El #Nvidia Titan V usa HBM2, el #Geforce GTX 1180 probablemente GDDR6. El nuevo estándar de almacenamiento GDDR6 ya está en producción masiva en varios fabricantes. Recientemente, Nvidia y SK Hynix han firmado un acuerdo de suministro de chips de memoria para las nuevas tarjetas gráficas para Geforce GTX 1180 y probablemente GDDR6. Qué poderoso puede ser GDDR6, de acuerdo con wccftechahora ocupado por el competidor #Micron.

GDDR6 más rápido que el estándar

Aunque #GDDR6 es solo un desarrollo de GDDR5 y GDDR5X, que #actualmente está instalado en los modelos Geforce, el nuevo estándar permite transferencias de datos más rápidas y un menor consumo de energía mediante cambios.

Las especificaciones del JEDEC proporcionan 14 gigabits por segundo, pero Micron ya ha descubierto que sus chips pueden alcanzar 16.5 Gb / s o más, según el informe. Con un ligero aumento en las pruebas de voltaje fueron por lo tanto incluso 20 Gb / s posible. GDDR6 podría transferir 640 GB por segundo en una tarjeta gráfica con una interfaz de memoria de 256 bits. Eso sería casi tan rápido como el HBM2 en un Nvidia #Titan V con 652.8 GB / s. U.

GTX 1180 probablemente con GDDR6 estándar

Es probable que estos logros actualmente teóricos de GDDR6 sean relevantes en algún momento de la práctica con métodos de producción refinados y un mayor progreso. Actualmente, es más probable que #Nvidia en la Geforce GTX 1180 esté limitado a 12 o 14 Gbps y una interfaz de 256 bits.

Pero incluso con estas transferencias de datos de 384 a 448 GB / s sería posible. Un #AMD #Radeon RX Vega 64 alcanza 483 GB / s con HBM2, en una corriente Geforce GTX 1080 con GDDR5X es de 320 GB /s.

Nuevo rey de Nvidia

"Aquí está - el nuevo rey", con estas palabras floridas CEO de Nvidia #Jen-Hsun Huang presentada en este año, el Día de NVIDIA Editor, la nueva y orgullosa 789 euros caro #Geforce GTX 1080 en la prueba.

Como el primer Geforce basados en la #microarquitectura Pascal y fabricación FinFET de 16 nm procesa la insignia a ser la tarjeta gráfica más rápida hasta la fecha para los jugadores y trabajar al mismo tiempo extremadamente energieeffiezient. Estas promesas con mucho cuerpo se ponen a prueba en nuestra revisión de la GTX 1080.

Con Pascal, Nvidia está pasando del antiguo proceso de 28 #nanómetros de cuatro años (GTX 680 / HD 7970) a la producción de chips con un ancho de estructura de solo 16 nm. Los chips son producidos por TSMC usando el proceso FinFet y combinan significativamente más transistores en una huella más pequeña. Por lo tanto, la #GPU GP104 de la #GTX tiene 1080 orgullosos 7.200 millones de transistores en solo 314 mm² de área de matriz.

GeForce GTX 980 sigue siendo de 5,2 millones

La #GeForce GTX 980 sigue siendo de 5,2 mil millones a 398 mm². Además del mayor rendimiento de chips por oblea y el mayor beneficio correspondiente para el fabricante, las estructuras más pequeñas también permiten un menor consumo de energía o más rendimiento por vatio y, por lo tanto, una mejor eficiencia energética.

Otra novedad es la #memoria de video GDDR5X de la GTX 1080. Este es un desarrollo adicional de la VRAM GDDR5. GDDR5X ofrece velocidades de reloj más altas y, por lo tanto, más ancho de banda con una interfaz constantemente amplia para la #GPU.

Por el reloj de un 10 Gb / s y 256 #bits interfaz eficaz, el 8,0 GB de memoria de #vídeo de la GTX 1080 viene a 320 GB / s de ancho de banda y por lo tanto muy por encima del 224 GB / s de la GeForce GTX 980. Sin embargo, La #GTX 1080 maneja así menos de 336 GB / s de la Geforce GTX 980 Ti (con menos reloj, pero 384 en lugar de la interfaz de 256 bits). Para lograr la ventaja de rendimiento del 25% de la GTX 1080 con la GTX 980 Ti declarada por Nvidia, el ancho de banda de la nueva Geforce debe aumentarse en cualquier otro lugar.

Esto sucede, entre otras cosas, por la compresión de memoria mejorada. Por lo tanto, la #Compresión de color #Delta 2: 1 se ha optimizado en comparación con la arquitectura #Maxwell y se ha ampliado con los modos 4: 1 y 8: 1. En términos simples, cada cuadro se verifica antes de almacenarse en la memoria de video. El algoritmo busca colores similares en la imagen y los comprime. Esto reduce el volumen de datos y el ancho de banda requerido.

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