次世代GeForce RTX40ゲーミンググラフィックスカード用のNVIDIAのAda Lovelace GPUは、 Moore’s Law is Deadによってリークされているように、AMDのRDNA3よりもノードの利点があります。
TSMCの4Nプロセスノードを利用すると噂されているNVIDIA Ada LovelaceゲーミングGPUは、AMDのRDNA3 GPUよりもわずかに有利
これまでのところ、NVIDIAは、次世代のゲーミンググラフィックスカード(別名GeForce RTX 40シリーズ)に電力を供給するAdaLovelaceGPUにTSMCの5nmプロセスノードを利用することが期待されていました。最近のツイートで、特定のノードがMoore’s Law is Deadによって明らかにされたようです。最新の噂によると、NVIDIA Ada Lovelace GPUはTSMC 4Nプロセスノードに基づいています。
https://twitter.com/mooreslawisdead/status/1518337344948035587
はい、それはデータセンターHPC市場向けのHopper GPUに電力を供給するものと同じTSMC 4Nプロセスノードです。TSMC 4Nプロセスノードについて私たちが知っていることは、5nmプロセスの改訂版です(完全に異なるノードである4nm / N4と混同しないでください)。TSMC 4NプロセスノードはNVIDIA専用にカスタム設計されており、純粋なTSMC 5nmノードと比較して、電力効率、パフォーマンス、および密度のわずかな向上を可能にするさまざまな最適化をしています。
NVIDIAが次世代ゲーミングGPUラインナップの候補としてTSMCの4Nを選択した理由は明らかです。今後のカードは本当に電力を消費し、NVIDIAと同社は4Nプロセスノードを利用して可能な限りそれらを最適化する予定です。一方、AMDは、RDNA 3グラフィックスアーキテクチャに基づく今後のMCMとモノリシックGPUに、 TSMC 5nmと6nmのプロセスノードを組み合わせて利用します。4Nのような最適化は実現しませんが、MCMアプローチを採用します。それは非常に効率的であることが期待されます。
つまり、NVIDIAはより優れたノードを取得し、AMDはより優れた設計アプローチを提供します。これらは、手に入れることができる最高のハードウェア(グラフィックカード)でのみゲームをプレイしたいエンドユーザーにとってはそれほど重要ではありません。
NVIDIA CUDA GPU (RUMORED) Preliminary
GPU | TU102 | GA102 | AD102 |
---|---|---|---|
Flagship SKU | RTX 2080 Ti | RTX 3090 Ti | RTX 4090? |
Architecture | Turing | Ampere | Ada Lovelace |
Process | TSMC 12nm NFF | Samsung 8nm | TSMC 4N? |
Die Size | 754mm2 | 628mm2 | ~600mm2 |
Graphics Processing Clusters (GPC) | 6 | 7 | 12 |
Texture Processing Clusters (TPC) | 36 | 42 | 72 |
Streaming Multiprocessors (SM) | 72 | 84 | 144 |
CUDA Cores | 4608 | 10752 | 18432 |
L2 Cache | 6 MB | 6 MB | 96 MB |
Theoretical TFLOPs | 16 TFLOPs | 40 TFLOPs | ~90 TFLOPs? |
Memory Type | GDDR6 | GDDR6X | GDDR6X |
Memory Capacity | 11 GB (2080 Ti) | 24 GB (3090 Ti) | 24 GB (4090?) |
Memory Speed | 14 Gbps | 21 Gbps | 24 Gbps? |
Memory Bandwidth | 616 GB/s | 1.008 GB/s | 1152 GB/s? |
Memory Bus | 384-bit | 384-bit | 384-bit |
PCIe Interface | PCIe Gen 3.0 | PCIe Gen 4.0 | PCIe Gen 4.0 |
TGP | 250W | 350W | 600W? |
Release | Sep. 2018 | Sept. 20 | 2H 2022 (TBC) |
(Source:wccftech)
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