Kiến trúc NVIDIA Turing là gì? Một số GPU sử dụng kiến trúc này

Khi nhu cầu xử lý hình ảnh ngày càng cao, các kiến trúc GPU mới liên tục ra đời để nâng cấp khả năng dựng hình, xử lý ánh sáng và tối ưu hiệu suất. Sự xuất hiện của kiến trúc Turing do NVIDIA xây dựng đã mở ra một giai đoạn mới với ray tracing thời gian thực và xử lý bằng trí tuệ nhân tạo. Vậy kiến trúc NVIDIA Turing là gì? Hãy cùng FPT Shop đi tìm câu trả lời.

Kiến trúc NVIDIA Turing là gì?

Kiến trúc NVIDIA Turing là nền tảng GPU được NVIDIA giới thiệu nhằm nâng cao khả năng xử lý đồ họa, đặc biệt trong game và dựng hình 3D. Kiến trúc này được xây dựng với mục tiêu cải thiện hiệu suất, tăng độ chân thực của hình ảnh và mở rộng khả năng tính toán song song.

Turing đánh dấu lần đầu tiên GPU tích hợp các lõi chuyên dụng cho ray tracing và trí tuệ nhân tạo. Những thành phần này hoạt động song song với lõi CUDA truyền thống, tạo ra sự thay đổi rõ rệt về cách GPU xử lý dữ liệu hình ảnh.

Các GPU sử dụng kiến trúc Turing thường xuất hiện trong dòng GeForce RTX 20 series, với tiến trình sản xuất khoảng 12 nm và hàng tỷ transistor trên mỗi con chip.

Kiến trúc NVIDIA Turing là gì? Một số GPU sử dụng kiến trúc này

Turing được sản xuất trên tiến trình 12nm FinFET của TSMC. GPU TU102 cao cấp bao gồm 18,6 tỷ bóng bán dẫn. Bên cạnh đó, Turing còn sử dụng bộ nhớ GDDR6 của Samsung Electronics. Theo Nvidia, GPU Turing cung cấp hiệu suất gấp 6 lần so với GPU dựa trên Pascal.

Kiến trúc này đi kèm các core CUDA, Tensor và RT. Đây cũng là kiến trúc GPU đầu tiên trên thế giới hỗ trợ Real Time Ray Tracing (Theo dõi tia theo thời gian thực), giúp tạo ra ánh sáng như thật từ bóng tối, phản xạ khúc xạ đến các loại ánh sáng khác. Nếu bạn chưa biết thì Real Time Ray Tracing (RTRT) là giải pháp hoàn hảo cho ánh sáng, có độ chân thực cực kì cao, vượt xa các kỹ thuật dựng hình truyền thống. RTRT được xử lý bởi Core RT, hiệu suất của nó được tính bằng Giga Rays trên mỗi giây.

Turing Tensor thì có thiết kế đặc biệt cho AI và Deep Learning, đảm bảo thực hiện các tính toán phức tạp. Hơn nữa, nó cũng có Deep Learning Super-Sampling (DLSS) có khả năng làm mịn, khử nhiễu hiệu quả. Công nghệ NVDIA NVLink còn giúp kết hợp hai GPU với tốc độ bộ nhớ tối đa 96GB, tốc độ truyền dữ liệu 100GB/s.

Turing hỗ trợ thực tế ảo VitualLink (VR) để gắn nối với màn hình gắn trên đầu HMD. Đây là một trong những tiêu chuẩn hỗ trợ người chơi VR lớn như Vive Pro, Valve Index, Oculus…

Cấu trúc tổng thể của kiến trúc NVIDIA Turing là gì?

Kiến trúc Turing được thiết kế theo dạng module với nhiều khối xử lý khác nhau. Mỗi khối đảm nhận một nhiệm vụ riêng nhằm tối ưu hiệu suất tổng thể.

Streaming Multiprocessor (SM)

SM là thành phần cốt lõi trong GPU, chịu trách nhiệm xử lý các tác vụ đồ họa và tính toán. Trong Turing, mỗi SM được cải tiến để xử lý song song tốt hơn, đồng thời tăng hiệu quả sử dụng tài nguyên.

Mỗi SM bao gồm các lõi CUDA, bộ nhớ cache và các đơn vị xử lý chuyên dụng. Cấu trúc này cho phép GPU thực hiện nhiều tác vụ cùng lúc mà vẫn đảm bảo hiệu năng ổn định.

Bộ nhớ cache và băng thông

Turing sử dụng bộ nhớ cache L1 và L2 được tối ưu lại, tăng dung lượng và tốc độ truy xuất. Điều này giúp giảm độ trễ khi xử lý dữ liệu và cải thiện hiệu suất trong các tác vụ phức tạp.

Bên cạnh đó, GPU Turing hỗ trợ bộ nhớ GDDR6 với băng thông cao, góp phần tăng tốc độ xử lý hình ảnh và dữ liệu lớn.

Công nghệ Ray Tracing trên Turing

Ray Tracing là gì?

Ray tracing là kỹ thuật mô phỏng đường đi của ánh sáng để tạo ra hình ảnh chân thực. Công nghệ này tính toán cách ánh sáng phản xạ, khúc xạ và tương tác với vật thể trong môi trường 3D.

Trước khi Turing xuất hiện, ray tracing chủ yếu được sử dụng trong dựng phim do yêu cầu tài nguyên rất lớn.

RT Core và vai trò

RT Core là lõi chuyên dụng xử lý ray tracing, giúp tăng tốc đáng kể quá trình tính toán ánh sáng. RT Core cho phép GPU thực hiện ray tracing theo thời gian thực, mở ra khả năng hiển thị ánh sáng và bóng đổ chân thực trong game.

Tensor Core và trí tuệ nhân tạo

Tensor Core hoạt động ra sao?

Tensor Core là thành phần xử lý các phép toán liên quan đến trí tuệ nhân tạo. Các lõi này được thiết kế để tăng tốc quá trình học máy và suy luận dữ liệu.

Trong kiến trúc Turing, Tensor Core được sử dụng để hỗ trợ các công nghệ như nâng cấp hình ảnh và tối ưu hiệu suất.

Ứng dụng trong thực tế

Một trong những ứng dụng nổi bật là DLSS, công nghệ sử dụng trí tuệ nhân tạo để nâng cấp độ phân giải hình ảnh. DLSS cho phép GPU duy trì hiệu năng cao trong khi vẫn giữ chất lượng hình ảnh tốt.

Nhờ Tensor Core, GPU Turing có thể xử lý các tác vụ phức tạp mà trước đây cần đến nhiều tài nguyên hơn.

Hiệu năng và cải tiến so với thế hệ trước

So với thế hệ Pascal, Turing mang lại bước tiến lớn về khả năng xử lý đồ họa. Các GPU Turing có thể xử lý đồng thời nhiều loại tác vụ, từ dựng hình, ray tracing đến trí tuệ nhân tạo. Sự kết hợp này tạo ra hiệu suất tổng thể cao hơn trong nhiều tình huống sử dụng.

Ngoài ra, Turing còn cải thiện khả năng xử lý đa luồng và tối ưu hóa năng lượng, giúp GPU hoạt động ổn định trong thời gian dài.

Ứng dụng của kiến trúc NVIDIA Turing là gì?

Trong gaming

Turing mang lại trải nghiệm chơi game với hình ảnh chân thực hơn. Ray tracing tạo ra ánh sáng và bóng đổ chính xác, trong khi DLSS giúp duy trì tốc độ khung hình ổn định. Các tựa game hỗ trợ ray tracing cho thấy sự khác biệt rõ rệt về chất lượng hình ảnh khi chạy trên GPU Turing.

Trong đồ họa và sáng tạo nội dung

Trong lĩnh vực dựng hình và chỉnh sửa video, Turing hỗ trợ tăng tốc quá trình xử lý. Các phần mềm đồ họa có thể tận dụng Tensor Core để cải thiện hiệu suất. Yếu tố này giúp rút ngắn thời gian render và nâng cao hiệu quả làm việc trong các dự án lớn.

So sánh Turing với các kiến trúc khác

So với Pascal, Turing vượt trội về khả năng xử lý ánh sáng và trí tuệ nhân tạo. Trong khi Pascal tập trung vào hiệu suất truyền thống, Turing mở rộng sang các lĩnh vực mới.

So với các kiến trúc mới hơn như Ampere, Turing vẫn giữ vai trò quan trọng trong phân khúc tầm trung. Các GPU Turing vẫn đáp ứng tốt nhu cầu gaming và làm việc đồ họa phổ thông.

Khi nào nên chọn GPU Turing?

Với các nhu cầu chơi game ở mức thiết lập cao, GPU Turing mang lại trải nghiệm ổn định và hình ảnh đẹp mắt. Trong công việc sáng tạo nội dung, Turing cung cấp hiệu năng đủ mạnh để xử lý các tác vụ chỉnh sửa và dựng hình.

Tuy nhiên, với các nhu cầu chuyên sâu hơn, người dùng có thể cân nhắc các kiến trúc mới hơn để đạt hiệu suất cao hơn.

Một số card đồ họa sử dụng kiến trúc Turing

Các dòng card đồ họa có dùng kiến trúc Turing có thể kể đến:

Dòng GeForce 16:

GeForce GTX 1650
GeForce GTX 1650 (Di động)
GeForce GTX 1650 Max-Q (Di động)
GeForce GTX 1650 (GDDR6)
GeForce GTX 1650 Super
GeForce GTX 1650 Ti (Di động)
GeForce GTX 1660
GeForce GTX 1660 (Di động)
GeForce GTX 1660 Super
GeForce GTX 1660 Ti
GeForce GTX 1660 Ti (Di động)
GeForce GTX 1660 Ti Max-Q (Di động)

Dòng GeForce 20:

GeForce RTX 2060 12GB
GeForce RTX 2060 (Di động)
GeForce RTX 2060 Max-Q (Di động)
GeForce RTX 2060 Super
GeForce RTX 2060 Super (Di động)
GeForce RTX 2070
GeForce RTX 2070 (Di động)
GeForce RTX 2070 Max-Q (Di động)
GeForce RTX 2070 Max-Q Refresh (Di động)
GeForce RTX 2070 Super
GeForce RTX 2070 Super (Di động)
GeForce RTX 2070 Super Max-Q (Di động)
GeForce RTX 2080
GeForce RTX 2080 (Di động)
GeForce RTX 2080 Max-Q (Di động)
GeForce RTX 2080 Super
GeForce RTX 2080 Super (Di động)
GeForce RTX 2080 Super Max-Q (Di động)
GeForce RTX 2080 Ti
Titan RTX

Dòng NVIDIA:

Quadro RTX 3000
Quadro RTX 4000
Quadro RTX 5000
Quadro RTX 6000
Quadro RTX 8000

Tạm kết

Qua đây, bạn đã hiểu rõ kiến trúc NVIDIA Turing là gì qua cấu trúc, công nghệ và các ứng dụng thực tế. Đây là bước tiến quan trọng trong ngành GPU với ray tracing và trí tuệ nhân tạo, mang lại trải nghiệm đồ họa chân thực hơn.

Ngoài ra, bạn đừng quên khám phá các mẫu laptop gaming được trang bị GPU mạnh mẽ tại FPT Shop để tận dụng tối đa sức mạnh đồ họa và nâng cao trải nghiệm giải trí mỗi ngày.

Xem thêm: