GeForce RTX 40 系列 GPU 正式亮相後，NVIDIA 進一步解釋 Ada Lovelace 架構的特性。
Ada Lovelace 核心架構
Ada Lovelace 架構的基礎其實很類似前一代的 Ampere 架構，同樣以 SM (Streaming Multiprocessor) 為構成單位，每組 SM 內含 128 個 CUDA Core、1 個 RT Core 和 4 個 Tensor Core。
這 128 個 CUDA Core 和 Ampere 架構一樣，其中一半專責處理 FP32（32 位元浮點數，又稱單精度浮點數）運算，另一半則可依需求，在 INT32（32 位整數）運算和 FP32 運算之間動態切換。
根據 NVIDIA 提供的資料，完整的 Ada Lovelace 架構 AD102 晶片擁有 144 組 SM，這包含多達 18432 個 CUDA Core、144 個第 3 代 RT Core 和 576 個第 4 代 Tensor Core，並且配倍 2 個可處理 AV1 編碼的第 8 代 NVENC 編碼器，整體規模比前代大了不少。
另外在台積電 4nm（TSMC N4）製程的加持下，AD102 晶片的電晶體數量來到 763 億個，且 Boost 時脈可達 2.5 GHz。在同樣功耗下，性能表現可達 Ampere 架構的 2 倍。而且相較於 Ampere 架構大約在 350W 左右就達到效能頂點，Ada Lovelace 架構可一路增加至 450W，還能維持有效的效能成長。
除了規模擴大和時脈提升，Ada Lovelace 架構還有幾項創新功能。
著色器執行重新排序（Shader Excution Reordering, SER）
GPU 以平行處理能力著稱，但程式發出的指令請求並不一定同時送來。再者，遇到光線追蹤的工作負載時，因為有著來自各種方向的光線在不同接觸表面上反彈，導致 GPU 需要因應不同的執行緒來處理不同的著色器，因此是出了名的難以平行處理，效率也相當低下。
透過著色器執行重新排序，把同類型的指令即時編排在一起，再同時發送給 GPU 進行處理，進而提高 GPU 的資源效率，這可讓光線追蹤的效能提升至 2 ~ 3 倍，整體遊戲效能也可提升 25%。
Displaced Micro-Mashes
Displaced Micro-Mashes 運用曲面細分（Tessellation）的手法，不需要完整的三維空間座標頂點資料，只需要在大塊的三角形做完簡單的 BVH (Bounding volume hierarchy)，再透過置換貼圖（Displacement Mapping）產生大量多邊形，這有點類似圖片壓縮／解壓縮的概念。
NVIDIA 表示，Displaced Micro-Mashes 可提升 BVH 速度達 10 倍，VRAM 占用率可減少到 20 分之 1。
Opacity Micro-Maps
Opacity Micro-Maps 則是在第 3 代 RT Core 新增半透明的定義。以往 Ampere 架構遇到像是樹葉間隙或霧氣等複雜的場景，會把工作丟回 Streaming Multiprocessor 處理，但效率低下。現在 Ada Lovelace 架構這層定義後，就能有效運用第 3 代 RT Core 加速處理。
DLSS 3
前日的報導已大致講明 DLSS 3 的原理特性，這邊再稍微補充幾點。
與過往 DLSS 2 以前相比，DLSS 3 新增的特色機制就是運用類似「內插補幀」的手法，在原生兩張畫格之間，產生新的畫格。而原有的 DLSS 機制也可在較低的原生解析度，以 Super Resolution 的方式擴增成 4 倍（長寬各 2 倍相乘）解析度像素。
因此，在這兩種機制的同時作用下，DLSS 3 總共可運用傳統原生渲染顯示的像素，產生額外 7 倍的像素內容。這代表執行 DLSS 3 時，其中 8 分之 7 的像素資料是透過 AI 生成的。
從表格中可以看到，DLSS 3 包含 GeForce GTX 900 系列以後就能支援的 NVIDIA Reflex 技術、GeForce RTX 20 系列開始支援的 DLSS Super Resolution 技術，以及 GeForce RTX 40 系列獨有的 DLSS Frame Generation 技術。
對於遊戲開發者來說，DLSS 2 要升級到 DLSS 3 其實相當簡單，引擎資料只要多提供 Reflex Marker 即可，這也可促進更已有 DLSS 2 的 AAA 遊戲加速導入 NVIDIA Reflex 低延遲技術。
總結
在以上幾種創新技術和規模擴大的加持下，Ada Lovelace 架構 GPU 才有能力打出相較於前代 2 ~ 4 倍的效能表現。欲知更多有關 GeForce RTX 40 系列 GPU 的效能表現，敬請鎖定我們的追蹤與評測報導。
