動小数点演算の半分の速度で実行されます。[13]
- レジスタの増加 - Maxwell と比較して、CUDA コアあたりのレジスタの数が 2 倍です。
- より多くの共有メモリ。
- 動的負荷分散スケジューリングシステム。[14]これにより、スケジューラは複数のタスクに割り当てられるGPUの量を動的に調整し、安全に分散できる作業がなくなった場合を除き、GPUが作業で飽和状態を維持できるようにします。[14]そのため、NVIDIAはPascalのドライバーで非同期コンピューティングを安全に有効化しました。[14]
- 命令レベルとスレッドレベルのプリエンプション。[15]
GP104アーキテクチャの改良点は以下の通りである。[6]
- CUDA コンピューティング機能 6.1。
- GDDR5X — 10Gbit/sのデータレートをサポートする新しいメモリ規格、更新されたメモリコントローラ。[16]
- 同時マルチプロジェクション - 上流のシェーダステージからSMPエンジンに入る単一のジオメトリストリームの複数のプロジェクションを生成します。[17]
- ディスプレイポート1.4、HDMI 2.0b。
- 第4世代デルタカラー圧縮。
- 拡張 SLI インターフェイス - 以前のバージョンと比較して帯域幅が広い SLI インターフェイス。
- PureVideo機能セット H ハードウェア ビデオ デコード、HEVC Main10 (10 ビット)、Main12 (12 ビット)、および VP9 ハードウェア デコード。
- 4K DRM保護コンテンツの再生とストリーミングのためのHDCP 2.2サポート（Maxwell GM200とGM204はHDCP 2.2をサポートしていませんが、GM206はHDCP 2.2をサポートしています）。[18]
- NVENC HEVC Main10 10ビット ハードウェア エンコーディング。
- GPUブースト3.0
- 命令レベルのプリエンプション[15] 。グラフィックスタスクでは、ドライバーはプリエンプションをピクセルレベルに制限します。これは、ピクセルタスクは通常すぐに終了し、ピクセルレベルのプリエンプションを実行するオーバーヘッドコストは命令レベルのプリエンプション（コストが高い）よりも低いためです。[15]計算タスクは、完了までに時間がかかる可能性があり、いつ終了するかが保証されていないため、スレッドレベルまたは命令レベルのプリエンプションを取得します。 [15]そのため、ドライバーはこれらのタスクに対してコストの高い命令レベルのプリエンプションを有効にします。[15]
概要
グラフィックスプロセッサクラスター
チップはグラフィックス・プロセッサ・クラスター（GPC）に分割されます。GP104チップの場合、GPCは5つのSMで構成されます。
ストリーミング・マルチプロセッサ「Pascal」
「ストリーミング・マルチプロセッサ」はAMDのコンピュート・ユニットに類似しています。SMは、GP104チップ上に128個の単精度ALU（「CUDAコア」）を搭載し、GP100チップ上には64個の単精度ALUを搭載しています。すべてのCUバージョンは64個のシェーダプロセッサ（つまり、それぞれ16レーン幅の4つのSIMDベクターユニット）で構成されていますが、NVIDIAは非常に異なる数のCUDAコアで実験を行いました
- テスラでは、1つのSMが8つの単精度（FP32）シェーダプロセッサを組み合わせている。
- Fermiでは、1つのSMが32個の単精度（FP32）シェーダプロセッサを組み合わせている。
- Keplerでは、1つのSMが192個の単精度（FP32）シェーダプロセッサと64個の倍精度（FP64）ユニット（GK110 GPU上）を組み合わせています。
- Maxwellでは、1つのSMが128個の単精度（FP32）シェーダプロセッサを組み合わせます。
- Pascal では、次のようになります:
- GP100では、1つのSMに64個の単精度（FP32）シェーダプロセッサと32個の倍精度（FP64）プロセッサが統合されており、単精度と倍精度のスループット比は2:1です。GP100は、より柔軟なFP32コアを採用しており、2要素ベクトルで1つの単精度数または2つの半精度数を処理できます。[19]これは、機械学習タスクへの対応を向上させることを目的としています。
- GP104 では、1 つの SM が 128 個の単精度 ALU、4 個の倍精度 ALU (32:1 の比率)、および 2 つの半精度浮動小数点数のベクトルを含む 1 つの半精度 ALU を組み合わせ、両方の浮動小数点数で同じ命令を実行できるため、両方の要素で同じ命令が使用される場合は 64:1 の比率になります。
ポリモーフエンジン 4.0
ポリモーフエンジンバージョン4.0は、テッセレーションを担当するユニットです。機能的にはAMDのジオメトリックプロセッサに対応しています。1つのポリモーフエンジンがTPC内の複数のSMにデータを供給できるように、シェーダーモジュールからTPCに移動されました。[20]
チップ
- GP100：NVIDIAのTesla P100 GPUアクセラレータは、FP64倍精度演算やFP16を使用するディープラーニングトレーニングなどのGPGPUアプリケーションを対象としています。HBM2メモリを使用します。[21] Quadro GP100もGP100 GPUを使用しています
- GP102：このGPUは、Titan Xp [22] 、 Titan X Pascal [23]、GeForce GTX 1080 Tiに搭載されています。また、Quadro P6000 [24]とTesla P40 [25]にも搭載されています。
- GP104：このGPUは、GeForce GTX 1070、GTX 1070 Ti、GTX 1080、および一部のGTX 1060 6GBに搭載されています。GTX 1070は15/20個のSMが、GTX 1070 Tiは19/20個のSMが有効化されており、どちらもGDDR5メモリを使用しています。GTX 1080は完全にアンロックされたチップで、GDDR5Xメモリを使用しています。一部のGTX 1060 6GBは、10/20個のSMが有効化されGDDR5Xメモリを搭載したGP104を使用しています。[26]また、Quadro P5000、Quadro P4000、Quadro P3200（モバイルアプリケーション）、およびTesla P4にも搭載されています。
- GP106: このGPUはGDDR5 [27]メモリを搭載したGeForce GTX 1060で使用されています。[28] [29] Quadro P2000でも使用されています。
- GP107：このGPUは、GeForce GTX 1050および1050 Tiに搭載されています。また、Quadro P1000、Quadro P600、Quadro P620、Quadro P400にも搭載されています。
- GP108: この GPU は、GeForce GT 1010 および GeForce GT 1030 で使用されます。
| GK104 | GK110 | GM204 (GTX 970) | GM204 (GTX 980) | GM200 | GP104 | GP100 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| SMごとに専用のテクスチャキャッシュ | 48KiB | — | — | — | — | — | — |
| SMあたりのテクスチャ（グラフィックスまたはコンピューティング）または読み取り専用データ（コンピューティングのみ）キャッシュ | — | 48 KiB [30] | — | — | — | — | — |
| プログラマが選択可能な共有メモリ/SMごとのL1パーティション | 48 KiB共有メモリ + 16 KiB L1キャッシュ（デフォルト）[31] | 48 KiB共有メモリ + 16 KiB L1キャッシュ（デフォルト）[31] | — | — | — | — | — |
| 32 KiB 共有メモリ + 32 KiB L1 キャッシュ[31] | 32 KiB 共有メモリ + 32 KiB L1 キャッシュ[31] | ||||||
| 16 KiB 共有メモリ + 48 KiB L1 キャッシュ[31] | 16 KiB 共有メモリ + 48 KiB L1 キャッシュ[31] | ||||||
| SM ごとの統合 L1 キャッシュ/テクスチャ キャッシュ | — | — | 48 KiB [32] | 48 KiB [32] | 48 KiB [32] | 48 KiB [32] | 24 KiB [32] |
| SMごとの専用共有メモリ | — | — | 96 KiB [32] | 96 KiB [32] | 96 KiB [32] | 96 KiB [32] | 64 KiB [32] |
| チップあたりのL2キャッシュ | 512 KiB [32] | 1536 KiB [32] | 1792 KiB [33] | 2048 KiB [33] | 3072 KiB [32] | 2048 KiB [32] | 4096 KiB [32] |
パフォーマンス
Pascal GPUの理論的な単精度処理能力（GFLOPS）は、2 × FMA命令あたり、CUDAコアあたり、サイクルあたり、CUDAコア数あたり、コアクロック速度（GHz）として計算されます
Pascal GPU の理論上の倍精度処理能力は、Nvidia GP100 の単精度パフォーマンスの 1/2、Nvidia GP102、GP104、GP106、GP107、GP108 の 1/32 です。
Pascal GPUの理論的な半精度処理能力は、GP100では単精度性能の2倍[13]、GP104、GP106、GP107、GP108では1/64です。[19]
後継者
Pascalアーキテクチャは、2017年にHPC、クラウドコンピューティング、自動運転車市場でVoltaに、2018年にはコンシューマーおよびビジネス市場でTuringに後継されました。 [34]
P100アクセラレータとDGX-1
DGXで使用されるアクセラレータの比較: [35] [36] [37]
| モデル | アーキテクチャ | ソケット | FP32 CUDA コア | FP64 コア (Tensor を除く) | INT32/FP32 コアの混合 | INT32 コア | ブースト クロック | メモリ クロック | メモリ バス幅 | メモリ 帯域幅 | VRAM | 単精度（FP32） | 倍精度（ FP64 ） | INT8 （非テンソル） | INT8 稠密テンソル | INT32 | FP4 密テンソル | FP16 | FP16 稠密テンソル | bfloat16 稠密テンソル | TensorFloat-32 (TF32) 密テンソル | FP64 密テンソル | インターコネクト （NVLink） | GPU | L1キャッシュ | L2キャッシュ | TDP | ダイサイズ | トランジスタ 数 | プロセス | 発売 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| P100 | Pascal | SXM/SXM2 | 3584 | 1792 | 該当なし | 該当なし | 1480 MHz | 1.4 Gbit/s HBM2 | 4096ビット | 720GB/秒 | 16GB HBM2 | 10.6TFLOPS | 5.3TFLOPS | 該当なし | 該当なし | 該当なし | 該当なし | 21.2 TFLOPS | 該当なし | 該当なし | 該当なし | 該当なし | 160 GB/秒 | GP100 | 1344 KB (24 KB × 56) | 4096 KB | 300 W | 610 mm² | 15.3 B | TSMC 16FF+ | 2016年第2四半期 |
| V100 16GB | ボルタ | SXM2 | 5120 | 2560 | 該当なし | 5120 | 1530 MHz | 1.75 Gbps HBM2 | 4096ビット | 900 GB/秒 | 16GB HBM2 | 15.7 TFLOPS | 7.8 TFLOPS | 62 TOPS | 該当なし | 15.7 TOPS | 該当なし | 31.4 TFLOPS | 125TFLOPS | 該当なし | 該当なし | 該当なし | 300GB/秒 | GV100 | 10240KB (128KB × 80) | 6144 KB | 300 W | 815 mm² | 21.1 B | TSMC 12FFN | 2017年第3四半期 |
| V100 32GB | ボルタ | SXM3 | 5120 | 2560 | 該当なし | 5120 | 1530 MHz | 1.75 Gbps HBM2 | 4096ビット | 900 GB/秒 | 32GB HBM2 | 15.7 TFLOPS | 7.8 TFLOPS | 62 TOPS | 該当なし | 15.7 TOPS | 該当なし | 31.4 TFLOPS | 125TFLOPS | 該当なし | 該当なし | 該当なし | 300GB/秒 | GV100 | 10240KB (128KB × 80) | 6144 KB | 350W | 815 mm² | 21.1 B | TSMC 12FFN | |
| A100 40GB | アンペア | SXM4 | 6912 | 3456 | 6912 | 該当なし | 1410 MHz | 2.4 Gbit/s HBM2 | 5120ビット | 1.52TB/秒 | 40GB HBM2 | 19.5TFLOPS | 9.7テラフロップス | 該当なし | 624トップ | 19.5トップ | 該当なし | 78テラフロップス | 312 TFLOPS | 312 TFLOPS | 156 TFLOPS | 19.5TFLOPS | 600 GB/秒 | GA100 | 20736 KB (192 KB × 108) | 40960 KB | 400 W | 826 mm² | 54.2 | TSMC N7 | 2020年第1四半期 |
| A100 80GB | アンペア | SXM4 | 6912 | 3456 | 6912 | 該当なし | 1410 MHz | 3.2 Gbit/s HBM2e | 5120ビット | 1.52TB/秒 | 80 GB HBM2e | 19.5TFLOPS | 9.7テラフロップス | 該当なし | 624トップ | 19.5トップ | 該当なし | 78テラフロップス | 312 TFLOPS | 312 TFLOPS | 156 TFLOPS | 19.5TFLOPS | 600 GB/秒 | GA100 | 20736 KB (192 KB × 108) | 40960 KB | 400 W | 826 mm² | 54.2 | TSMC N7 | |
| H100 | ホッパー | SXM5 | 16896 | 4608 | 16896 | 該当なし | 1980 MHz | 5.2 Gbps HBM3 | 5120ビット | 3.35 TB/秒 | 80 GB HBM3 | 67 TFLOPS | 34 TFLOPS | 該当なし | 1.98 POPS | 該当なし | 該当なし | 該当なし | 990 TFLOPS | 990 TFLOPS | 495 TFLOPS | 67 TFLOPS | 900 GB/秒 | GH100 | 25344KB (192KB × 132) | 51200KB | 700W | 814mm² | 80B | TSMC 4N | 2022年第3四半期 |
| H200 | ホッパー | SXM5 | 16896 | 4608 | 16896 | 該当なし | 1980 MHz | 6.3 Gbit/s HBM3e | 6144ビット | 4.8TB/秒 | 141GB HBM3e | 67 TFLOPS | 34 TFLOPS | 該当なし | 1.98 POPS | 該当なし | 該当なし | 該当なし | 990 TFLOPS | 990 TFLOPS | 495 TFLOPS | 67 TFLOPS | 900 GB/秒 | GH100 | 25344KB (192KB × 132) | 51200KB | 1000W | 814mm² | 80B | TSMC 4N | 2023年第3四半期 |
| B100 | ブラックウェル | SXM6 | 該当なし | 該当なし | 該当なし | 該当なし | 該当なし | 8ギガビット/秒 HBM3e | 8192ビット | 8TB/秒 | 192 GB HBM3e | 該当なし | 該当なし | 該当なし | 3.5 POPS | 該当なし | 7 PFLOPS | 該当なし | 1.98 PFLOPS | 1.98 PFLOPS | 989 TFLOPS | 30TFLOPS | 1.8TB/秒 | GB100 | 該当なし | 該当なし | 700W | 該当なし | 208B | TSMC 4NP | 2024年第4四半期 |
| B200 | ブラックウェル | SXM6 | 該当なし | 該当なし | 該当なし | 該当なし | 該当なし | 8ギガビット/秒 HBM3e | 8192ビット | 8TB/秒 | 192 GB HBM3e | 該当なし | 該当なし | 該当なし | 4.5 POPS | 該当なし | 9 PFLOPS | 該当なし | 2.25 PFLOPS | 2.25 PFLOPS | 1.2 PFLOPS | 40 TFLOPS | 1.8TB/秒 | GB100 | 該当なし | 該当なし | 1000W | 該当なし | 208B | TSMC 4NP |
参照
参考文献
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これらのSMにはそれぞれ32個のFP64 CUDAコアが搭載されており、FP64の半分のレートを実現しています。また、Pascalアーキテクチャの新機能として、適切な状況下では1個のFP32 CUDAコア内に2つのFP16演算を詰め込むことができます。
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