神秘不再 NVIDIA下一代GPU架构Pascal初探

（原标题：神秘不再 NVIDIA下一代GPU架构Pascal初探）

在两年前的2014 GTC大会上，NVIDIA更新了该公司的产品路线图，Maxwell架构原定的接班人从Volta更新为Pascal（帕斯卡），后者将采用3D内存技术，拥有Terabyte/s级别的内存带宽以及崭新的NVLink总线技术，对于许多一直关注GPU技术的人士来说，这些新技术无疑让人十分振奋的。

Pascal是NVIDIA引入GPU计算后的第五代GPU架构，但是按照NVIDIA自己总的架构代数划分，则属于第十一代，而对消费者而言，最简单的描述就是：这是他们即将就能买到的新显卡。

在 4 月 6 日召开的NVIDIA GTC2016 上，NVIDIA CEO黄仁勋进行的主题演讲首次向公众公布了基于Pascal的两款 GPU：Tesla P100和架构名尚不清楚的中端版Pascal。

其中，Tesla P100作为旗舰级产品，具备了Pascal架构的所有特性：

极高的性能：针对HPC、深度计算以及甚多GPU的应用场合

NVLink：NVIDIA独家的新高速总线，专门用于GPU的高速互连

HBM2：目前最快、容量最高的堆叠式内存技术

统一内存和计算抢占：可以显著改进编程模型

16 纳米 FinFET（鳍式场效应管）制程：可以让Pascal实现更多的特性、更快的性能以及改善能效比

全面提升的Pascal GP100微架构

按照目前的资料看，GP100是Tesla P100的微架构代号，这样的区分在过往并未出现过，例如GM200微架构对应的GPU加速器就没有Tesla M200这样的说法，出现这样的区分，也许是因为NVIDIA从这一代产品开始将GPU计算产品看做一个非常严肃（赚钱？）的产品看待。

事实上，“GPU加速器”这样的称呼也是首次在这次大会上频繁出现，NVIDIA不断提“加速器”的说法，其目的就是希望突出产品的计算性能而不再仅仅是图形处理器。

解读完名字后，就让我们进入干货阶段吧。

NVIDIA的GPU计算产品被称作Tesla，这是从第一代针对GPU计算的 G80（Tesla 8，当时的GPU微架构也叫Tesla）开始，NVIDIA将传统微架构意义上的内核称作 streaming multiprocessor，简称SM，SM对来自并行运行的众多线程的指令进行创建、管理、调度和执行，而“内核”这个称呼则被NVIDIA用作 SIMD 中单个处理单元，GPU厂商的这些术语即使到现在对许多业内人士来说也都是有点混乱的。

从计算的角度，SM虽然已经算是一个内核，当时从图形处理的角度，它只负责可编程计算部分，缺乏一些图形渲染的固定功能硬件，例如三角形 Setup（设置）、Tessellation（镶嵌）、纹理等单元。

NVIDIA将若干SM组织为一个被称作GPC（图形处理簇，更早的时候被称作 TPC，纹理处理簇，因为那时候还没在这个层级上引入硬件几何处理单元），GP100拥有10个GPC，每个GPC拥有6个SM，合计有60个SM，每个SM拥有64个CUDA Core（或者说64路SIMD）和16个纹理单元，所以CUDA Core一共有3840个，纹理单元有240个。

虽然GP100足本版本是3840 Cuda Core，或者说60个SM，NVIDIA公布的Tesla P100却只有3584 Cuda Core（56 个SM），这意味着至少第一波的Tesla P100是非足本的，有4个SM被保留作为冗余以提升产能。

内存带宽方面由于引入了HBM2，峰值带宽为720GB/s，这离HBM2的 1TB/s 略有差距，但是依然达到了Tesla M40的三倍。