NVIDIA Fermi 마이크로아키텍처

||<table align=center><table bordercolor=#000000><table width=100%><bgcolor=white> GPU 마이크로아키텍처 ||

{{{#!wiki style="margin: 0 -10px -5px;min-height:26px" {{{#!folding [ 펼치기 · 접기 ] {{{#!wiki style="margin: -6px -1px -11px"	<rowcolor=#fff,#000> 설계 기반	CUDA 연산 능력	칩셋명	등장 시기	인코더	디코더	사용 제품	공정 노드
<colcolor=black,white> Tesla	<colcolor=black,white> 1.0	<colcolor=black,white> G80	<colcolor=black,white>	<colcolor=black,white>	<colcolor=black,white>	<colcolor=black,white>	<colcolor=black,white>
Fermi	2.0	GF100	2010년				TSMC 40 nm
		GF110	2010년				TSMC 40 nm
	2.1	GF104	2010년				TSMC 40 nm
Kepler	3.0	GK104	2012년 3월			GeForce 600 GeForce 700 GeForce GTX TITAN	TSMC 28 nm
		GK106	2012년 9월				TSMC 28 nm
		GK107	2012년 6월				TSMC 28 nm
	3.5	GK110	2012년 11월				TSMC 28 nm
Maxwell	5.0	GM107	2014년 2월			GeForce GTX 750/750 Ti	TSMC 28 nm
		GM108	2014년 3월			GeForce 800M	TSMC 28 nm
	5.2	GM200	2015년 3월			GeForce GTX TITAN X GeForce GTX 980 Ti	TSMC 28 nm
		GM204	2014년 9월			GeForce 900	TSMC 28 nm
		GM206	2015년 1월				TSMC 28 nm
Pascal	6.1	GP102					TSMC 16 nm
		GP104	2016년 5월			GeForce 10	TSMC 16 nm
		GP106	2016년 7월				TSMC 16 nm
		GP107	2016년 10월				Samsung 14 nm
		GP108	2017년 5월				Samsung 14 nm
Turing	7.5	TU102				GeForce 20	TSMC 12 nm
Ampere	8.6	GA102				GeForce 30	Samsung 8 nm
Ada Lovelace	8.9	AD102				GeForce 40	TSMC 4 nm
서버/HPC용 (배정밀도 연산 성능 특화)
Kepler	3.7	GK210	2014년 11월			Tesla K80	TSMC 28 nm
Pascal	6.0	GP100	2016년 4월			Tesla P100 Quadro GP100	TSMC 16 nm
Volta	7.0	GV100	2017년 5월				TSMC 12 nm
Ampere	8.0	GA100					TSMC 7 nm
Hopper	9.0	GH100					TSMC 4 nm
저전력

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1. 개요

2. 공개된 정보

2.1. 주요 변경점

• 코어(SM) 레벨 (Tesla 대비)
• ISA: PTX 2.0 (← PTX 1.0 for Tesla)
• 통합 주소 공간 도입

- C 및 C++ 포인터를 완전하게 구현 가능
- 64비트까지 확장 가능
• IEEE 754-2008 지원 (← IEEE 754-1985)

- Fused Multiply-Add (FMA) 연산 추가
• Predication 지원
• 프론트 엔드
• 백 엔드
• 스케줄러의 수가 1 → 2로 증가
• 단정밀도 처리량이 사이클당 8 → 32로 증가
• 배정밀도 처리량이 사이클당 1 → 16으로 증가
• 정수 곱셈기가 24비트 → 32비트로 확장
• 특수 유닛의 수가 2개 → 4개로 증가
• 메모리 서브시스템
• 공유 메모리 개선

- 기존 16 KB에서 최대 48 KB로 구성 가능
• L1 캐시 추가

- 총 64 KB의 메모리를 공유 메모리와 L1 메모리로 분할하여 사용
- 16 KB 또는 48 KB로 구성 가능
- GPGPU 작업의 성능이 크게 개선됨
• 기타
• 프로세서 레벨
• 메모리 서브시스템
• 최대 768 KB 크기의 L2 캐시 추가
• ECC 메모리 지원 추가

3. 사용 제품

3.1. GeForce 400

3.2. GeForce 500

3.3. Tesla 20

4. 여담