ב- 1 בספטמבר 2020, NVIDIA חשפה את מערך ה- GPU החדש של המשחקים שלה: סדרת RTX 3000, המבוססת על ארכיטקטורת Ampere שלהם. נדון במה חדש, התוכנה המופעלת באמצעות AI המצורפת אליה, וכל הפרטים שהופכים את הדור הזה למדהים באמת.
פגוש את ה- GPU של סדרת RTX 3000
ההודעה העיקרית של NVIDIA הייתה גרפי ה- GPU החדשים והמבריקים שלה, כולם בנויים על תהליך ייצור מותאם אישית של 8 ננומטר, וכולם הביאו מהירויות משמעותיות גם ברסטרציה וגם מעקב אחר קרניים ביצועים.
בקצה הנמוך של ההרכב, יש את RTX 3070 , שמגיע לסכום של 499 דולר. זה קצת יקר עבור הכרטיס הזול ביותר שנחשף על ידי NVIDIA בהודעה הראשונית, אבל זו גניבה מוחלטת ברגע שנודע לך שהוא מנצח את ה- RTX 2080 Ti הקיים, החלק העליון של כרטיס הקו שנמכר באופן קבוע עבור מעל 1400 $. עם זאת, לאחר הכרזת NVIDIA, מכירת הצד השלישי ירדה, כאשר מספר גדול מהם נמכר בפאניקה ב- eBay במחיר נמוך מ -600 דולר.
אין מידות מוצקות החל מההודעה, ולכן לא ברור אם הכרטיס הוא בֶּאֱמֶת באופן "אובייקטיבי" יותר מ- 2080 Ti, או אם NVIDIA מסובבת מעט את השיווק. אמות המידה שהופעלו היו ב -4 K וייתכן שה- RTX פועל, מה שעשוי לגרום לפער להראות גדול מכפי שהוא יהיה במשחקים רסטריים גרידא, מכיוון שסדרת 3000 המבוססת על Ampere תבצע ביצועים טובים פי שניים יותר ממעקב קרני מאשר טיורינג. אבל, כשמעקב אחר קרניים הוא עכשיו משהו שלא פוגע הרבה בביצועים, ונתמך בדור הקונסולות האחרון, זה נקודת מכירה גדולה אם זה יפעל במהירות כמו ספינת הדגל של הג'נרל האחרון בכמעט שליש מהמחיר.
לא ברור גם אם המחיר יישאר כך. עיצובים של צד שלישי מוסיפים לתג המחיר לפחות 50 $, וככל הנראה הביקוש יהיה גבוה, זה לא יהיה מפתיע לראות אותו נמכר ב 600 $ באוקטובר 2020.
ממש מעל זה נמצא ה- RTX 3080 במחיר של 699 דולר, שאמור להיות מהיר פי שניים מ- RTX 2080, ולהגיע בכ- 25-30% מהר יותר מ- 3080.
ואז, בקצה העליון, ספינת הדגל החדשה היא RTX 3090 , שהוא עצום באופן מצחיק. NVIDIA מכירה היטב, והתייחסה אליה כאל "BFGPU", שלדברי החברה מייצג "GPU מעורר גדול".
NVIDIA לא הציגה מדדי ביצוע ישירים, אך החברה הראתה שהיא פועלת 8K משחקים ב 60 FPS, וזה מרשים ברצינות. נכון, NVIDIA משתמשת כמעט בוודאות DLSS כדי להגיע לציון הזה, אבל משחק 8K הוא משחק 8K.
כמובן, בסופו של דבר יהיו 3060, וריאציות אחרות של כרטיסים מוכווני תקציב יותר, אך בדרך כלל אלה נכנסים מאוחר יותר.
כדי לקרר את הדברים, NVIDIA נדרשה לעיצוב קירור מחודש. ה- 3080 מדורג ל -320 וואט, וזה די גבוה, ולכן NVIDIA בחרה בעיצוב מאוורר כפול, אך במקום ששני המאווררים שהונחו על הקרקעית, NVIDIA הציבה מאוורר בקצה העליון אליו בדרך כלל מגיעה הלוח האחורי. המאוורר מכוון אוויר כלפי מעלה אל מצנן המעבד וחלקו העליון של המארז.
אם לשפוט על פי כמה ביצועים יכולים להיות מושפעים מזרימת אוויר גרועה במקרה, זה הגיוני לחלוטין. עם זאת, המעגל צפוף מאוד בגלל זה, מה שככל הנראה ישפיע על מחירי המכירה של צד שלישי.
DLSS: יתרון בתוכנה
מעקב אחר קרניים אינו היתרון היחיד של הכרטיסים החדשים הללו. באמת, הכל קצת פריצה - סדרת RTX 2000 וסדרות 3000 לא זֶה הרבה יותר טוב בביצוע מעקב אחר קרניים בפועל, בהשוואה לדורות ישנים יותר של כרטיסים. ריי המתחקה אחר סצנה מלאה בתוכנת תלת ממד כמו בלנדר לוקח בדרך כלל כמה שניות או אפילו דקות למסגרת, כך שכוח זה מכריח תוך פחות מ -10 אלפיות השנייה.
כמובן שיש חומרה ייעודית להפעלת חישובי קרניים, הנקראת ליבות RT, אך במידה רבה NVIDIA בחרה בגישה אחרת. NVIDIA שיפרה את אלגוריתמי ההכחשה, המאפשרים ל- GPUs לבצע מעבר יחיד זול מאוד שנראה נורא, ואיכשהו - באמצעות קסם AI - הופכים את זה למשהו שגיימר רוצה להסתכל עליו. בשילוב עם טכניקות מבוססות רסטורציה מסורתיות, זה גורם לחוויה נעימה המועצמת על ידי אפקטים של מעקב קרני.
עם זאת, כדי לעשות זאת במהירות, NVIDIA הוסיפה ליבות עיבוד ספציפיות ל- AI הנקראות ליבות Tensor. אלה מעבדים את כל המתמטיקה הנדרשת להפעלת מודלים של למידת מכונה, ועושים זאת במהירות רבה. הם סך הכל מחליף משחקים עבור AI במרחב שרת הענן , מכיוון שחברות רבות משתמשות רבות ב- AI.
מעבר לדיסינג, השימוש העיקרי של ליבות Tensor עבור גיימרים נקרא DLSS, או לימוד עמוק דגימת סופר. זה לוקח מסגרת באיכות נמוכה ומעלה אותה לאיכות מקורית מלאה. זה בעצם אומר שאתה יכול לשחק עם מסגרות ברמה של 1080p, תוך הסתכלות על תמונה 4K.
זה עוזר גם לביצועי איתור קרניים לא מעט- אמות מידה מ- PCMag להראות RTX 2080 Super running לִשְׁלוֹט באיכות אולטרה, עם כל הגדרות מעקב אחר קרני המנוע עד למקסימום. ב- 4K הוא נאבק עם 19 FPS בלבד, אך כאשר DLSS פועל הוא מקבל 54 FPS טובים בהרבה. DLSS הוא ביצועים בחינם עבור NVIDIA, המאפשרים על ידי ליבות Tensor ב- Turing ו- Ampere. כל משחק שתומך בו ומוגבל ב- GPU יכול לראות מהירויות רציניות רק מתוכנה בלבד.
DLSS אינו חדש, והוכרז כתכונה כאשר סדרת RTX 2000 הושקה לפני שנתיים. באותה תקופה היא נתמכה על ידי מעט מאוד משחקים, מכיוון שהיא נדרשה מ- NVIDIA להכשיר ולכוון מודל למידת מכונה לכל משחק.
עם זאת, באותה תקופה, NVIDIA שכתבה אותה מחדש לחלוטין, וקראה לגירסה החדשה DLSS 2.0. זהו ממשק API כללי, כלומר כל מפתח יכול ליישם אותו, והוא כבר נאסף על ידי רוב המהדורות הגדולות. במקום לעבוד על מסגרת אחת, זה לוקח נתונים וקטוריים בתנועה מהמסגרת הקודמת, בדומה ל- TAA. התוצאה הרבה יותר חדה מ- DLSS 1.0, ובמקרים מסוימים היא נראית בפועל טוב יותר ורזולוציה חדה יותר אפילו מקומית, כך שאין הרבה סיבה לא להפעיל אותה.
יש תפיסה אחת - כאשר מחליפים סצנות לחלוטין, כמו בתצוגות קטעים, DLSS 2.0 חייב להציג את המסגרת הראשונה באיכות של 50% בזמן ההמתנה לנתוני וקטור התנועה. זה יכול לגרום לירידה זעירה באיכות במשך כמה אלפיות השנייה. אבל, 99% מכל מה שאתה מסתכל יועבר כראוי, ורוב האנשים לא מבחינים בזה בפועל.
קָשׁוּר: מה זה NVIDIA DLSS, ואיך זה יביא את מעקב אחר ריי למהיר יותר?
אדריכלות אמפר: נבנה עבור AI
אמפר הוא מהיר. מהר מאוד, במיוחד בחישובי AI. ליבת ה- RT מהירה פי 1.7 מ- Turing, וליבת ה- Tensor החדשה מהירה פי 2.7 מ- Turing. השילוב בין השניים הוא קפיצת מדרגה אמיתית בביצועי הקרנה.
מוקדם יותר במאי, NVIDIA פרסמה את Ampere A100 GPU , GPU של מרכז נתונים המיועד להפעלת AI. בעזרתו הם פירטו הרבה מה הופך את Ampere להרבה הרבה יותר מהיר. בעומסי מחשוב במרכזי נתונים ובביצועים גבוהים, Ampere בדרך כלל מהירה פי 1.7 מהטיורינג. לאימון AI זה מהיר פי 6.
עם Ampere, NVIDIA משתמשת בפורמט מספרים חדש שנועד להחליף את "נקודה צפה 32", או FP32 בתקן התעשייתי בכמה עומסי עבודה. מתחת למכסה המנוע, כל מספר שמעבד המחשב תופס מספר סיביות מוגדר מראש בזיכרון, בין אם זה 8 סיביות, 16 סיביות, 32, 64 או אפילו יותר גדול. קשה יותר לעבד מספרים גדולים יותר, כך שאם אתה יכול להשתמש בגודל קטן יותר, יהיה לך פחות לרסק.
FP32 מאחסן מספר עשרוני של 32 סיביות, והוא משתמש ב 8 סיביות לטווח המספר (כמה גדול או קטן זה יכול להיות), וב 23 סיביות לדיוק. הטענה של NVIDIA היא ש -23 ביטים מדויקים אלה אינם נחוצים לחלוטין לעומסי עבודה רבים של AI, ותוכלו להשיג תוצאות דומות וביצועים טובים בהרבה מתוך עשרה בלבד. הקטנת הגודל ל -19 סיביות בלבד, במקום 32, עושה הבדל גדול בחישובים רבים.
פורמט חדש זה נקרא Tensor Float 32, ו ליבות Tensor ב- A100 מותאמות לטיפול בתבנית בגודל מוזר. זאת, על גבי כיווצים למות ומספר הליבות עולה, כיצד הם מקבלים את המהירות המסיבית פי 6 באימון AI.
בנוסף לפורמט המספרים החדש, Ampere רואה מהירות ביצועים משמעותית בחישובים ספציפיים, כמו FP32 ו- FP64. אלה אינם מתורגמים ישירות ליותר FPS עבור הדיוט, אך הם חלק ממה שהופך אותו למהיר כמעט פי שלוש בכל פעולות טנסור.
ואז, כדי לזרז את החישובים עוד יותר, הם הציגו את הרעיון של דלילות מובנית דק , שזו מילה מהודרת מאוד למושג די פשוט. רשתות עצביות עובדות עם רשימות גדולות של מספרים, הנקראות משקולות, המשפיעות על התפוקה הסופית. ככל שמספרים רבים יותר, כך הוא יהיה איטי יותר.
עם זאת, לא כל המספרים הללו באמת שימושיים. חלק מהם פשוטו כמשמעו פשוט אפס, ובעצם ניתן לזרוק אותם החוצה, מה שמוביל למהירויות מאסיביות כשאתה יכול לרסק מספרים נוספים בו זמנית. Sparsity בעצם דוחס את המספרים, וזה לוקח פחות מאמץ לעשות איתו חישובים. "ליבת המתח הדלילה" החדשה בנויה להפעלת נתונים דחוסים.
למרות השינויים, NVIDIA אומרת כי זה לא אמור להשפיע באופן ניכר על הדיוק של מודלים מאומנים.
לצורך חישובי Sparse INT8, אחד מתבניות המספרים הקטנות ביותר, ביצועי השיא של GPU A100 יחיד הם מעל 1.25 PetaFLOPs, מספר גבוה להפליא. כמובן, זה רק כשמחברים סוג ספציפי אחד, אך בכל זאת זה מרשים.
