GPU体系结构:现代GPU三角形吞吐量的理论限制是什么？

Question

对于每个主要供应商的最新GPU架构，是否存在明显的最大“三角形/秒”瓶颈？如果是的话，它在架构上是什么?性能是什么？

Answer 1

你的问题不是那么容易回答，因为没有标准的定义，什么是“三角形/秒”的实际含义。

用了什么阴影？做了什么计算？三角形是如何表示的？在寻找GPU性能基准时，必须考虑到这一点以及更多的因素。

要实际比较GPU的性能，您必须查看一系列不同的度量。GFlop/s和记忆速度是一些基本的，但也看完整的基准分数(其中我肯定有很多)。

有些网站会编译这些测量数据，并以比较模式显示它们。快速搜索将我带到了这一页似乎包含了所需的一切 (我输入了一个示例搜索)。

这有助于比较两个GPU的性能，但是如果您想知道一个特定的GPU是否能够完成您希望它做的特定事情，这可能很难回答，而且如果没有更多关于您想要做的事情的更多知识，这是不可能的。

计算最大性能也是非常困难的，因为我相信GPU供应商没有共享他们在GPU上所做的一切，所以很难估计实际的性能。

Answer 2

NVIDIA :根据NVIDIA GeForce GTX 680白皮书，开普勒架构中的每一个流多处理器(在开普勒中称为SMX )都可以处理其他时钟中的一个多边形。680有8个SMX单位，产生4个多边形/时钟。NVIDIA GeForce GTX 980白皮书只提到980的几何性能应该是680的两倍；980有两倍的流多处理器(在Maxwell中称为SMM )，这意味着每个Maxwell SMM具有与开普勒SMX相同的每个时钟的多边形吞吐量。在一个特定的GPU中，SMM的数量并不总是容易找到的，但是cuda核的数量通常是公开的；因为Maxwell每个SMM有128个cuda核(开普勒SMX中有192个)，我们可以得出结论:基于Maxwell的GPU可以为每256个cuda核处理一个多边形/时钟。