关于 Dataset
在 Datalore 中我们组建了一个 dataset (数据集) 其中包含 495 台 Nvidia 和 AMD Radeon GPU 的相关技术资料。 让我们来了解一下这些硬件随着时间的推移是如何逐渐进步的。
如何在 Datalore 中打开 Notebook?
Datalore 是由 JetBrains 托管的一款在线 Jupyter Notebook,并提供智能编码辅助。 Datalore 自带智能代码编辑器和强大的计算工具。
在此 Notebook 中点击右上角的 "Edit" 按钮。
数据集概览
该数据集包含 495 个 GPU 型号的详细信息:
GPU 制造商
GPU 类型
名称
发布年份
Fab = 制造工艺 (nm),这定义了处理程序中晶体管的大小
晶体管数量(百万)
裸芯片尺寸
内存大小,以兆字节(MB)为单位
GFLOPS = 每秒数十亿次浮点运算(32 位精度)
TDP(热设计功率)= 计算机芯片或组件产生的最大热量。
晶体管的摩尔定律
摩尔定律说,集成电路中的晶体管数量每 2 年就会增加一倍。 我们来看看它是否也适用于 GPU!
从下面的图中我们可以看到,摩尔定律在 2019-2020 年仍然有效,但在 2006-2018 年,增长几乎是线性的。
然而,摩尔定律对于晶体管密度几乎是正确的。 您可以根据下图
AMD Radeon 和 Nvidia 495 项 GPU 技术参数分析数据集
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