GB202 GPU

GB202 GPU是英偉達公司基於Blackwell架構設計的旗艦級圖形處理器晶片,於2025年1月在CES上隨GeForce RTX 50系列顯示卡正式發布,主要套用於RTX 5090及RTX 5090 D等高端顯示卡。該晶片採用台積電定製的4NP工藝製造,電晶體數量高達922億,晶片面積約為750平方毫米。

完整的GB202核心設計包含12組圖形處理集群(GPC),總計最多可提供24576個CUDA核心,並支持512位寬度的GDDR7顯存,最高支持32GB。在實際產品中,例如RTX 5090及RTX 5090 D顯示卡搭載的GB202晶片啟用了21760個CUDA核心。該核心還集成了第五代Tensor Core、第四代RT Core,並引入了AI管理處理器(AMP),支持全新的DLSS 4技術。最終零售版RTX 5090的設計功耗(TGP)為575W。

基本介紹

  • 外文名:GB202 GPU
  • 產品類型:旗艦級圖形處理器晶片
  • 上市時間:2025年1月
核心規格,架構特性,產品型號,發布與銷售,產品設計,性能表現,

核心規格

GB202 GPU採用台積電(TSMC)定製版4NP(4nm)工藝製造,集成了高達922億個電晶體。其核心面積約為761平方毫米,相比上代AD102核心的616平方毫米有所增加,在NVIDIA GPU歷史上面積排名第三。電晶體密度約為每平方毫米1.229億個。
GB202採用GPC-TPC-SM層級設計:共12組圖形處理集群(GPC),每組GPC含8組紋理處理集群(TPC)(共96組TPC),每組TPC含2組流多處理器(SM)(共192組SM)。此外,每個SM單元中還包含兩個FP64(雙精度)核心,完整的GB202核心總計擁有384個FP64核心。
完整的GB202核心擁有24576個CUDA核心、192個第四代RT Core、768個第五代Tensor Core。
在實際已發布的消費級顯示卡(如GeForceRTX 5090/5090 D)中,GB202核心通常並未啟用全部192組SM。例如,RTX 5090/5090 D啟用了170組SM,對應21760個CUDA核心、170個第四代RT Core和680個第五代Tensor Core。
其一級快取為21.5MB。二級快取大小存在不同說法,有96MB與128MB等不同記載。其中,128MB為完整GB202核心的二級快取規格,而96MB則為實際消費級產品(如RTX 5090)所採用的規格。
GB202配備16組32-bitGDDR7顯存控制器,構成512-bit顯存位寬,支持最高32GB GDDR7顯存。在已發布的產品中,RTX 5090配備了32GB GDDR7顯存,而部分型號(如RTX 5090 D v2)則配備了24GB GDDR7顯存。顯存等效頻率標準為28Gbps,標準頻寬為1792GB/s。
滿血核心配備4組第九代NVENC編碼引擎和4組第九代NVDEC解碼引擎。在實際產品中,如RTX 5090啟用了3組第九代NVENC編碼引擎和2組第九代NVDEC解碼引擎,而RTX 5090 D則啟用了2組解碼引擎。支持PCIe 5.0 x16接口。
根據架構分析,完整的GB202核心憑藉其第五代Tensor Core和第四代RT Core,理論上可提供高達4000 AI TOPS(INT4)的人工智慧算力以及360 RT TFLOPS的光線追蹤算力。

架構特性

英偉達Blackwell架構下的旗艦GPU晶片GB202,集成了多項AI技術。其架構設計圍繞最佳化新的神經網路負載、降低顯存占用、最佳化AI精度與大模型以及實現更高能效等目標展開。完整的GB202核心包含12個圖形處理集群(GPC)、96個紋理處理集群(TPC)、192個流式多處理器(SM),總計24576個CUDA核心、192個RT Core、768個Tensor Core以及768個紋理單元,並配備512位顯存位寬。
在SM(流多處理器)單元中,所有的128個CUDA核心現在都能執行FP32或INT32運算,成為了全功能單元,不過每一個時鐘周期內它們只能二選一執行。每個SM單元包含128個CUDA核心、1個第四代RT Core、4個第五代Tensor Core、4個紋理單元、1個256KB的暫存器檔案和128KB的可配置L1共享快取。GB202集成了第五代Tensor Core,新增對FP4數據精度的支持,以應對DLSS 4和神經網路渲染等新技術的需求,提升了AI推理與訓練算力。得益於FP4運算,完整的GB202核心可達到4000 AI TOPS的AI算力。同時,GB202集成了第四代RT Core,其性能與功能為光線追蹤及未來的RTX Mega Geometry等高級圖形技術進行了專門最佳化。第四代RT Core採用了新的幾何運算模型,使完整核心可達到360 RT TFLOPS的光線追蹤性能。
GB202採用台積電4NP工藝製造,集成約922億個電晶體。其二級快取(L2)容量為128MB(在RTX 5090產品中為96MB)。
架構首次引入了AI管理處理器(AI-Management Processor, AMP),用於智慧型調度AI計算與圖形渲染負載,提升整體能效與資源利用率。Blackwell架構還重組了SM單元,引入了神經網路著色器(Neural Shaders),旨在將更多AI的能力融入傳統圖形渲染管線。
在軟體與API技術層面,GB202支持全新的DLSS 4技術,其基於Transformer模型的多幀生成(MFG)技術可提升幀生成效率並降低顯存占用。架構還支持著色器執行重排序(SER)2.0、NVIDIA Reflex 2等最佳化技術,並在媒體引擎(NVENC與NVDEC)中新增了對Y′CbCr 4:2:2格式的支持。
綜上所述,GB202通過SM單元算力升級、專用AI核心疊代、新增AI調度處理器以及集成神經網路渲染與DLSS 4等技術,體現了圖形處理技術向AI集成方向的發展。

產品型號

GB202核心完整規格為12組GPC、192個SM和24576個CUDA核心。該核心採用台積電4NP工藝製造,集成約922億個電晶體,擁有128MB的L2快取,並包含4組第九代NVENC編碼引擎和4組第九代NVDEC解碼引擎。其專業顯示卡型號RTX PRO 6000系列配備24064個CUDA核心和96GB GDDR7 ECC顯存。消費級顯示卡GeForce RTX 5090及RTX 5090 D啟用11組GPC,擁有170個SM和21760個CUDA核心。RTX 5090 D的Tensor Core數量未縮減,AI算力通過軟體限制,遊戲性能與RTX 5090幾乎無差異。為應對出口管制推出的RTX 5090 D v2核心規格不變(核心代號為GB202-240,CUDA核心數保持21760個,配備170個第四代RT Core和680個第五代Tensor Core,基礎頻率約2010-2017MHz,Boost頻率約2437MHz,TDP為575W),顯存縮減至24GB/384-bit GDDR7,遊戲性能影響較小而AI性能下降明顯。GB202是Blackwell架構旗艦遊戲核心,其下還有GB203、GB205等核心;根據規劃,Blackwell架構遊戲GPU還包括GB206和GB207,它們與GB202、GB203、GB205共同構成RTX 50系列,對應的顯存位寬分別為512-bit、384-bit、256-bit、192-bit和128-bit。不同產品型號對應不同的核心代號變體,例如RTX 5090 D v2的核心代號為GB202-240,而消費級旗艦產品(如RTX 5090)可能使用GB202-300-A1等代號。

發布與銷售

英偉達於2025年1月7日在CES(國際消費類電子產品展覽會)上發布了基於Blackwell架構的GeForce RTX 50系列顯示卡,GB202作為其旗艦GPU核心亮相。

產品設計

採用GB202晶片的顯示卡(如GeForce RTX 5090)在產品工程設計上為應對高功耗與高性能進行了專門最佳化。早期工程樣卡(如GB202-200-A1)曾採用雙12V-2×6(或12+4 Pin)供電設計,理論供電能力強勁;零售版產品普遍採用16針電源接口。最終零售版RTX 5090的設計功耗(TGP)為575W。工程樣卡階段還曾出現配備4組12V-2×6供電接口的PCB設計。PCB的視頻輸出接口設計因具體型號而異,常見配置為3個DisplayPort 2.1b接口和1個HDMI 2.1b接口。顯存顆粒多採用三星的16Gb 28Gbps GDDR7晶片。為應對高功耗帶來的熱密度挑戰,旗艦型號普遍採用大規模三風扇或雙風扇散熱方案。

性能表現

在極限超頻測試中,GB202核心具備較高的超頻潛力,如華碩Tony大叔的評測顯示,其核心頻率可超至3390MHz,顯存等效頻率可達34GHz。在此狀態下,3DMark基準測試成績為:Time Spy Extreme突破3萬分,Fire Strike Ultra接近3.7萬分,Port Royal超過4.3萬分。
在實際套用層面,搭載GB202核心的顯示卡相比前代RTX 4090 D,在遊戲性能、AI性能(特別是FP4精度計算)和內容創作性能上均有所提升。完整的GB202核心採用第5代Tensor Core和第4代RT Core,可達到約4000 AI TOPS和360 RT TFLOPS的理論性能。在DLSS 4技術下,遊戲幀率提升較為明顯。英偉達在CES 2025上宣稱,藉助AI驅動的渲染技術(如DLSS 4),RTX 5090的遊戲性能可達RTX 4090的兩倍。
值得注意的是,後續推出的特定版本因顯存規格縮減,在部分大語言模型推理等對顯存頻寬和容量敏感的AI負載中,性能下降可達20%,但在遊戲性能方面影響相對較小。例如,RTX 5090 D v2版本(顯存24GB/384-bit)在基於LLM大語言模型的AI文本推理生成和3D渲染套用中,性能相比滿血顯存版本(32GB/512-bit)下降約15%至20%,而遊戲性能基本保持一致。

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