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NVIDIA's Legendary RIVA TNT (NV4) Makes Gaming History with 16MB VRAM: Rewriting the Rules in October 1998!

2025-04-20 10:01:08 编辑：肉团资源网

RIVA TNT是nVIDIA研发的显示芯片，核心代号NV4，于1998年10月发布。这个系列被称为“3dfx的终结者”。TNT是TwiN Texel的意思。 TwiN Texel就是拥有2条32位像素流水线的架构，每条流水线有1个TMU，每个周期可并行处理两个像素，所以显示核心时脉达90MHz的RIVA TNT填充率能达到250M Texels/s；同时它还首次拥有24位深度缓冲，并拥有16MB显存。

RIVA TNT（NV4）于1998年10月发布，16MB显存

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NVIDIA的目标是让RIVA TNT的效能能达到3dfx Voodoo2的两倍。

但受制于0.25微米制程还没有成熟，RIVA TNT的制造工艺是0.35微米制程。这令到核心频率比原先预计的110MHz大幅降低，只有90MHz，在这一频率上RIVA TNT的综合效能并不及Voodoo2。

RIVA TNT是当时最快的显示核心之一，多间显卡厂商都加入了NVIDIA阵营，包括德国的Elsa和美国的Canopus，使RIVA TNT的综合性能虽然略逊色于Voodoo 2，但依旧实现了商业上的成功。

RIVA TNT（NV4）于1998年10月发布，16MB显存

同期，NVIDIA成为OpenGL architecture Review Board（OpenGL ARB）的成员。后来，NVIDIA意识到驱动程式的重要性，开始为RIVA TNT编写全新的驱动程式，这就是著名的“雷管”（Detonator）。

AMD于2020年11月16日发布全新架构计算卡Instinct MI100，AI性能暴涨7倍

Instinct MI100 是其迄今为止性能最高的HPC GPU，FP64双精度浮点性能首次突破10TFlops(也就是每秒1亿亿次)，并在架构设计上专门加入了Matrix Core(矩阵核心)，用于加速HPC、AI运算，号称在混合精度和FP16半精度的AI负载上，性能提升接近7倍。

AMD于2020年11月16日发布全新架构计算卡Instinct MI100，AI性能暴涨7倍

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Instinct MI100 集成多达120个计算单元、7680个流处理器，搭配32GB HBM2，带宽高达1.23TB/s，同时支持PCIe 4.0，集成Infinity Fabric x16高速互联通道，峰值带宽达276GB/s(相当于PCIe 4.0 x16的大约4倍)，而整卡功耗控制在300W。

AMD于2020年11月16日发布全新架构计算卡Instinct MI100，AI性能暴涨7倍

计算性能方面，FMA64/FP64双精度为11.5TFlops(每秒1.15亿亿次)，FMA32/FP32单精度为23.1TFlops(每秒2.31亿亿次)，FP32 Matrix单精度矩阵计算为46.1TFlops(每秒4.61亿亿次)，FP16 Matrix半精度矩阵计算为184.6TFlops(每秒18.46亿亿次)，Bfloat16浮点为92.3TFlops(每秒9.23亿亿次)。

如今的一块卡，就相当于20年前的一个大规模计算集群！

AMD上代计算卡Instinct MI50采用的还是Vega 20核心，60个计算单元，3840个流处理器，32GB HBM2显存带宽1TB/s，Infinity Fabric总线带宽92GB/s，功耗300W。

Instinct MI100的核心规模翻了一番，显存带宽提升了超过20％，Infinity Fabric带宽提升了整整2倍，但是功耗却完全没变(工艺应当也还是7nm)，新架构的能效可见一斑。

AMD于2020年11月16日发布全新架构计算卡Instinct MI100，AI性能暴涨7倍

新卡的性能更是不可同日而语，FP64双精度、FP32单精度性能均提升74％，FP32矩阵性能提升接近2.5倍，AI负载性能更是几乎7倍的飞跃。

在美国能源部旗下的橡树岭国家实验室，AMD MI100计算卡已经在支撑多项百亿亿次科研项目，涉及NAMD分子动力学模拟、CHOLLA星系形成研究、PIConGPU激光放射癌症疗法、GESTS流体动力学等等诸多前沿科技。

AMD Instinct MI100计算卡还有一个绝佳搭档，那就是AMD自家的霄龙数据中心处理器，慧与、戴尔、超威、技嘉等多家行业巨头都有提供这种双A方案。

当然了，只有硬件，是做不成高性能计算的，AMD同时一直在推进一站式软件解决方案ROCm。

从2016年初入江湖的1.x版本，2018年奠定基础的2.0版本，到2019年专注于机器学习的3.0版本，再到如今最新的4.0版本，AMD ROCm已经打造成了一整套针对机器学习、高性能计算的百亿亿次级开发方案，规划中的各项功能特性也基本都已经实现。

软件优化的力量无疑是巨大的，可以充分释放硬件潜力，比如说上代MI50，搭配ROCm 3.0的话性能相比于搭配ROCm 2.0可以提升3-4倍，而最新的MI100、ROCm 4.0联合，更是可以轻松带来5-8倍的性能提升。
AMD ROCm生态的进步速度非常快，已经有众多领域的头部厂商采纳和支持，而且它沿袭了AMD一贯的原则，那就是完全开源开放，非常方便代码迁移，比如说HACC(宇宙学)只用了一个下午，SPECFEM3D(地震学)半天就搞定，CHOLLA(天体物理学)花了几天，QUDA(量子物理学)也不过21天。