Diskussion zu: nVidia bereitet Mobile-Portfolio auf Turing-Basis für Anfang 2019 vor

[Leonidas]

Link zur News:
https://www.3dcenter.org/news/nvidia-bereitet-mobile-portfolio-auf-turing-basis-fuer-jahresanfang-2019-vor

[Gast]

Da die Turing Architektur für so kleine Karten viel Ballast mit sich schleppt, denke ich mal eher an einen Pascal Shrink (maximal kleine Optimierungen) auf 12nm. Daher dann auch GTX und kein RTX, weil man die RTX-Einheiten und die Deep-Learning Einheiten einfach weg lässt. Durch das Weglassen der Einheiten spart man Platz und Strom, was im Notebook nicht unwichtig ist und auch gleich den Geldbeutel von NVidia freut (billigere Fertigung)...
Durch den Shrink kann man dann vermutlich auch besser nach Bedarf fertigen lassen, weil man eine gewisse Anzahl 12nm Waver abnimmt, aber da recht kurzfristig entscheiden kann, welche GPUs da drauf gebrannt werden sollen.

[Gast]

Daher dann auch GTX und kein RTX, weil man die RTX-Einheiten und die Deep-Learning Einheiten einfach weg lässt. Durch das Weglassen der Einheiten spart man Platz und Strom, was im Notebook nicht unwichtig ist und auch gleich den Geldbeutel von NVidia freut (billigere Fertigung)...

Strom spart man damit gar keinen, wieviel Strom verbraucht wird bestimmt das Powerlimit bzw. bei unzureichender Kühlung das Temperaturlimit.

Das "Problem" beim Weglassen aller Turingspezifischen Merkmale ist, dass man plötzlich so viel Platz hat für Cuda-Cores hat, dass man beim normalen Rendering viel zu nahe an die RTX-Karten kommt und diese damit noch unattraktiver macht.

Beim RT-Core wäre das Argument noch denkbar, dass dieser eh zu langsam für den praktischen Einsatz wäre und man in deshalb gleich weglässt.

Ich denke aber die Tensor-Cores werden ziemlich sicher bleiben, da davon auch, und eigentlich besonders kleinere GPUs profitieren würden (z.B. von AI-Upsampling)

[Leonidas]

Normalerweise wäre das Upscaling bzw. DLSS gerade für die kleinen Karten ein Killerfeature. Seltsam, das nVidia dies bislang so beschränkt.