GTX680架構(gòu)解析 GPU版開普勒三大定律
泡泡網(wǎng)顯卡頻道3月22日 “什么？GTX680的流處理器數(shù)量是1536個？而且GTX680的流處理器與核心同頻率，不再是兩倍了？這規(guī)格簡直和HD6970一模一樣！AMD的HD7970剛開始學(xué)習(xí)NVIDIA的架構(gòu)，現(xiàn)在NVIDIA的GTX680又學(xué)AMD了，你們這是要鬧哪樣啊？”
相信很多人聽到GTX680的規(guī)格時，都會產(chǎn)生這樣一種想法。在GTX680發(fā)布之前，各種小道消息不脛而走之時，筆者也很納悶，NVIDIA的Kepler架構(gòu)到底發(fā)生了什么樣的變化？難不成N/A雙方真的要互相學(xué)習(xí)、取長補(bǔ)短？
在新一代GTX680發(fā)布前夕，NVIDIA召開了多場技術(shù)講座，NVIDIA總部的專家為全球各大媒體編輯詳細(xì)解讀了新一代Kepler(開普勒)架構(gòu)的技術(shù)特性，筆者經(jīng)過深入學(xué)習(xí)研究之后，今天就為大家揭開謎底——新一代GPU圖形架構(gòu)到底誰更先進(jìn)？
NVIDIA和AMD的GPU架構(gòu)相關(guān)名詞解讀：
1. NVIDIA喜歡用物理學(xué)家的名字來為GPU架構(gòu)命名，從DX10開始第一代叫做Tesla（特斯拉）、第二代是Fermi（費(fèi)米）、第三代是Kepler（開普勒）、第四代是Maxwell（麥克斯韋），這些科學(xué)家的大名是如雷貫耳，就不做解釋了。
2. Kepler（開普勒）是NVIDIA新一代的GPU架構(gòu)代號，基于開普勒架構(gòu)第一顆GPU的代號是GK104，基于GK104核心的首款顯卡是GeForce GTX 680。
3. AMD以前GPU代號和NVIDIA一樣也是字母+數(shù)字，但從DX11時代開始GPU的代號用單詞來命名，比如HD5000系列的架構(gòu)代號是EverGreen（常青樹），高端HD5870核心代號Cypress（柏樹）、中端HD5770核心代號Juniper（杜松）；
HD6000的架構(gòu)代號是North Island（北方群島），高端HD6970核心代號Cayman（開曼群島），中端HD6870核心代號Barts（圣巴特，加勒比海某小島）；
HD7000的架構(gòu)代號是Sourth Island（南方群島），高端HD7970核心代號Tahiti（大溪地），中端HD7870核心代號Pitcairn（南太平洋某英屬群島），主流HD7770核心代號Cape Verde（佛得角，非洲最南邊島國）。
今年一月份，在AMD發(fā)布HD7970時，我們曾詳細(xì)的分析過AMD代號為南方群島的“Graphics Core Next”架構(gòu)。這是AMD收購ATI之后的近5年來第一次對GPU架構(gòu)進(jìn)行“傷筋動骨”的“手術(shù)”，而架構(gòu)調(diào)整的核心內(nèi)容則是為并行計(jì)算優(yōu)化設(shè)計(jì)，我們發(fā)現(xiàn)AMD的GCN架構(gòu)與NVIDIA的GPU有很多相似之處。
當(dāng)時筆者曾感慨：“在流處理器部分，終于不用費(fèi)勁的把AMD和NVIDIA GPU架構(gòu)分開介紹了，因?yàn)镚CN與SM已經(jīng)沒有本質(zhì)區(qū)別了。剩下的只是緩存容量、流處理器簇的數(shù)量、線程調(diào)度機(jī)制的問題，雙方根據(jù)實(shí)際應(yīng)用自然會有不同的判斷，自家的前后兩代產(chǎn)品也會對這些數(shù)量和排列組合進(jìn)行微調(diào)。AMD向NVIDIA的架構(gòu)靠攏，證明了他這么多年來確實(shí)是在錯誤的道路上越走越遠(yuǎn)，還好浪子回頭金不換，這次GCN架構(gòu)簡直就是大躍進(jìn)！”
促使AMD做出革命性改進(jìn)的一大原因，就是從R600開始SIMD（單指令多數(shù)據(jù)流）VILW（超長指令集）的效率問題，AMD的GPU固然擁有恐怖的浮點(diǎn)運(yùn)算能力，但很多時候都不能完全發(fā)揮出來，由此導(dǎo)致游戲性能和計(jì)算性能都要大打折扣。此后的四代產(chǎn)品雖然在R600的基礎(chǔ)上修修補(bǔ)補(bǔ)，但始終未能從根本上解決問題。
AMD承認(rèn)，從VLIW到GCN是GPU的革命，這次革命NVIDIA幾年前就完成了
NVIDIA的GPU從G80時代開始，其MIMD（多指令多數(shù)據(jù)流）一直以高效能而著稱，但也存在一個讓人頭疼的問題——GPU流處理器數(shù)量較少、浮點(diǎn)運(yùn)算能力太低，這同樣限制了N卡在游戲以及計(jì)算方面的實(shí)際性能。
AMD的SIMD架構(gòu)可以用較少的晶體管造出龐大數(shù)量的流處理器、擁有恐怖的理論浮點(diǎn)運(yùn)算能力；而NVIDIA的MIMD架構(gòu)必須使用更多的晶體管制造出看似比較少的流處理器，理論浮點(diǎn)運(yùn)算能力相差很遠(yuǎn)。雙方走的都是極端路線，AMD以數(shù)量彌補(bǔ)效率的不足，而NVIDIA以效率彌補(bǔ)數(shù)量的劣勢。
6年前從G80和R600開始，NVIDIA和AMD在GPU架構(gòu)上分道揚(yáng)鑣，這么多年經(jīng)歷了風(fēng)風(fēng)雨雨之后，發(fā)現(xiàn)極左或極右路線都有各自的局限性，修正主義治標(biāo)不治本，唯有走中間路線才是正道！不過中間路線也有不同的走法，有些人還是偏左、有些人還是偏右……
從GPU外圍模塊來看，AMD的Tahiti和上代Cayman相比變化不大，只是強(qiáng)化了曲面細(xì)分單元，加入了雙異步計(jì)算引擎而已。
HD6970代號為Cayman的GPU核心架構(gòu)圖
HD7970代號為Tahiti的GPU核心架構(gòu)圖
最大的改變來自于流處理器部分，原有的SIMD引擎不見了，取而代之的是GCN陣列，那SIMD引擎與GCN陣列有什么本質(zhì)區(qū)別呢？
Cayman擁有20個SIMD引擎，每個SIMD引擎內(nèi)部包括16個這樣的4D矢量運(yùn)算單元
Tahiti擁有32個GCN陣列，每個GCN陣列里面包括4個SIMD-16單元
Tahiti的每個GCN陣列里面包括4個SIMD單元，每個SIMD單元內(nèi)部包括16個1D標(biāo)量運(yùn)算單元。這樣的話Cayman的SIMD引擎是16x4=64個流處理器，而Tahiti的GCN陣列是4x16=64個流處理器，總數(shù)量雖然沒有變化，但架構(gòu)上是截然相反的設(shè)計(jì)——Tahiti相對于Cayman來說革命性的改變就是把4D矢量運(yùn)算單元改成了1D標(biāo)量運(yùn)算單元！
但是，GCN架構(gòu)與NVIDIA的CUDA架構(gòu)還是有明顯的區(qū)別，那就是GCN里面包括了4個SIMD-16單元，標(biāo)量流處理器被硬性拆分為4個小組，而NVIDIA的SM則沒有這種設(shè)計(jì)，所有流處理器都一視同仁。
盡管AMD的架構(gòu)在向NVIDIA靠攏，但雙方還是有明顯區(qū)別，而且NVIDIA也在不斷的改變。至于NVIDIA和AMD歷代產(chǎn)品架構(gòu)上的變化，之前多篇文章中都已經(jīng)交代過了，這里就不再重復(fù)，我們通過這個簡單的數(shù)字變化，來了解一下：
先看看AMD方面，從R600一直到Cypress，可以說一直在堆SIMD，動輒翻倍，架構(gòu)沒有任何變化；從Cypress到Cayman變化也不大，只是把矢量單元從5D改為4D；從Cayman到Tahiti可以說是質(zhì)變，SIMD被GCN取代，4D矢量運(yùn)算單元改為1D標(biāo)量運(yùn)算單元。
而NVIDIA方面，則是不停的對GPU的GPC、SM、CUDA核心等配比進(jìn)行微調(diào)，在微調(diào)的過程中經(jīng)歷了兩次突變：第一次是GT200到GF100，首次引出了GPC（圖形處理器集群）的概念，GPC數(shù)量減少但SM數(shù)以及流處理器數(shù)量增加不少；第二次就是現(xiàn)在了，從GF100到GK104，SM數(shù)量減少，但流處理器數(shù)量暴增！
改變是為了適應(yīng)形式的變化，解決此前出現(xiàn)的一些問題，那NVIDIA的架構(gòu)有什么問題呢？此前我們多次提到過，雖然NVIDIA的GPU在效能方面占盡優(yōu)勢，但也不是完美無缺的——NVIDIA最大的劣勢就是流處理器數(shù)量較少，導(dǎo)致理論浮點(diǎn)運(yùn)算能力較低。當(dāng)然這只是表面現(xiàn)象，其背后的本質(zhì)則是MIMD（多指令多數(shù)據(jù)流）的架構(gòu)，相當(dāng)一部分比例的晶體管消耗在了指令發(fā)射端和控制邏輯單元上面，所以流處理器數(shù)量始終低于對手。
GF110和GK104芯片對比圖
為了保證GPU性能持續(xù)增長，NVIDIA必須耗費(fèi)更多的晶體管、制造出更大的GPU核心，而這些都需要先進(jìn)的、成熟的半導(dǎo)體制造工藝的支持。NVIDIA之所以在GF100（GTX480）時代落敗，并非架構(gòu)或者研發(fā)端出了什么問題（GF110/GTX580的成功可以證明），而是核心太大導(dǎo)致40nm工藝無法支撐，良率低下漏電流難以控制，最終導(dǎo)致核心不完整且功耗巨大。如此一來，NVIDIA原有的架構(gòu)嚴(yán)重受制于制造工藝，并非可持續(xù)發(fā)展之路。
為此，NVIDIA將芯片架構(gòu)逐步轉(zhuǎn)向了SIMT的模式，即Single Instruction Multiple Threads（單指令多線程），SIMT有別與AMD的SIMD，SIMT的好處就是無需開發(fā)者費(fèi)力把數(shù)據(jù)湊成合適的矢量長度，并且SIMT允許每個線程有不同的分支。 純粹使用SIMD不能并行的執(zhí)行有條件跳轉(zhuǎn)的函數(shù)，很顯然條件跳轉(zhuǎn)會根據(jù)輸入數(shù)據(jù)不同在不同的線程中有不同表現(xiàn)，這個只有利用SIMT才能做到。
SIMT在硬件部分的結(jié)構(gòu)還是要比SIMD復(fù)雜一些，NVIDIA還是更注重效率一些，所以NVIDIA的流處理器數(shù)量還是要比AMD少，但差距已經(jīng)沒以前那么夸張了。
基于效能和計(jì)算能力方面的考慮，NVIDIA與AMD不約而同的改變了架構(gòu)，NVIDIA雖然還是采用SIMT架構(gòu)，但也借鑒了AMD“較老”的SIMD架構(gòu)之作法，降低控制邏輯單元和指令發(fā)射器的比例，用較少的邏輯單元去控制更多的CUDA核心。于是一組SM當(dāng)中容納了192個核心的壯舉就變成了現(xiàn)實(shí)！
通過上面這個示意圖就看的很清楚了，CUDA核心的縮小主要?dú)w功于28nm工藝的使用，而如此之多的CUDA核心，與之搭配的控制邏輯單元面積反而縮小了，NVIDIA強(qiáng)化運(yùn)算單元削減控制單元的意圖就很明顯了。
Fermi的硬件相關(guān)性檢查變?yōu)镵epler的軟件預(yù)解碼
此時相信有人會問，降低控制單元的比例那是不是意味著NVIDIA賴以成名的高效率架構(gòu)將會一去不復(fù)返了？理論上來說效率肯定會有損失，但實(shí)際上并沒有想象中的那么嚴(yán)重。NVIDIA發(fā)現(xiàn)線程的調(diào)度有一定的規(guī)律性，編譯器所發(fā)出的條件指令可以被預(yù)測到，此前這部分工作是由專門的硬件單元來完成的，而現(xiàn)在可以用簡單的程序來取代，這樣就能節(jié)約不少的晶體管。
隨意在開普勒中NVIDIA將一大部分指令派發(fā)和控制的操作交給了軟件（驅(qū)動）來處理。而且GPU的架構(gòu)并沒有本質(zhì)上的改變，只是結(jié)構(gòu)和規(guī)模以及控制方式發(fā)生了變化，只要驅(qū)動支持到位，與游戲開發(fā)商保持緊密的合作，效率損失必然會降到最低——事實(shí)上NVIDIA著名的The Way策略就是干這一行的！
The Way（游戲之道）計(jì)劃可以保證NVIDA的GPU架構(gòu)與游戲完美兼容
這方面NVIDIA與AMD的思路和目的是相同的，但最終體現(xiàn)在架構(gòu)上還是有所區(qū)別。NVIDIA的架構(gòu)被稱為SIMT（Single Instruction Multiple Threads，單指令多線程），NVIDIA并不像AMD那樣把多少個運(yùn)算單元捆綁為一組，而是以線程為單位自由分配，控制邏輯單元會根據(jù)線程的任務(wù)量和SM內(nèi)部CUDA運(yùn)算單元的負(fù)載來決定調(diào)動多少個CUDA核心進(jìn)行計(jì)算，這一過程完全是動態(tài)的。
但不可忽視的是，軟件預(yù)解碼雖然大大節(jié)約了GPU的晶體管開銷，讓流處理器數(shù)量和運(yùn)算能力大增，但對驅(qū)動和游戲優(yōu)化提出了更高的要求，這種情況伴隨著AMD度過了好多年，現(xiàn)在NVIDIA也要面對相同的問題了，希望他能做得更好一些。
全新的Kepler相比上代的Fermi架構(gòu)改變了什么，看架構(gòu)圖就很清楚了：
Fermi GF100/GF110核心架構(gòu)圖
Kepler GK104核心架構(gòu)圖
GK104相比GF110，整體架構(gòu)沒有大的改變，GPU（圖形處理器集群）維持4個，顯存控制器從6個64bit（384bit）減至4個64bit（256bit），總線接口升級至PCIE 3.0。剩下的就是SM方面的改變了：
GF100和GF104的SM架構(gòu)圖
這里之所以要把GF104這顆中端核心的SM架構(gòu)圖也列出來，是因?yàn)镚F104相比高端的GF100核心做了一些細(xì)小的改動，這些改動也被沿用到了GK104當(dāng)中。另外從核心代號上來看，GK104其實(shí)就是用來取代GF104的，而取代GF100的核心另有他人。
GK104的SMX架構(gòu)圖
NVIDIA把GK104的SM（不可分割的流處理器集群）稱為SMX，原因就是暴增的CUDA核心數(shù)量。但實(shí)際上其結(jié)構(gòu)與上代的SM沒有本質(zhì)區(qū)別，不同的只是各部分單元的數(shù)量和比例而已。具體的區(qū)別逐個列出來進(jìn)行對比：
1. NVIDIA現(xiàn)在把流處理器稱為CUDA核心；
2. SFU（Special Function Units，特殊功能單元）是比CUDA核心更強(qiáng)的額外運(yùn)算單元，可用于執(zhí)行抽象的指令，例如正弦、余弦、倒數(shù)和平方根，圖形插值指令也在SFU上執(zhí)行；
3. Warp是并行線程調(diào)度器，每一個Warp都可以調(diào)度SM內(nèi)部的所有CUDA核心或者SFU；
4. Dispatch Unit是指令分派單元，分則將Warp線程中的指令按照順序和相關(guān)性分配給不同的CUDA核心或SFU處理；
5. LD/ST就是載入/存儲單元，可以為每個線程存儲運(yùn)算源地址與路徑，方便隨時隨地的從緩存或顯存中存取數(shù)據(jù)；
6. TMU是紋理單元，用來處理紋理和陰影貼圖、屏幕空間環(huán)境光遮蔽等圖形后期處理；
通過以上數(shù)據(jù)對比不難看出，GK104暴力增加CUDA核心數(shù)量的同時，SFU和TMU這兩個與圖形或計(jì)算息息相關(guān)處理單元也同比增加，但是指令分配單元和線程調(diào)度器還有載入/存儲單元的占比都減半了。這也就是前文中提到過的削減邏輯控制單元的策略，此時如何保證把指令和線程填滿一個CUDA核心，將是一個難題。
除了CUDA核心數(shù)量大增之外，開普勒架構(gòu)還有個很明顯的改變，那就是CUDA核心的頻率不再是GPU頻率的兩倍，現(xiàn)在整顆GPU所有單元的工作頻率都是相同的，GTX680的默認(rèn)頻率達(dá)到了1GHz！
NVIDIA的上代產(chǎn)品，比如GTX560Ti，一些AIC的超頻版本默認(rèn)核心頻率可達(dá)900MHz，CUDA頻率是1800MHz。按理說如果新一代架構(gòu)改變不是很大的話，在28nm的幫助下核心頻率到1GHz沒有問題，那CUDA頻率應(yīng)該可以到2GHz才對。而現(xiàn)在的情況則是CUDA的頻率“被減半了”。
NVIDIA官方對CUDA與核心同頻的解釋是——功耗原因，為了盡可能的控制GTX680的功耗，不再讓CUDA工作在兩倍頻率下。
對于這種解釋，筆者并不理解，如果CUDA頻率真能工作在2GHz下，性能提升兩倍，此時功耗增長兩倍又如何？如此增加功耗是值得的，并不影響GTX680顯卡的“每瓦性能”。
所以，筆者猜測此次CUDA與核心同頻，應(yīng)該有別的原因，以下猜測純屬虛構(gòu)，大家隨便看看不要當(dāng)真：
原因一：此次NVIDIA對SMX的結(jié)構(gòu)進(jìn)行了大幅度的調(diào)整，除了控制邏輯單元削減外，過于密集CUDA單元結(jié)構(gòu)也發(fā)生了一些變化，導(dǎo)致CUDA單元或控制邏輯單元上不了更高的頻率，所以現(xiàn)在就和AMD一樣同頻了；
原因二：保留實(shí)力。NVIDIA官方發(fā)言人在AMD發(fā)布HD7970之后曾表示：AMD GCN架構(gòu)“南方群島”核心的表現(xiàn)并沒有超出NVIDIA的預(yù)期，一切盡在掌握之中。而Kepler架構(gòu)則將比南方群島要強(qiáng)出許多，因?yàn)楸緛鞱VIDIA為新架構(gòu)設(shè)計(jì)的對手是AMD更強(qiáng)的新產(chǎn)品，但實(shí)際上南島并未達(dá)到NVIDIA的設(shè)想性能。
原因三：確實(shí)是功耗問題，強(qiáng)行讓CUDA工作在雙倍頻率下對GPU的電路設(shè)計(jì)提出了很高的要求，28nm新工藝目前可能還尚未完全吃透，上高頻有一定的難度。
雖然CUDA頻率達(dá)不到兩倍，但NVIDIA通過加入類似Intel睿頻的技術(shù)，一定程度上提高了工作頻率，性能也同比增長，而且高于預(yù)期，或者說是對手不如預(yù)期。
我們先來回顧一下顯存控制器的發(fā)展史：
NVIDIA：G80(384bit)-G92(256bit)-GT200(512bit)-GF100(384bit)
AMD：R600(512bit)-RV670(256bit)-RV770(256bit)-Cypress(256bit)-Cayman(256bit)-Tahiti(384bit)
384bit顯存應(yīng)該是高端顯卡的標(biāo)配
● GK104核心為什么只有256bit顯存？
大家應(yīng)該注意到了，NVIDIA近年來的高端顯卡，很少有256bit顯存的設(shè)計(jì)，現(xiàn)在就連AMD都升級到384bit顯存，256bit已經(jīng)很難在躋身為高端，為什么NVIDIA新一代的GTX680居然降級到了256bit？
答案在其核心代號上面，GK104的定位就是取代GF104/GF114，它并非是NVIDIA最高端的GPU，顯存方面自然不會用最高端的配置。
● GTX680顯存頻率彌補(bǔ)位寬不足，首次達(dá)到6GHz！
另外，之前我們反復(fù)提到過，AMD從HD4870開始第一次使用GDDR5顯存，GDDR5的標(biāo)準(zhǔn)幾乎可以說是AMD的人一手制定的，AMD歷代GPU憑借GDDR5超高頻率的優(yōu)勢，以較低的顯存位寬很好的控制了成本。
而NVIDIA從GTX480開始也使用了GDDR5顯存，但頻率一直都上不去，GTX400和GTX500系列顯卡的顯存頻率一直在4000MHz上下徘徊。NVIDIA的顯卡在GPU頻率方面超頻能力還不錯，但顯存的超頻空間幾乎沒有，即便有液氮的助力也無濟(jì)于事。
現(xiàn)在，隨著開普勒的發(fā)布，NVIDIA在顯存頻率上面終于反超AMD，重新設(shè)計(jì)的顯存控制器突破了頻率的桎梏，瞬間從4000MHz飆升至6000MHz，帶寬提升達(dá)50%之多，這個幅度就相當(dāng)于把256bit免費(fèi)升級至384bit，顯存帶寬不再是瓶頸了。
最后再來看看開普勒架構(gòu)在其它方面的改進(jìn)：
● 多形體引擎2.0：
從GTX480開始，NVIDIA就宣稱只有自己“做對了DX11”，因?yàn)镚F100核心擁有多達(dá)16個多形體引擎，每個多形體引擎內(nèi)部都有獨(dú)立的曲面細(xì)分單元，而HD5870整顆Cypress核心只有1個曲面細(xì)分單元。通過專項(xiàng)測試來看，GTX480的曲面細(xì)分和幾何性能都遙遙領(lǐng)先于HD5870。
AMD方面當(dāng)然也意識到了孽弱的曲面細(xì)分性能是個瓶頸，一方面強(qiáng)調(diào)“曲面沒必要分太細(xì)”，另一方面也在新一代產(chǎn)品中不斷的加強(qiáng)曲面細(xì)分性能。根據(jù)AMD官方的說法，HD6870通過雙超線程分配處理器將中等程度的曲面細(xì)分性能提高了2倍；HD6970通過雙圖形引擎又提升了2倍；而HD7970則重新設(shè)計(jì)了曲面細(xì)分單元，在所有等級下都可以達(dá)到HD6970的4倍！最終HD7970的曲面細(xì)分能力相比HD5870提升了10倍左右！
在AMD不斷更新架構(gòu)的同時，NVIDIA的DX11 GPU沒有變化（GF110和GF100是一樣的），顯然HD7970的曲面細(xì)分性能已經(jīng)超越了GTX580。這次該NVIDIA著急了。
在開普勒架構(gòu)中，我們看到了多形體引擎2.0版，結(jié)構(gòu)上沒有什么變化，但處理能力翻倍了。NVIDIA稱，Kepler的多形體引擎在同頻率下的性能是Fermi的兩倍，而且新引擎在重度曲面細(xì)分情況下的效率更高，性能損失更小。
DX11理論曲面性能性能測試，橫軸為細(xì)分級別
值得注意的是，GK104只有8個多形體引擎，而GF110有16個多形體引擎，但最終GTX680的曲面細(xì)分性能比GTX580還要強(qiáng)，看來單個引擎的效能確實(shí)翻倍了，超出那部分的性能應(yīng)該是高達(dá)1GHz頻率的貢獻(xiàn)。
可以看出，NVIDIA的曲面細(xì)分單元在重度細(xì)分模式下的效率更好一些，低級別模式下HD7970并不差還略占優(yōu)勢，但級別越高差距就越大。根據(jù)目前DX11游戲的發(fā)展趨勢來看，“曲面沒必要分太細(xì)”的說法已經(jīng)過時，不然AMD也就成倍的增加曲面細(xì)分性能了，未來的DX11游戲會加入高精度曲面細(xì)分引擎，屆時N卡的優(yōu)勢會得到體現(xiàn)。
● 更快的高速緩存：
GK104的緩存設(shè)計(jì)與GF100沒有區(qū)別，都是一級緩存、一級紋理緩存、二級緩存這樣的層級設(shè)計(jì)，而且緩存容量的配比也沒有變化，但因?yàn)槟K化設(shè)計(jì)的關(guān)系，總?cè)萘坑兴鶞p少。
緩存架構(gòu)讓各流水線之間可以高效地通信，減少了顯存讀寫操作
GK104的每個SMX當(dāng)中配有64KB的Shared Memory/L1，GK104總共擁有8個SMX，所以一級緩存的總?cè)萘渴?12KB。
GK104的每個光柵單元/64bit顯存控制器配有128KB的L2，GK104總共有4個64bit顯存控制器，所以二級緩存的總?cè)萘恳彩?12KB。
與GF100的1MB一級緩存、768KB的二級緩存相比，GK104的緩存容量確實(shí)小了很多，這個可以通過芯片透視圖明顯的看出。
雖然緩存容量變小了，但速度快了很多，NVIDIA強(qiáng)調(diào)GK104的L2帶寬比GF110增加了73%，其中改進(jìn)的算法提高了30%的緩存命中率，另外的43%則是得益于高達(dá)1GHz的核心頻率。此外，原子操作的吞吐量也大增3.5倍，尤其是單一共享地址的原子操作可提升11.7倍之多！
● 更多的紋理單元：
GK104的每個SMX內(nèi)部擁有16個紋理單元，8個SMX總計(jì)128個紋理單元；GF110的每個SM內(nèi)部擁有4個紋理單元，16個SM總計(jì)64個紋理單元；可以看出GK104這次大幅增加CUDA核心數(shù)量的同時，也沒有忘記紋理單元。
除了數(shù)量翻倍之外，紋理存取的限制也放開了，以前因?yàn)镈X11 API的限制，GPU最多只能對128個紋理進(jìn)行操作，而現(xiàn)在GK104可以使用超過100萬像素的紋理貼圖，而且可以并行的對多個紋理同時操作，在使用超大紋理時的CPU占用率大幅下降。但由于微軟DirectX API的限制，目前GK104的這些特性還只能在OpenGL API中體現(xiàn)，未來版本的DirectX可能會加入支持。
長篇大論的分析相信大家看得都很累，最后我們將Tahiti與GK104這兩顆GPU的所有規(guī)格都列出來，進(jìn)行全方位的對比：
下面就通過數(shù)據(jù)分析一下架構(gòu)的特性：
1. GK104的晶體管數(shù)比GF110減少了，但流處理器數(shù)量達(dá)到了三倍，NVIDIA改進(jìn)架構(gòu)、提高浮點(diǎn)運(yùn)算的努力效果顯著。但是，同為1536個流處理器，GK104的晶體管數(shù)要遠(yuǎn)大于Cayman核心，這就證明了SIMT還是要比SIMD更消耗晶體管；
2. GTX680的核心與顯存頻率都創(chuàng)新高，但是TDP卻不到200W，這都要?dú)w功于它小核心的設(shè)計(jì)、以及不再使用雙倍CUDA頻率的作法，NVIDIA控制功耗的作法成效顯著；
3. Tahiti的晶體管數(shù)是GK104的1.22倍，流處理器數(shù)量是1.33倍，這兩個數(shù)字差距不是很大，N/A雙方自DX10時代以來頭一次達(dá)到了相似的晶體管利用率；
4. 從Cayman到Tahiti，AMD用了1.63倍的晶體管數(shù)才讓流處理器數(shù)量達(dá)到了原來的1.33倍；從GF110到GK104，NVIDIA減少了晶體管數(shù)量卻讓流處理器達(dá)到原來的三倍；可以看出雙方都在向?qū)Ψ降募軜?gòu)靠攏，目的只有一個，就是提高GPU的運(yùn)算效能；
通過之前的測試數(shù)據(jù)來看，AMD的GCN架構(gòu)相比上代確實(shí)提高了GPU的效能。而NVIDIA方面，通過我們的測試來看，GTX680的性能也是遠(yuǎn)超GTX580。
在核心面積、晶體管數(shù)量、功耗、流處理器數(shù)量、顯存容量、顯存位寬得各方面都不占優(yōu)勢（唯一的優(yōu)勢就是頻率）的情況下，GTX680的綜合性能能夠超越HD7970，Kepler與南方群島的架構(gòu)孰優(yōu)孰劣，相信大家已經(jīng)心里有數(shù)了。
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