升級第 2 代 Ray Tracing 引擎 !!

Ray Tracing 光線追踪技術是一種密集型渲染技術，可以逼真地模擬場景及物件的光線，實時以物理方式渲染正確的反射、折射、陰影及間接照明效果。過去的 GPU 架構並無法對遊戲及圖形進行複雜的實時光線追踪處理，NVIDIA 經過過 10 年的研究及開發，終於在上代 GeForce RTX 20 的「Turing」GPU 微架構中加入硬體光線追踪加速引擎 —「RT Cores」，結合 NVIDIA RTX 軟件引擎，實現逼真的實時光線場景效果。

今代 GeForce RTX 30 系列的「Ampere」 GPU 升級了第二代的「RT Cores」，上代在 BVH 遍歷與射線三角交測運算能力，效能是第一代「RT Cores」的 2 倍，以往 Turning SM 在 Ray Tracing 運算時不能同時執行 Graphics 或 Compute 運算，今代 Ampere SM 強化了異步運算能力，當執行 Ray Tracing 運算時可同步進行 Graphics 或 Compute 運算，令 Ray Tracing 的遊戲執行效率大大提升。

圖上 GeForce RTX 20 系列執行「Wolfenstein：Youngblood」遊戲的 1 幀畫面，如果單純用 CUDA Cores 運算需要 51ms (~20fps)，如果交由 RT Cores 運算可下降至 20ms (~50fps)，如果啟用 DLSS 將部份運算交由 Tensor Core 處理器則可減至 12ms (~83fps)

如果換上 GeForce RTX 30 系列性能提升將會非常明顯，單純用 CUDA Cores 已降至 37ms、交由 RT Cores 運算可降至 11ms，如果啟動了 DLSS 將將部份運算交由 Tensor Core 處理器則可減至 6.7ms (~150fps)，Ray Tracing 性能提升非常明顯。

全新第 3 代 Tensor Cores 運算單元

上代 Turing GPU 採用第二代 Tensor Core 運算單元，這是專門用於執行向量及矩陣運算的運算單元，包括 INT8 及 INT4 精度的函數運算，以及更高精度的 FP16 運算工作，主要用於深度學習神經網絡運算、推理運算、矩陣運算等，提供更佳的硬體加速能力。

針對遊戲應用層面，Tensor Cores 其中一個重點就是加入全新 DLSS 深度學習超級採樣技術，透過深度神經網絡提取渲染場景的多維特徵，並智能地組合來自多個幀的細節，以構建高質量 3D 影像。與傳統的 AA 技術相比，DLSS 使用更少的輸入樣本，同時避免了透明度和其他復雜場景元素的算法難度。

Comparison of NVIDIA Turing vs Ampere Architecture Tensor Core

全新 Ampere GPU 微架構升級至第 3 代 Tensor Cores 運算單元，加入了更多不同類型的數據運算模式，例如加入新的稀疏性運算、TF32 及 BFloat 16 等新精度模式，同時在矩陣乘法的速度提高了 2 倍，同時 NVIDIA 針對每個 SM 內的 Tensor Cores 數目作出了重組，減少了一半 Tensor Cores 的數目，但每個 Tensor Cores 運算能力變得更為強大。

▲ RTX 2080 Super vs RTX 3080 矩陣數學運算能力比較

新一代 GeForce RTX 3080 的 Tensor Cores 能提供高達 119 TLOPS 的 FP16 累計，如果啟用了稀疏性運算下則可提升至 238 TFLOPS， INT8 及 INT4 精度的函數運算可達 238 與 476 TFLOPS，如果啟用了稀疏性運算後則可提升 1 倍，與 RTX 2080 Super 相較的話，其張量運算吞吐量提高了 2.7 倍。

由於 Amprer GPU 微架構的 Tensor Cores 運算能力大幅提升，啟動 DLSS 深度學習超級採樣的性能提升將會更為明顯，利用深度神經網絡提取渲染場景的多維特徵，並智能地組合多個幀中的細節，以構建看起來與原始圖像非常接近的結果，甚至在更高的分辨率中提升更佳的質素，圖上為 Watch Dog 遊戲分別在 1080p、4K 及 8K DLSS 下的畫質對比，可以看到透過第 3 代 Tensor Cores 及全新9 倍超分率縮放因子，使得遊戲在 8K 下再加上光線追蹤進行遊戲變成可能。