为什么英伟达t4没有采用统一渲染构架 英伟达T4为何放弃统一架构？

为什么英伟达t4没有采用统一渲染构架

英伟达t4是一款应用于机器学习的GPU，它采用的是Turing架构，并且在性能上已经有了较大的提升。然而，在设计中，它并没有采用统一渲染构架，主要是由于以下几个方面的原因：

1、不同场景下的需求不同

不同的应用场景，对GPU的需求是不同的。例如，游戏场景下，需要实时进行图像渲染，所以需要更多的渲染单元。而在机器学习中，对于神经网络的计算，更需要的是大规模的并行计算能力。因此，在设计t4时，英伟达在根据不同的应用场景，进行了不同的设计，更加贴合各自的需求。

2、节省芯片面积和功耗

如何提升GPU的性能，并且节省芯片面积和功耗，是GPU设计中需要考虑的重要因素。通过采用统一渲染构架，可以大大简化渲染单元和计算单元的设计，减少芯片面积。但是，在机器学习中，更需要的是大规模的并行计算能力，因此采用纯计算单元的设计，可以更好地满足这方面的需求，并且也更加节省芯片面积和功耗。

3、机器学习的发展

随着近年来机器学习的发展，越来越多的应用场景使用GPU进行计算。在这种情况下，GPU的设计需要更加注重机器学习的需求。而统一渲染构架更适用于图形渲染，针对机器学习中的计算需求并不是最优解。因此，t4并没有采用统一渲染构架，而是采用更加专注于机器学习计算的设计。

4、Turing架构的优化

Turing架构是英伟达为GPU设计的一种新架构，它的优化主要是针对机器学习的需求进行的。具体来说，Turing架构在存储、传输和计算等方面进行了优化，提升了GPU在机器学习中的性能。这种优化不仅仅是在硬件上面，同时还有配套的软件，例如TensorFlow、PyTorch等，可以更好地结合GPU的硬件优化，提升机器学习的效率。因此，在Turing架构下，采用类似统一渲染构架的设计，并不能提升GPU在机器学习中的性能，而需要更加深入的优化。