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NVIDIA Ada Lovelace GPUs der nächsten Generation werden den 5nm-Prozess von TSMC anstelle des Samsung-Prozesses verwenden

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Einer der bekanntesten Leaker für NVIDIA-GPUs hat gerade ein wichtiges Detail zu den kommenden Ada Lovelace-GPUs der nächsten Generation des Unternehmens bestätigt. Die brandneue Architektur wird auf dem 5nm-Prozess von TSMC aufgebaut. Dies sind massive Neuigkeiten, wenn sie wahr sind – und lassen Sie uns für eine Sekunde darüber sprechen. Kopite hat so ziemlich alle Details der Turing- und Ampere-Architekturen durchgesickert und war historisch gesehen äußerst genau. Das heißt, wie immer bei Lecks und vor mehreren Bestätigungen, ein Körnchen Salz hat noch niemandem geschadet.

NVIDIA Ada Lovelace-GPUs werden laut Brancheninsider „etwas früher herauskommen“

Kopite hatte bereits zuvor bestätigt, dass die Ada Lovelace-Architektur auf dem 5nm-Prozess aufgebaut wird, es wurde jedoch davon ausgegangen, dass es sich um einen Samsung-Knoten handelt. NVIDIA hatte die (richtige) Entscheidung getroffen, für Foundry-Services zu Samsung zu wechseln, weil es (genau) die Nachfrage vorhergesagt hatte, die TSMC treffen würde. Die gemeinsame Nutzung von Ressourcen mit Apple und AMD war ein Glücksspiel und NVIDIAs Entscheidung, sich für Samsung zu entscheiden, scheint größtenteils bestätigt worden zu sein.

Wenn dieses Leck jedoch korrekt ist, kehrt NVIDIA für seinen 5nm-Prozess zu TSMC zurück – und bedeutet wahrscheinlich, dass mindestens eine Flaggschiff-GPU-Serie bei TSMC produziert wird – ein Geschäft, das Samsung Foundries gerade verloren hat. Selbst wenn sie die High-End-Chips auf TSMC bauen und das Low-End bei Samsung halten (wo normalerweise das Volumen liegt), ist es immer noch interessant, weil Jensen das Vertrauen in Samsungs Fähigkeit verloren hat, mit den neuesten Nodes Schritt zu halten.

Kopite hat auch erklärt, dass die Ada Lovelace GPU früher als erwartet eintreffen wird, obwohl wir noch kein konkretes Datum haben, da sie den Zeitplan noch nicht bestätigt haben. Gerüchte besagen, dass Ada Lovelace-GPUs zwischen Q2 2022 und Q4 2022 auf den Markt kommen.

Zusammenfassung zur NVIDIA ADA GPU-Architektur

In vielerlei Hinsicht kann man sich Ada Lovelace als die erste Computer-Enthusiastin der Welt vorstellen. Sie ist die erste Person, die erkannt hat, dass die von Charles Babbage vorgeschlagene Analytical Engine Anwendungsmöglichkeiten hat, die über die reine Berechnung hinausgehen, und veröffentlicht auch den vermutlich ersten Algorithmus (und wird der erste Computerprogrammierer), der von einer solchen Maschine getragen werden soll. Es dauerte fast ein halbes Jahrhundert, bis Alan Turing während des Weltkriegs seine Arbeit beendete und den Allzweckcomputer erfand.

NVIDIA ist dafür bekannt, seine Architekturen auf prominenten Physikern, Mathematikern und Wissenschaftlern zu stützen, und Ada Lovelace ist nicht anders. Videocardz hat es tatsächlich geschafft, einen wichtigen Hinweis in NVIDIAs eigenem Merchandise-Store zu finden, der dieses Gerücht über die Lovelace-Architektur als die nächste Generation von GPUs des Unternehmens zu bestätigen scheint. Wenn Sie sich die Helden ansehen, die während der GTC-Keynote 2018 präsentiert wurden, finden Sie nicht nur Ada Lovelace, sondern potenziell alle zukünftigen Architekturcodenamen von NVIDIA. Jensen hat vielleicht heimlich die gesamte zukünftige Roadmap (so weit die Codenamen gehen) in der GTC’18-Keynote hinterlassen.

NVIDIA CUDA GPU (RUMORED) Vorläufig:

GPU TU102 GA102 AD102
Die Architektur Turing Ampere Ada Lovelace
Verfahren TSMC 12nm NFF Samsung 8nm 5nm
Grafikverarbeitungscluster (GPC) 6 7 12
Texturverarbeitungs-Cluster (TPC) 36 42 72
Streaming-Multiprozessoren (SM) 72 84 144
CUDA-Kerne 4608 10752 18432
Theoretische TFLOPS 16.1 37,6 ~80 TFLOPS?
Flaggschiff-SKU RTX 2080 Ti RTX 3090 RTX4090?
TGP 250W 350W 400-500W
Veröffentlichung September 2018 20. September 2022 (voraussichtlich)

Die NVIDIA AD102 „ADA GPU“ scheint 18432 CUDA-Kerne zu haben, basierend auf den vorläufigen Spezifikationen (die sich ändern können) von Kopite. Dies ist fast das Doppelte der in Ampere vorhandenen Kerne, was bereits ein massiver Fortschritt gegenüber Turing war. Dies ist nur möglich, weil NVIDIA dies anscheinend auf dem 5-nm-Prozess aufbaut, der eine erhebliche Die-Fläche und Leistungsreduzierung aufweist. Interessanterweise erreicht man bei einer Taktrate von 1,75 GHz auch die Single-Precision-Spitzenleistung der ADA 102 GPU: 64 TFLOPs.

Laut Kopite wird die ADA-Architektur über einen viel größeren L2-Cache verfügen (sowohl Turing als auch Ampere haben 6 MB Cache), was bedeutet, dass dies eine größere Architekturrevision sein könnte (wie Turing für Pascal und Pascal für Fermi/Kepler war) anstatt nur der übliche Prozess schrumpfen.

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