GPU 的數(shù)量和類型:1 Kepler GK110 CUDA核心數(shù)量：2496
 雙精度浮點(diǎn)性能：1.17 Tflops
 單精度浮點(diǎn)性能：3.52 Tflops
 專用存儲器總?cè)萘浚?GB
 功耗：225W熱設(shè)計(jì)功耗 
 
 　　　Tesla K20與GK110架構(gòu)
 　　　
 　　　NVIDIA對K20的描述是“3倍雙精度浮點(diǎn)性能”，并有Hyper-Q、Dynamic Parallelism等多種并行計(jì)算技術(shù)加持，這些是現(xiàn)有的GK104架構(gòu)不具備的。NVIDIA的PDF資料中介紹了GK110的SMX架構(gòu)，也是192個(gè)CUDA核心必須要承認(rèn)，以前泄露的有關(guān)GK110架構(gòu)的消息是錯(cuò)誤的，GK110的SMX架構(gòu)其實(shí)跟GK104還是一樣的，都是192個(gè)CUDA核心，32組SFU單元以及32個(gè)LD/ST單元。除去其他的功能單元之外，GK110核心總共有15組SMX單元，2880個(gè)CUDA核心，但是Heise聲稱并非所有單元都是啟用的，實(shí)際上可能只有13-14組SMX單元，實(shí)際CUDA核心是2496或者2688個(gè)。顯存位寬是384bit，已為黃仁勛和NVIDIA CTO確認(rèn)。由于CUDA核心數(shù)已經(jīng)低于之前的報(bào)道，顯存位寬降到384bit也是很自然的事，如果保持GK104的6Gbps顯存速率，那么GK110的帶寬將達(dá)到288GB/s，終于超過AMD GCN架構(gòu)的260GB/s了。NVIDIA給出的3倍雙精度浮點(diǎn)性能不知是跟GF110顯卡還是跟GF110核心的Tesla加速卡做的比較，GF110的單精度浮點(diǎn)能力為1.58TFLOPS，顯卡中的雙精度為單精度的1/4，也就是0.4TFLOPS，但是GF110核心的Tesla卡雙精度能力可達(dá)單精度1/2，大約是0.8TFLOPS。如此一來，如果以顯卡為基礎(chǔ)，GK110的雙精度浮點(diǎn)性能大約是1.2TFLOPS以上，如果是Tesla卡的3倍，那就是2.4TFLOPS以上，鑒于后者已經(jīng)超出之前傳聞的2TFLOPS的能力，GK110的雙精度浮點(diǎn)能力應(yīng)該是1.2TFLOPS或更高。
 　　　Tesla K20配置了6pin+8pin供電接口核心面積和TDP未知，不過K20配備的是6pin和8pin供電接口，最大TDP不會(huì)超過300W。晶體管數(shù)量也是一個(gè)70億，準(zhǔn)確點(diǎn)說是71億。顯卡規(guī)格方面的信息基本就是這么多了，再來看一下NVIDIA為GK110所增加的新技術(shù)吧。
 　　　
 　　　Dynamic Parallelism（動(dòng)態(tài)并行）
 　　　
 　　　GK110架構(gòu)的首要目標(biāo)之一就是使程序員更方便地調(diào)用GPU強(qiáng)大的并行計(jì)算能力。傳統(tǒng)的模式下，GPU每次操作都需要CPU的參與，而Dynamic Paralleliom的存在使得GPU接收數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)動(dòng)態(tài)刷新線程而無需CPU參與。由于內(nèi)核有了獨(dú)立載入工作負(fù)載的能力，動(dòng)態(tài)并行技術(shù)允許程序直接在GPU上運(yùn)行。這項(xiàng)技術(shù)的好處就是可以降低編程的復(fù)雜性，原本需要200-300行代碼才能完成的工作在GK110顯卡上只需要30行就可以了。
 　　　
 　　　Hyper-Q
 　　　
 　　　上一項(xiàng)技術(shù)強(qiáng)調(diào)的是簡化操作，是給CPU減負(fù)，而Hyper-Q則是增加了CPU同時(shí)載入工作的核心數(shù)，是在提升=高CPU的利用率，避免CPU過多的閑置。Fermi架構(gòu)中CPU只能同時(shí)運(yùn)行一個(gè)MPI（Message Passing Interface消息傳遞接口）任務(wù)，但是在GK110架構(gòu)中CPU同時(shí)運(yùn)行的MPI任務(wù)數(shù)多達(dá)32個(gè)。傳統(tǒng)的MPI任務(wù)主要基于多核CPU應(yīng)用，與GPU強(qiáng)大的并行計(jì)算能力相比，CPU處理的MPI任務(wù)量實(shí)在是太小了，往往會(huì)帶來虛假的GPU依賴性，導(dǎo)致GPU的性能無法有效利用，Hyper-Q大幅提高了CPU可以分配給GPU的MPI任務(wù)量，如果同時(shí)傳遞32個(gè)任務(wù)給GPU，那么理論性能會(huì)達(dá)到Fermi架構(gòu)的32倍，實(shí)際應(yīng)用中雖然不會(huì)這么夸張，但是優(yōu)化調(diào)度之后GPU的并行計(jì)算能力還是會(huì)有改善。
 　　　
 　　　GPU Direct
 　　　
 　　　GPU Direct直連是NVIDIA官方PDF中沒有提到的，不過依然值得解釋一下。NVIDIA已經(jīng)推出了基于Kepler架構(gòu)的GeForce GRID云游戲技術(shù)，那么使用Kepler顯卡的服務(wù)器就免不了要互相交換數(shù)據(jù)。GPU Direct技術(shù)可以讓服務(wù)器的中不同顯卡直接讀取顯存的數(shù)據(jù)，甚至不同服務(wù)器之間的顯卡也可以通過網(wǎng)卡讀取另一塊顯卡顯存中的數(shù)據(jù)，簡單來說就是提高了顯卡的數(shù)據(jù)交換能力，所需的步驟更少，延遲更低。
 　　　
 　　　CUDA 5
 　　　
 　　　要想使用上面介紹的技術(shù)就必須使用新的CUDA 5，GTC大會(huì)上NVIDIA已經(jīng)發(fā)布了一個(gè)預(yù)覽版的CUDA 5 SDK，正式版將在今年三季度發(fā)布。Kepler顯卡發(fā)布之后，Tesla家族也終于迎來架構(gòu)更新，而且很快就會(huì)有更新架構(gòu)的Tesla加速卡，得益于GK104良好的效能比，NVIDIA的Tesla加速卡也具備了這樣的能力，性能更強(qiáng)的同時(shí)功耗更低。新一代GK110架構(gòu)重點(diǎn)針對GPU計(jì)算性能做了加強(qiáng)，雙精度浮點(diǎn)能力提升到之前架構(gòu)的三倍，并有動(dòng)態(tài)并行、Hyper-Q、GPU Direct等技術(shù)輔助，無論是易用性還是性能都有明顯改善，擔(dān)當(dāng)起GPU計(jì)算的光榮使命了。