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Computex台北GPUのプロセスを開始するAMDは今年の7nmで - 32ギガバイトHBM 2メモリとベガ20は、主に最後の2年間を考慮に入れて深く学習や他の専門の市場のパフォーマンスを強制するAMDの欠如されている、今年の後半に期待されています。 GPU、7nm Vegaは、7nm Vegaのハイエンドゲームであれば、AMDについても考えている多くのハイエンドプレーヤーを引き付けています。
7nm Vegaグラフィックスカードについては、我々はまだほとんどの情報、特にその性能、最新の分析 7nmで65％によってベガのパフォーマンスは、浮動小数点性能20.9TFLOPSは、簡単にタイタンV NVIDIAのグラフィックスカードとテスラV100のスパイクが、今のコスト7nmでプロセスがあまりにも高価で、落下しないでください。
7nm Vegaコアの場合、以前の報告では、実際にはVegaコアの7nm改良版であり、コアサイズは変更されていませんでしたが、CUユニットはまだ64セットあります。
日本アスキーのウェブサイトは独特の分析をした。しかし、CU単位の数の大幅な増加が7nmでベガGPUを演算し、プラス7nmで技術は、65％の全体的な性能向上というパフォーマンス上の利点をもたらします。
元のテキストの計算プロセスは非常に複雑です。次に、計算プロセスの簡単な説明を示します。
・最初は、コンピューティング7nmでベガのコア領域であり、HBM 2ビデオメモリサイズ7.75x11.87mmは、公知の計算割合に応じ7nmでベガ面積は約358.5平方ミリメートル（15x23.9mm）であり、カウント360平方ミリメートル良い丸めているが、既存のRXベガ64のコアエリアは510mm2なので、7nmベガのコアエリアは現在のレベルの約70％に縮小されています。
•完全な計算コアエリアした後、その人によると、このインジケータのコアサイズに押し付けるが、それは、。グローバルファウンドリーズの以前の言及は2.8倍14nmの用LPPプロセスであるLPPプロセスあまりに7nmでトランジスタ密度の前に発表されていないコア面積を計算することであるが、 AMDは、あなたが14nmの用LPPのプロセスを使用している場合、それは720平方ミリメートルのコアエリアとなりますGFの公式リポジトリを使用しますが、自分自身のセルライブラリ開発の使用、密度が倍14nmのプロセスであるので、7nmでベガませんでした。
・それ以外の場合はコア面積はわずか70％に減少してはならない、この目的の反例のためのそれらの使用は、スケール7nmでベガのコアが増加していることを証明することで、少し漠然としたと推定されているここで考え、彼らは内部7nmでのベガは、少なくとも88のグループがあると思いますCU単位セル64の前に設定超える37.5％の増加。
・そして再び、彼らはGFの7nmでプロセスパフォーマンスデータを発表しました - 40％増のコンピューティングパワーGPU周波数でのパフォーマンスが変更される可能性があり、そしてAMDの7nmでのベガは、パフォーマンスにのみ焦点を当てていないので、このプロセスは、少し複雑ですが、また、消費電力を最適化します。
彼らの推定によると、 7nmでベガはHBM2メモリのための大幅な増加、TDPは上から295W 400W RXベガの消費電力を増加させますが、妥協ダウン可能性があるため、彼らは20％の頻度の増加の場合には、電力消費は依然として40％を削減することができると思います。
約65％の要するに、彼らの推計によれば、7nmでベガ性能向上、結果はコアスケール1.375xに頼ることであり、1.2倍の周波数は、単に1.375x1.2 = 1.65、65％の性能向上を達成します。
結果として、20.9TFLOPSに上げRXベガ12.66TFLOPS 64から浮動小数点性能7nmでベガは、この性能は非常に大きい、最強カードNVIDIAテスラV100浮動小数点性能のバージョンを計算NVlinkだけでなく、15.7TLOPS、タイタンV浮動小数点性能グラフィックスカード14.9TFLOPS（加速度周波数）に12.2ので、7nmでベガグラフィック性能が容易に現在のNVIDIAグラフィックカードおよびコンピューティングを超えます。
この計算のアスキー明るいスポットが、パフォーマンスは7nmでベガは、以前に過小評価されているように見えますが、その計算は、論理的なものの、巨大な抜け穴があるかもしれません - 現在7nmでのベガグラフィックは、一般的に7nmでTSMCの製造プロセスと考え、計算された標準は、GFデータはエラーの多くをもたらす可能性がある適用されます。
したがって、ここでの計算は以前の状況とは異なるリファレンスに過ぎません。Asciiが実際に推測すると、実際には7nm Naviコアが高性能コアである可能性は低いことが証明できます。それ以外の場合、AMDはこれを行うには少し無駄ですが、同時に2つの高性能コアを開発することは、AMDのスタイルから少し外れてしまいます。
Asciiで計算された7nm Vegaの性能にかかわらず、7nm Vegaのコストが正しいと言われることは間違いありません。元の記事の第3部でこの問題について話しました。
7 nm LPPプロセスのウェーハ価格は、1万米ドル（12インチウェーハ全体）で、14 nm PPPウェーハの2倍の高さです。
7nmプロセスではコア領域が約30％も大幅に削減されていますが、7nmチップのコストは製造コストの増加を考慮して40％以上増加すると予測されており、7nm Vegaは既存のRX Vegaである32GBのHBM 2メモリを使用します。 4倍の場合、コストが大幅に増加します。これらの2つの要素が加わると、7nm Vegaは短時間で消費者市場で使用することができません。
GF能力で、自分の現在の14nmのプロセスのチップはニューヨークのFab 8工場の生産では、7nmで将来のチップがここで生産されているもう一つの要因は、GFの7nmでも生産能力のアップグレードを検討し、彼らはお金が不足している - この前述の問題の前に身をGF、彼らは文句なしで問題に与えられた7nmでAMD TSMCの注文を入れて、だけでなく、個別にAMDは、2つの異なる7nmでプロセスをより有効に活用することができるようにプロセスパラメータは、クローズTSMCのプロセスを7nmで調整します。
非常に多くの要素が組み合わされているため、AMDは今や選択肢が少なく、7nm Vegaは高付加価値のプロフェッショナル市場にのみ優先順位を付けることができ、ゲーム市場は遅れています。
