Nvidia Ada GPUは、アンペアの16倍のL2キャッシュを備えていると言われています

Nvidia Ada GPUは、アンペアの16倍のL2キャッシュを備えていると言われています

ソース:Tom's Hardware

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Twitterで@ harukaze5719と@ xinoassassin1が共有しているように、Nvidiaの次世代Ada GPUアーキテクチャは、L2キャッシュサイズが大幅に増加すると報告されています。新しいリークによると、L2サイズは新しいアーキテクチャでNvidiaの現在のGeForce RTX 30シリーズGPUと比較して16倍に増加し、AMDのRadeon RX6000シリーズGPUと同等のInfinityCacheテクノロジーを備えています。

伝えられるところによると、フラッグシップのAdaダイであるAD102は、ラインナップ全体で最大のキャッシュサイズを96MB(64ビットメモリコントローラーあたり16MB)で取得しますが、AD103およびAD104ダイは代わりに64MBのキャッシュを受信できます。AD106には48MBがあり、AD107には32MBの最小量のキャッシュがあります。それにもかかわらず、AD107のキャッシュサイズでさえ、わずか6MB(32ビットメモリコントローラーあたり512KB)のGA102ダイで実行されているNvidiaの最も強力なGPUのキャッシュサイズよりも小さくなっています。

NvidiaがAdaアーキテクチャでこの非正統的な動きをしている理由を理解するのは難しいことではありません。以前のレポートによると、AdaはAmpereよりも最大71%多くのコアを持つ可能性があります。もちろん、コアが増えると、メモリ帯域幅を増やして、それぞれに常にデータが供給されるようにする必要があります。より広いメモリインターフェイスを使用せずに、より大きなキャッシュで帯域幅の使用率を向上させることをお勧めします。

AMDは、GPU上の大規模な内部キャッシュの可能性を最大限に発揮した最初の企業であり、RNDA2ベースのRadeon RX6000シリーズGPUを発表しました。AMDはRDNA2とともに、Infinity Cacheを導入しました。これにより、他のL0、L1、およびL2キャッシュとともに大規模なL3キャッシュがGPUに追加されました。

前世代のNvidiaおよびAMDGPUと比較すると、これらのキャッシュははるかに大きく、最上位のRDNA2ダイは128MBのInfinityキャッシュを備えています。RX 6800XTやRX6900 XTなどのGPUを使用したテストでは、これらの巨大なキャッシュサイズにより、GPUの比較的弱い256ビットメモリバスのボトルネックを完全に軽減できることがわかりました。バスとRTX3090用の384ビットバス。NvidiaのRTX3080と3090もより高速なGDDR6Xメモリを実行していますが、AMDは通常のGDDR6ICに固執しています。 そのため、RX 6800XTおよびRX6900 XTのメモリ構成が大幅に不足しているように見えますが、これらのGPUは、Infinity Cacheの大きなプールのおかげで、Nvidiaの対応するGPUと完全に連携することができました。

Adaは、NvidiaがAMDのプレイブックから実際にページを取り出したのは初めてであり、より高速なICとより大きなバス幅で生の帯域幅を純粋に増やすのではなく、より大きなキャッシュでより高いコア数の要件と戦う可能性があります。リークによると、Nvidiaは大きなL2キャッシュを使用しているだけでなく、バ​​ス幅を現世代のAmpereGPUと同じに保っているとされています。これは、AMDと同様に、Nvidiaがメモリ帯域幅を高く保つために内部キャッシュにさらに依存することを意味します。最近、21GbpsGDDR6XモジュールとGDDR6 +およびGDDR7

用の新しいSamsungロードマップの導入を見ました。Nvidiaは、これらのより高いクロックのICを活用して、さらに多くのメモリ帯域幅を獲得する可能性があります。一方、AMDは、RDNA2ラインナップ全体で標準のGDDR6モジュールを使用することを選択しました。6900 XTLCでさえ18.5GDDR6を使用します。

最近の報告によると、RDNA3ダイには256MBから512MBの無限キャッシュがあり、これはAdaの現在のL2キャッシュサイズの予測の2.7倍と5.4倍になります。ただし、ほとんどのキャッシングアーキテクチャと同様に、収穫逓減のポイントがあり、512MBのL3キャッシュでさえ、128MBのキャッシュよりもパフォーマンスを大幅に向上させることはできません。とにかく、物事は今年後半にGPUスペースで非常に興味深いものになりつつあります。

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