NVIDIA Maxwell 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=white> 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					TSMC 12 nm
Ampere	8.6	GA102					Samsung 8 nm
Ada Lovelace	8.9	AD102					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(SMM) 레벨 (Kepler 대비)
• SMX → SMM으로 명칭 변경
• Compute Capability: 3.x → 5.0
• 프론트 엔드
• 백 엔드
• 단정밀도 처리량이 사이클당 192 → 128로 감소
• 배정밀도 처리량이 크게 감소 (단정밀도 성능에 집중)
• 메모리 서브시스템
• 공유 메모리와 L1 캐시가 분리됨

- 공유 메모리의 크기가 SM당 16 KB~48 KB → 64 KB(GM107)/96 KB(GM204)로 증가

(단, 스레드 블록당 최대 용량은 48 KB로 동일하며 이후 GPU와의 호환성을 위해 최대 32 KB 사용을 권장)
• L1 캐시와 텍스처 캐시가 통합됨
• 기타
• 프로세서 레벨
• 메모리 서브시스템
• L2 캐시의 용량이 크게 증가
• NVENC 개선

3. 사용 제품

3.1. GeForce 700

3.2. GeForce 900

4. 여담