完美DX10!ATI新王者HD2900XT权威评测
分享
对于一款采用统一渲染架构的GPU来说,统一着色单元就是它的核心,因为通常所说的顶点和像素都要由统一着色单元处理,DX10新引入的几何着色以及未来的GPU物理加速技术也是完全依靠统一着色单元。所以,统一着色单元的架构及规模决定了GPU的运算能力以及显卡的3D游戏性能!
第四章\\第六节 Stream Processing Units(流处理器)
NVIDIA将G80的128个统一着色单元命名为Streaming Processors;ATI将R600的64个统一着色单元命名为Stream Processing Units。一字之差导致其含义完全不同,虽然通常都称之为流处理器,但其结构相差甚远,所以无法单纯通过数量来判断其处理能力。也正是从DX10开始,NVIDIA和ATI在Shader设计方面走上了截然相反的道路,两者分别对传统的Shader架构进行了革命性改进,在介绍R600的SP之前,首先从传统Shader的弊端谈起:
第四章\\第六节\\第一小节 SIMD架构的弊端
在图形处理中,最常见的像素都是由RGB(红黄蓝)三种颜色构成的,加上它们共有的信息说明(Alpha),总共是4个通道。而顶点数据一般是由XYZW四个坐标构成,这样也是4个通道。在3D图形进行渲染时,其实就是改变RGBA四个通道或者XYZW四个坐标的数值。为了一次性处理1个完整的像素渲染或几何转换,GPU的像素着色单元和顶点着色单元从一开始就被设计成为同时具备4次运算能力的运算器(ALU)。
数据的基本单元是Scalar(标量),就是指一个单独的值,GPU的ALU进行一次这种变量操作,被称做1D标量。由于传统GPU的ALU在一个时钟周期可以同时执行4次这样的并行运算,所以ALU的操作被称做4D Vector(矢量)操作。一个矢量就是N个标量,一般来说绝大多数图形指令中N=4。所以,GPU的ALU指令发射端只有一个,但却可以同时运算4个通道的数据,这就是SIMD(Single Instruction Multiple Data,单指令多数据流)架构。
显然,SIMD架构能够有效提升GPU的矢量处理性能,由于VS和PS的绝大部分运算都是4D Vector,它只需要一个指令端口就能在单周期内完成4倍运算量,效率达到100%。但是4D SIMD架构一旦遇到1D标量指令时,效率就会下降到原来的1/4,3/4的模块被完全浪费。为了缓解这个问题,ATI和NVIDIA在进入DX9时代后相继采用混合型设计,比如R300就采用了3D+1D的架构,允许Co-issue操作(矢量指令和标量指令可以并行执行),NV40以后的GPU支持2D+2D和3D+1D两种模式,虽然很大程度上缓解了标量指令执行效率低下的问题,但依然无法最大限度的发挥ALU运算能力,尤其是一旦遇上分支预测的情况,SIMD在矢量处理方面高效能的优势将会被损失殆尽。
第四章\\第六节\\第二小节 G80全新的MIMD架构
而G80打破了这种传统设计,NVIDIA的科学家对图形指令结构进行了深入研究,它们发现标量数据流所占比例正在逐年提升,如果渲染单元还是坚持SIMD设计会让效率下降。为此NVIDIA在G80中做出大胆变革:流处理器不再针对矢量设计,而是统统改成了标量ALU单元。
如此一来,对于依然占据主流的4D矢量操作来说,G80需要让1个流处理器在4个周期内才能完成,或者是调动4个流处理器在1个周期内完成,那么G80的执行效率岂不是很低?没错,所以NVIDIA大幅提升了流处理器工作频率(两倍于核心频率),扩充了流处理器的规模(128个),这样G80的128个标量流处理器的运算能力就基本相当于传统的64个(128×2÷4)4D矢量ALU。
当然这只是在处理4D指令时的情形,随着图形画面越来越复杂,1D、2D、3D指令所占比例正在逐年增多,而G80在遇到这种指令时可说是如鱼得水,与4D一样不会有任何效能损失,指令转换效率高并且对指令的适应性非常好,这样G80就将GPU Shader执行效率提升到了新的境界!
与传统的SIMD架构不同,G80这种超标量流处理器被称为MIMD(Multiple Instruction Multiple Data,多指令多数据流)架构。G80的架构听起来很完美,但也存在不可忽视的缺点:根据前面的分析可以得知,4个1D标量ALU和1个4D矢量ALU的运算能力是相当的,但是前者需要4个指令发射端和4个控制单元,而后者只需要1个,如此一来MIMD架构所占用的晶体管数将远大于SIMD架构!
G84/G86的成本控制远不如G71/G73
G80拥有6.81亿晶体管,考虑到它那强大的性能可能很多人并不认为它的晶体管规模比较恐怖,但是如果大家稍微留意一下G84和G86核心,就会发现仅有128Bit显存控制器、32个流处理器的G84(2.89亿)和16个流处理器的G86(2.10亿),其最终游戏效能其实要低于上代的G71(2.78亿)和G73(1.77亿)!
G80的128个1D标量ALU听起来规模很庞大,而且将4D矢量指令转换为4个1D标量指令时的效率也能达到100%,但实际上如果用相同的晶体管规模,可以设计出更加庞大的ALU运算器,这就是R600统一渲染单元的架构。
0人已赞
第1页:完美DX10!ATI新王者HD2900XT权威评测第2页:完美DX10!ATI HD2000系列评测提纲第3页:2007显卡年!AMD/NVIDIA决战图形市场第4页:奋起直追!全新Radeon HD 2000产品线解析第5页:功能化发展!Radeon HD2000系列亮点逐个看第6页:第二章:统一渲染架构解析第7页:第二章/第二节:革命!R600的统一渲染架构第8页:4第9页:第三章:DirectX发展回顾以及DirectX10详细介绍第10页:第二节 DX10的架构特性 以及带来的好处第11页:第三章/第三节:ATI 3Dc功能回顾第12页:3第13页:3第14页:3第15页:3第16页:集众家之长,R600架构总览第17页:R600架构分块介绍第18页:Setup Engine(装配引擎)第19页:Ultra-Threaded Dispatch Processor(超线程分配处理器)第20页:Stream Processing Units(流处理器)第21页:R600的超标量SIMD架构第22页:4第23页:5第24页:ATI片内缓存相关技术第25页:Memory Control(显存控制器)第26页:第六章 R600的神工鬼斧——Tessellation技术第27页:第六章\\第二节 传统的虚拟3D技术回顾第28页:第二小节 凹凸贴图 Bump mapping第29页:第六章\\第二节\\第三小节 法线贴图(normal mapping)第30页:视差贴图技术parallax occlusion mapping第31页:位移贴图(displacement mapping)第32页:Ati的独门秘籍 Trumform 第33页:Tessellation技术第34页:神奇的小数点——细分网格算法中小数位的意义第35页:Tessellation效率的源泉——控制“笼子”第36页:Tessellation技术的流程第37页:Tessellation技术的应用和前景第38页:1第39页:AA发展第40页:CFAA第41页:123第42页:ATI显卡产品形象代言人——Ruby四度出击第43页:X800 & X850 Ruby第44页:DX9C的最高境界 X1800 Ruby第45页:R600 DX10 Ruby高清晰截图赏析第46页:R600 DX10 Ruby引擎和技术解析第47页:23第48页:R600 DX10 Ruby所用图形引擎揭秘第49页:1第50页:2第51页:第九章\\第二节第52页:庞大的运算资源,R600单卡就能物理加速第53页:3第54页:第四章:AMD高清视频功能解析第55页:22第56页:第三节 硬件视频加速第57页:第四节 UVD 引擎解码流程第58页:第五节 UVD测试第59页:第一节 电脑音频的数码之路第60页:第二节 HDMI数字音频技术背景第61页:第三节 各种显卡HDMI接口方案第62页:第四节 R600系列方案第63页:第五节:实战R600音频播放第64页:第六节 HD 2900XT怎么用?第65页:显卡介绍第66页:123123第67页:显卡介绍第68页:123第69页:显卡介绍第70页:3第71页:123123第72页:测试系统配置和设置第73页:阿苏大发送颠覆第74页:113123第75页:4第76页:05第77页:06第78页:游戏第79页:游戏第80页:123第81页:6第82页:6第83页:交火第84页:功耗测试第85页:1第86页:第二节 客观,公正,专业,全面,泡泡网为您带来最权威的DX10测试第87页:第三节 Call of Juarez游戏DX10测试 第88页:第四节 DirectX SDK测试(微软官方2007年四月版)第89页:第四小节:Draw Predicated第90页:第七小节:MotionBlur10第91页:第十小节:Skining 10第92页:第十四章 总结 另觅蓝海!AMD让ATI看得更远第93页:123