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Maxwell CUDA Core与Kepler CUDA Core大小、性能对比揭秘

NVIDIA官方并没有公布Maxwell架构CUDA Core相比Kepler架构的具体改变细节，不过我们依旧可以通过对比分析来粗略推测。当然基于技术原理的推测不可能做到100%准确，但至少能够反映出两代架构演变的部分内容。

底层猜测不是架构对比，考虑到如GM204和GK104这种规格的核心已经相对复杂，除了CUDA Core还有大量的周边辅助模块干扰，不容易对比。因此在这里使用结构比较简单的GM107和GK107来对比分析。同为Maxwell架构，GM107和GM204有逻辑层的调整，但底层CUDA Core应该没有变化。GK107与GK104同理，因此该对比有极高代表性。

GM204、GK104架构图对比。宏观上GM204是4(GPC)×4(SMM)×4(SM)的结构，比GK104上4(GPC)×2(SMX)多出一个细分的SM控制层(红框所示)。

先来看晶体管密度：GK107是1100万个/平方毫米，GM107是1250万个/平方毫米，GM107大约增加13.6%。相比之下，GK104的晶体管密度是1190万个/平方毫米，GM204是1360万个/平方毫米，GM204增加了大约14%。从这里可以看出，早期的28nm工艺下的Kepler产品，晶体管密度普遍相比目前较成熟的28nm工艺下的Maxwell产品低大约14%，说明TSMC的工艺还是有一定程度的改进。

接下来看两代产品，GK107有384个CUDA Core、核心面积118平方毫米、晶体管总数13亿个，512KB L2缓存。GM107是640个CUDA Core，核心面积为148平方毫米，晶体管总数18.5亿，L2缓存数量为2MB。GM107比GK107多了5.5亿晶体管，增幅42%，这多出来的晶体管主要用在了更多的CUDA Core和更多的缓存上。相比GK107，GM107的缓存大约多用了1.5亿晶体管左右。在这里假设所有周边控制单元的晶体管面积都和CUDA Core数量正比相关），那么Maxwell的GM107除去多增加的缓存后，剩余的部分大约占据了140平方毫米的面积（模糊估计值，包含了ROP、显存控制器等）。在不考虑其他干扰因素的情况下，算得Maxwell GM107的每个CUDA Core的面积为0.2平方毫米(140/640)，而Kepler GK104的每个CUDA Core面积为0.3平方毫米(118/384)。这样粗略估计显示，Maxwell每个CUDA Core的面积只有Kepler每个CUDA Core面积的大约60%。但考虑到工艺进步的14%，这个数据可能被放大至70%，但极限应该不会超过75%。用一个体积只有原来产品70%的CUDA Core，获得原来产品90%以上的性能，这设计也应该算是老黄的“黑科技”了。

GK104的SMX结构中(右)，一个控制结构要承担192个CUDA Core的调动任务，而GM204的SMM(左)中，依靠细分SM层(红框所示)，一个控制结构只需负责32个CUDA Core。这更能提高单个CUDA Core的效率，还能提升整个GPC结构的并行处理能力。

再来看GM204，此前GK104仅为每个SMX设计了传统的、只读的共享L1缓存，而GM204的SMM中，设计了一个96KB的全功能可读写L1缓存，除了诸如CUDA Core这样的计算单元或调度单元可以使用L1缓存外，纹理单元也能划分一部分内容用作纹理缓存。每个SMM配96KB L1，GM204共计16个SMM，总计1.5MB可读写L1，比之前的Kepler更强、更实用。再加上2MB的L2缓存，整个GM204的缓存体系可谓大幅度加强，这使得GPU内数据存储更为方便，也大幅度降低了内部计算单元的等待延迟；降低了核心通过显存控制器访问显存的次数，降低了显存控制器的工作压力。因此大幅度提升了数据命中率，显著提升了CUDA Core的效率。也正因为此，在实际计算的过程中，Maxwell CUDA Core在指令控制、数据等待、存储等环节的等待时间大幅缩短，让CUDA Core一直处于高效状态，借此大幅提高了计算效率。所以我们看到另一组官方数据显示“Maxwell每个CUDA Core在游戏中的实际性能大约是Kepler架构CUDA Core的1.4倍”。这看似和之前架构特性中的介绍矛盾，其实是将CUDA Core分离和融合进整体架构后的两种不同表述，玩家们心里有数了吗？