2025-01-24
全新 Blackwell GPU 架构 !!
NVIDIA GeForce RTX 5090 D 显示卡实测
文: Dominic Chan / 评测中心


是的,HKEPC 没有 RTX 5090 FE !! NVIDIA 正式发佈 GeForce RTX 5090 / 5090 D 显示卡,採用全新 GB202 绘图核心、升级新一代 Blackwell GPU 微架构,增至 21,760 CUDA Core、第 4 代 RT Core、第 5 代 Tensor Core 及 32GB GDDR7 记忆体。全新的神经渲染架构与 RTX 神经着色器开启了生成式 AI 游戏渲染新世代,加上 DLSS 4 的多帧生成功能令 FPS 帧率大幅提升。HKEPC 编辑部收到 NVIDIA 送测  RTX 5090 D 新卡,并与上代 RTX 4090 FE 进行对比测试。



GeForce RTX 50 系列登场 !! 

 

 

 RTX 5090

▲ GeForce RTX 5090 (Blackwell GPU)

 

 

终于来了 !! NVIDIA 在 24 日正式发佈首款採用 Blackwell GPU 架构、核心代号 GB202 的旗舰级 GeForce RTX 5090 / RTX 5090 D 显示卡。由于摩尔定律逐渐失效,传统 GPU 设计已经无法以原生渲染方式维持理想的游戏帧率,因此 NVIDIA 与游戏业界正朝向 Neural Rendering 神经渲染技术发展,将 AI 技术导入游戏应用中。Microsoft 亦宣布在未来的 DirectX 中正式支援向量运算协作,完全解放 Tensor Cores 用于游戏运算,PC 游戏界正迎来重大变革。

 

 

 RTX 5090 RTX 5090

 

 

因此,NVIDIA 新一代 Blackwell GPU 非常着重于 Neural Rendering 神经渲染的性能提升,透过原生传统渲染的一小部分成本生成绝大多数图元。配合 DLSS 4 超解析度和 MFG 多帧生成技术,大幅提高游戏帧率;再透过 DLSS 光线重建(RR),通过使用先进的 AI 方法对缺失的细节进行降噪和重建,以更低的运算成本和记忆体佔用达成原生渲染级画质。

 

此外,全新 Neural Rendering 神经渲染与 Neural Shaders 神经着色技术将加速游戏开发人员对 AI 的应用,例如即时生成和创建各种地形、物理模拟、更复杂的 NPC 角色行为,甚至即时生成游戏背景故事等等。Blackwell GPU 正在改变整个 PC 游戏的生态发展。

 

 RTX 5090 RTX 5090

 

 

与上代相比,NVIDIA Blackwell GPU 在 Shader Cores 性能提升大约为 20~25%,虽然幅度不算显着,但在 RT Core 和 Tensor Core 的全新 FP4 技术支援下,游戏性能却能实现倍数增长。以下是 Blackwell GPU 的主要关键创新:

 

 

◾为神经渲染而生的全新 SM 单元︰大幅增强神经渲染运算能力。与 NVIDIA Ada GPU 相比,NVIDIA RTX Blackwell SM 在每个时钟週期的整数数学输送量提高了一倍,这对于提高神经着色中至关重要的位址生成工作负载性能极为有利。

 

◾全新第 4 代 RT Core︰Blackwell GPU 对 RT Core 架构进行了重大革新,带来全新的光线追踪体验和神经渲染技术,进一步提升图形性能。

 

◾全新第 5 代Tensor Core︰引入全新的 FP4 功能,能将 AI 输送量提升一倍,同时将记忆体需求减半。此外,Blackwell 的数据中心级 GPU 还搭载第二代 FP8 Transformer 引擎,进一步提升处理效能。

 

◾NVIDIA DLSS 4︰全新 NVIDIA RTX Blackwell 架构支援 AI 多帧生成功能,能将 DLSS 4 的帧速率提升至上一代 DLSS 3/3.5 的两倍,同时保持甚至超越原生画质,并确保低系统延迟。

 

◾RTX 神经着色器︰引入小型神经网路至可程式设计着色器,开启 GPU 图形运算的新时代,为游戏开发者提供更灵活的创作工具。

 

◾AI 管理处理器(AMP) - AMP 支援多个 AI 模型(包括语音、翻译、视觉、动画、行为等)与图形工作负载同时共用 GPU,提升多任务处理能力。

 

◾GDDR7 Memory - GDDR7 ︰採用全新的超低电压 GDDR 显存标准,并使用 PAM3(脉冲幅度调制)信号技术,实现更高速的显存子系统,同时进一步提升能效。

 

◾Mega Geometry 技术︰一种新的 RTX 技术,旨在大幅提升光线追踪应用中的几何细节,带来更逼真的视觉效果。

 

 

 

GeForce RTX 50 新卡定价

 

定价方面,NVIDIA 将会于 1 月 30 日正式发佈 GeForce RTX 5080 及 GeForce RTX 5090 / 5090 D 显示卡。GeForce RTX 5080 型号基于 GB203 绘图核心,拥有 10,752 个 CUDA Cores、16GB GDDR7 记忆体,MSRP 定价 US$999。官方宣称其性能等同于 RTX 4080 的两倍。GeForce RTX 5090 / 5090 D 型号则基于 GB202 绘图核心,拥有 21,760 个 CUDA Cores、32GB GDDR7 记忆体,MSRP 定价 US$1,999,官方声称可实现 4K 240Hz 特效全开并启用 Path Tracing。

 

 

 RTX 5090

 

 

紧接着,NVIDIA 将于 2 月发佈 GeForce RTX 5070 及 GeForce RTX 5070 Ti 显示卡。两者同样採用 GB205 绘图核心。GeForce RTX 5070 型号拥有 6,144 个 CUDA Cores、12GB GDDR7 记忆体,MSRP 定价 US$549,官方声称其性能等同于 RTX 4090。GeForce RTX 5070 Ti 型号则拥有 8,960 个 CUDA Cores、16GB GDDR7 记忆体,MSRP 定价 US$749,官方宣称其性能等同于 RTX 4070 Ti 的两倍。

 

需要注意的是,以上性能宣称均基于 DLSS 4 的情况下作出的。

 

 

TSMC 4N 制程、NVIDIA GB202 绘图核心

 

NVIDIA GB202 绘图核心基于全新 Blackwell 微架构,并应用于 GeForce RTX 5090 系列产品之中。由于今代仍然维持採用 TSMC 4N 制程,CUDA Core 运算单元的提升幅度并没有上代那么明显,加上时脉反而有所下降,传统光栅图形运算性能提升约 20~25%。因此,今代主要的游戏性能提升来自第 4 代 RT Cores 与第 5 代 Tensor Cores,光线追踪性能以及神经渲染运算能力大约提升了近 1 倍。

 

GB202 GPU 晶片尺寸由 AD102 的 608mm² 大幅增至 750mm²,已达 Max Reticle Area 的 87%。电晶体数目亦由 763 亿个增至 922 亿个。完整的 GB202 晶片包含了 12 个图形处理集群 (GPC)、96 个纹理处理集群 (TPC)、192 个串流多处理器 (SM),总计 24,576 个 CUDA Cores、192 个 RT Cores、768 个 Tensor Cores 及 768 个 Texture Units。

 

 

RTX 5090

▲ NVIDIA GB202 Block Diagram

 

 

 

GB202 GPU 还包括 384 个 FP64 核心(每个 SM 配备两个),这些核心并未在上图中描绘。此外,FP64 的 TFLOP 速率是 FP32 操作 TFLOP 速率的 1/64,并包含少量 FP64 核心及极少量的 FP64 Tensor Core,以确保任何包含 FP64 代码的程式能够正常运行。

 

值得注意的是,GeForce RTX 5090 所採用的 GB202-300 晶片大约屏蔽了 11.5% 的运算单元,减少至仅有 11 个 GPC 单元、85 个 TPC 纹理处理群集及 170 个 SM 串流多处理器,总计 21,760 个 CUDA Cores、170 个 RT Cores 及 680 个 Tensor Cores。

 

IT快讯

 

 

在核心时脉方面,由于 GPU 规模进一步提升,因此时脉相较上代略有下降。GeForce RTX 5090 的预设时脉为 2,017MHz,Boost 时脉为 2,407MHz,最高 TGP 为 575W。

 

此外,GeForce RTX 5090 採用了 28Gbps 的 GDDR7 记忆体,配备 512-bit 记忆体介面,总频宽达 1,792GB/s,L2 Cache 容量大幅增加至 96MB。如此大的 Cache 缓存容量令所有应用程式均能受益,尤其是在光线追踪(特别是路径追踪)等复杂操作中,将带来巨大的性能提升。

 

 

GeForce RTX 5090 / 5090 D vs GeForce RTX 4090 vs GeForce RTX 3090 Specs

Graphics CardNVIDIA
GeForce RTX 3090
NVIDIA
GeForce RTX 4090
NVIDIA
GeForce RTX 5090 / 5090 D
GPU CodenameGA102AD102GB202
GPU ArchitectureNVIDIA AmpereNVIDIA Ada LovelaceNVIDIA Blackwell
GPCs71111
TPCs416485
SMs82128170
CUDA Cores / SM128128128
CUDA Cores / GPU104961638421760
Tensor Cores / SM4 (3rd Gen)4 (4th Gen)4 (5th Gen)
Tensor Cores / GPU328 (3rd Gen)512 (4th Gen)680 (5th Gen)
RT Cores82 (2nd Gen)128 (3rd Gen)170 (4th Gen)
GPU Boost Clock (MHz)169525202407
Peak FP32 TFLOPS (non-Tensor)35.682.6104.8
Peak FP16 TFLOPS (non-Tensor)35.682.6104.8
Peak BF16 TFLOPS (non-Tensor)35.682.6104.8
Peak INT32 TOPS (non-Tensor)17.841.3104.8
RT TFLOPS69.5191317.5
Peak FP4 Tensor TFLOPS with FP32 Accumulate (FP4 AI TOPS)N/AN/A1676/3352
Peak FP8 Tensor TFLOPS with FP16 AccumulateN/A660.6/1321.2N/A
Peak FP8 Tensor TFLOPS with FP32 AccumulateN/A30.3/660.6.2419/838
Peak FP16 Tensor TFLOPS with FP16 Accumulate142.3/284.6330.3/660.6N/A
Peak FP16 Tensor TFLOPS with FP32 Accumulate71.2/142.4165.2/330.4209.5/419
Peak BF16 Tensor TFLOPS with FP32 Accumulate71.2/142.4165.2/330.4209.5/419
Peak TF32 Tensor TFLOPS¹35.6/71.282.6/165.2104.8/209.5
Peak INT8 Tensor TOPS¹284.7/569.4660.6/1321.2838/1676
Frame Buffer Memory Size and Type24 GB GDDR6X24 GB GDDR6X32 GB GDDR7
Memory Interface384-bit384-bit512-bit
Memory Clock (Data Rate)19.5 Gbps21 Gbps28 Gbps
Memory Bandwidth936 GB/sec1008 GB/sec1792 GB/sec
ROPs112176176
Pixel Fill-rate (Gigapixels/sec)189.8443.5423.6
Texture Units328512680
Texel Fill-rate (Gigatexels/sec)555.961290.21636.8
L1 Data Cache/Shared Memory10496 KB16384 KB21760 KB
L2 Cache Size6144 KB73728 KB98304 KB
Register File Size20992 KB32768 KB43520 KB
Video Engines1 x NVENC (7th Gen) 1 x NVDEC (5th Gen)2 x NVENC (8th Gen) 1 x NVDEC (5th Gen)3 x NVENC (9th Gen) 2 x NVDEC (6th Gen)
TGP (Total Graphics Power)350 W450 W575 W
Transistor Count28.3 Billion76.3 Billion92.2 Billion
Die Size628.4 mm²608.5 mm²750 mm²
Manufacturing ProcessSamsung 8nm Custom ProcessTSMC 4nm 4N NVIDIA Custom ProcessTSMC 4nm 4N NVIDIA Custom Process
PCI Express InterfaceGen 4Gen 4Gen 5

 

◾Peak rates are based on GPU Boost Clock

◾Effective TOPS / TFLOPS using the Sparsity Feature