NVIDIA는 한국시각 기준 8월 21일 오전 1시부터 시작한 #BeForTheGame 라이브 스트리밍 행사(링크)에서 GeForce RTX 20 시리즈를 공식 발표했습니다. 가격은 RTX 2080 Ti가 999달러, 2080이 699달러, 2070이 499달러부터 시작. 레퍼런스 격인 Founder's Edition은 100달러 (2080 Ti는 200달러) 더 비싸고, 클럭도 더 높습니다.

 

 

한편 스펙은 아래와 같은데, 대체로 사전 유출된 정보와 같았고 오늘의 주인공이라면 처음 윤곽이 드러난 RTX 2070이랄 수 있겠습니다. 닥터몰라는 라이브 스트리밍 해설 중계를 통해(링크) RTX 2070이 2080 대비 어느 정도의 성능을 보일지 간단히 전망한 바 있습니다.

 

 

 

 

 

한편 NVIDIA는 이날 발표에서 RTX 2070이 TITAN Xp의 성능을 뛰어넘을 것이라 밝혔는데, 그 기준이 새로 도입한 RTX-Op/s라는 단위라 아직은 기존 게이밍 성능이 베일에 가려 있는 상황입니다. 이들은 9월 20일부터 공식 판매되며 프리오더는 오늘부터 가능합니다.

 

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+ 보너스 : RTX-OPS는 어떻게 산출되는가?

 

NVIDIA는 GeForce RTX 20 시리즈를 출시하며 RTX-OPS라는 새로운 성능의 척도를 제안했습니다. 이 값은 Turing을 구성하는 세 가지 연산 유닛 - 쿠다코어, 텐서코어, RT코어 각각의 연산 성능을 FLOPS 단위로 계량한 뒤 산술평균값을 취한 것입니다. 간단히 케이스 바이 케이스로 봅시다.

 

GeForce RTX 2080 Ti의 경우, 4352 쿠다코어 / 544 텐서코어를 탑재했으며 RT코어의 연산 성능은 10 GigaRays/s로 알려졌습니다. 한편 (쿠다코어) 연산 성능은 14 TFLOPS (FP32 부동소수점 연산 성능) / 14 TIPS (INT32 정수 연산 성능) 으로 발표된 바 있지요.

 

- 4352 (쿠다코어 개수) x 2 (ALU당 2개 벡터 연산) x 1.635 (GHz) = 14231 GFLOPS 또는 GIPS = 14.2 TFLOPS 또는 TIPS

(* 여기서 알 수 있듯, 14 TFLOPS / 14 TIPS라는 수치는 Founder's Edition 기준입니다)

 

한편 텐서코어 연산 성능은 다음과 같습니다.

 

- 544 (텐서코어 개수) x 2 (ALU당 2개 벡터 연산) x 64 (4x4x4 행렬) x 1.635 (GHz) = 113848 GFLOPS = 113.8 TFLOPS

(* NVIDIA의 키노트에서는 110 TFLOPS라고 기재되었습니다)

 

마지막으로 RT코어는 물리적 구성을 모르므로 10 GigaRays/s라는 발표 수치를 그대로 활용합니다. NVIDIA는 1 GigaRays가 대략 10 TFLOP에 해당하는 연산량이라고 발표 중 언급했습니다.

 

- 10 GigaRays/s = 100 TFLOPS

(* NVIDIA의 키노트에서는 110 TFLOPS라고 기재되었습니다)

 

이들을 모두 합산하면 14 TFLOPS + 110 TFLOPS + 110 TFLOPS = 234 TFLOPS가 되고, 그 산술평균값은 78 TFLOPS가 됩니다.

 

한편 텐서코어, RT코어가 없는 Pascal 아키텍처 기반 GeForce GTX 1080 Ti의 경우, 쿠다코어로 FP32 단정밀도 연산을 수행할 뿐만 아니라 Pascal 특유의 2배속 FP16 반정밀도 연산 가속으로 딥러닝에 사용되는 반정밀도 연산을 단정밀도의 2배속으로 수행할 수 있습니다.

 

- 단정밀도 : 3840 (쿠다코어 개수) x 2 (ALU당 2개 벡터 연산) x 1.582(GHz) = 12 TFLOPS

- 반정밀도 : 단정밀도 x 2 = 24 TFLOPS

- RT코어 : 해당 없음

 

이들을 합산하면 12 TFLOPS + 24 TFLOPS + 0 = 36 TFLOPS가 되고, 그 산술평균값은 도로 12 TFLOPS가 됩니다.