La 1 septembrie 2020, NVIDIA și-a dezvăluit noua gamă de GPU-uri pentru jocuri: seria RTX 3000, bazată pe arhitectura Ampere. Vom discuta despre noutăți, despre software-ul alimentat de AI care vine cu acesta și despre toate detaliile care fac această generație cu adevărat minunată.
Faceți cunoștință cu GPU-urile RTX 3000 Series
Anunțul principal al NVIDIA a fost noile sale GPU-uri strălucitoare, toate construite pe un proces de fabricație personalizat de 8 nm și toate aducând accelerații majore atât în rasterizare, cât și trasarea razelor performanţă.
În partea de jos a gamei, există RTX 3070 , care vine la 499 USD. Este un pic scump pentru cel mai ieftin card dezvăluit de NVIDIA la anunțul inițial, dar este un furt absolut odată ce aflați că depășește RTX 2080 Ti existent, un card de top care a fost comercializat în mod regulat pentru peste 1400 USD. Cu toate acestea, după anunțul NVIDIA, prețul vânzării de la terți a scăzut, un mare număr dintre aceștia fiind panica vândută pe eBay cu sub 600 USD.
Nu există puncte de referință solide de la anunț, deci nu este clar dacă cardul este într-adevăr obiectiv „mai bine” decât un 2080 Ti sau dacă NVIDIA încearcă puțin marketingul. Punctele de referință rulate erau la 4K și probabil că aveau RTX activat, ceea ce poate face ca diferența să pară mai mare decât va fi în jocurile pur rasterizate, deoarece seria 3000 bazată pe Ampere va funcționa de două ori mai bine la ray tracing decât Turing. Însă, având în vedere că ray tracing este acum ceva care nu dăunează prea mult performanței și este susținut în ultima generație de console, este un punct important de vânzare să funcționeze la fel de repede ca flagship-ul ultimei generații pentru aproape o treime din preț.
De asemenea, nu este clar dacă prețul va rămâne așa. Proiectele de la terțe părți adaugă în mod regulat cel puțin 50 USD la preț și, cu cât va fi probabil cererea ridicată, nu va fi surprinzător să-l vezi vânzând cu 600 USD în octombrie 2020.
Chiar deasupra se află RTX 3080 la 699 dolari, care ar trebui să fie de două ori mai rapid decât RTX 2080 și să vină cu aproximativ 25-30% mai repede decât 3080.
Apoi, la capătul de sus, noul flagship este RTX 3090 , care este imens din punct de vedere comic. NVIDIA este bine conștientă și a făcut referire la acesta ca „BFGPU”, despre care compania spune că înseamnă „Big Ferocious GPU”.
NVIDIA nu a prezentat nicio măsură de performanță directă, dar compania a arătat că funcționează 8K jocuri la 60 FPS, ceea ce este serios impresionant. Acordat, NVIDIA folosește aproape sigur DLSS pentru a atinge acea marcă, dar jocurile de 8K reprezintă jocuri de 8K.
Desigur, va exista în cele din urmă un 3060 și alte variante ale cărților mai orientate spre buget, dar acestea vin de obicei mai târziu.
Pentru a răci efectiv lucrurile, NVIDIA avea nevoie de un design de răcire renovat. Modelul 3080 este evaluat pentru 320 de wați, ceea ce este destul de ridicat, astfel încât NVIDIA a optat pentru un design cu două ventilatoare, dar în loc de ambele ventilatoare vwinf plasate în partea de jos, NVIDIA a pus un ventilator la capătul superior unde se află de obicei placa din spate. Ventilatorul direcționează aerul în sus către răcitorul CPU și partea superioară a carcasei.
Judecând după cât de multă performanță poate fi afectată de fluxul de aer rău într-un caz, acest lucru are sens. Cu toate acestea, placa de circuit este foarte strânsă din această cauză, ceea ce va afecta probabil prețurile de vânzare ale unor terți.
DLSS: un avantaj software
Urmărirea cu raze nu este singurul beneficiu al acestor noi cărți. Într-adevăr, totul este un pic piratat - seria RTX 2000 și seria 3000 nu sunt acea mult mai bine la efectuarea urmăririi efective a razelor, în comparație cu generațiile mai vechi de cărți. Tragerea Ray a unei scene complete în software-ul 3D, cum ar fi Blender, durează de obicei câteva secunde sau chiar minute pe cadru, astfel încât forțarea brută în mai puțin de 10 milisecunde este exclusă.
Desigur, există hardware dedicat pentru rularea calculelor de raze, numite nuclee RT, dar în mare parte, NVIDIA a optat pentru o abordare diferită. NVIDIA a îmbunătățit algoritmii de denoising, care permit GPU-urilor să redea o singură trecere foarte ieftină, care arată teribil și, într-un fel - prin magia AI - o transformă într-un lucru pe care un jucător vrea să-l privească. Atunci când este combinat cu tehnici tradiționale bazate pe rasterizare, acesta oferă o experiență plăcută îmbunătățită prin efecte de trasare a razelor.
Cu toate acestea, pentru a face acest lucru rapid, NVIDIA a adăugat nuclee de procesare specifice AI numite nuclee Tensor. Acestea procesează toate matematicile necesare pentru a rula modele de învățare automată și o fac foarte repede. Sunt total schimbător de jocuri pentru AI în spațiul serverului cloud , deoarece AI este utilizat pe scară largă de multe companii.
Dincolo de denoising, principala utilizare a nucleelor Tensor pentru jucători se numește DLSS sau super sampling de învățare profundă. Acesta preia un cadru de calitate scăzută și îl îmbunătățește la o calitate nativă completă. Acest lucru înseamnă, în esență, că puteți juca cu cadre de nivel 1080p, în timp ce priviți o imagine 4K.
De asemenea, acest lucru ajută destul de mult la performanța de trasare a razelor ... repere de la PCMag arată un RTX 2080 Super care rulează Control la calitate ultra, cu toate setările de urmărire a razelor la maxim. La 4K, se luptă cu doar 19 FPS, dar cu DLSS activat, devine 54 FPS mult mai bun. DLSS este o performanță gratuită pentru NVIDIA, posibilă prin nucleele Tensor de pe Turing și Ampere. Orice joc care îl acceptă și este limitat de GPU poate vedea accelerări serioase doar din software.
DLSS nu este nou și a fost anunțat ca o caracteristică atunci când seria RTX 2000 a fost lansată acum doi ani. La acea vreme, a fost susținut de foarte puține jocuri, deoarece era nevoie ca NVIDIA să antreneze și să regleze un model de învățare automată pentru fiecare joc individual.
Cu toate acestea, în acel timp, NVIDIA a rescris-o complet, numind noua versiune DLSS 2.0. Este un API de uz general, ceea ce înseamnă că orice dezvoltator îl poate implementa și este deja preluat de majoritatea versiunilor majore. Mai degrabă decât să lucreze pe un singur cadru, acesta ia în mișcare date vectoriale din cadrul anterior, similar cu TAA. Rezultatul este mult mai clar decât DLSS 1.0 și, în unele cazuri, arată de fapt mai bine și mai clară decât rezoluția nativă, deci nu există prea multe motive pentru a nu o activa.
Există o singură captură - la comutarea completă a scenelor, ca în scenele de tăiere, DLSS 2.0 trebuie să redea primul cadru la o calitate de 50% în timp ce așteaptă datele vectorului de mișcare. Acest lucru poate duce la o scădere mică a calității timp de câteva milisecunde. Dar, 99% din tot ceea ce priviți va fi redat corect și majoritatea oamenilor nu o observă în practică.
LEGATE DE: Ce este NVIDIA DLSS și cum va face Ray Tracing mai rapid?
Arhitectură Ampere: construită pentru AI
Ampere este rapid. Serios de rapid, mai ales la calculele AI. Miezul RT este cu 1,7x mai rapid decât Turing, iar noul nucleu Tensor este de 2,7x mai rapid decât Turing. Combinația celor două este un adevărat salt generațional în performanța raytracing.
La începutul lunii mai, NVIDIA a lansat GPU-ul Ampere A100 , un centru de date GPU conceput pentru a rula AI. Cu aceasta, au detaliat multe despre ceea ce face Ampere mult mai rapid. Pentru sarcini de lucru de calcul de date și centre de performanță, Ampere este, în general, cu aproximativ 1,7x mai rapid decât Turing. Pentru antrenamentul AI, este de până la 6 ori mai rapid.
Cu Ampere, NVIDIA folosește un nou format numeric conceput pentru a înlocui standardul industrial „Floating-Point 32” sau FP32, în anumite sarcini de lucru. Sub capotă, fiecare număr procesat de computer ocupă un număr predefinit de biți în memorie, indiferent dacă este vorba de 8 biți, 16 biți, 32, 64 sau chiar mai mari. Numerele care sunt mai mari sunt mai greu de procesat, deci dacă puteți utiliza o dimensiune mai mică, veți avea mai puține probleme.
FP32 stochează un număr zecimal pe 32 de biți și folosește 8 biți pentru intervalul numărului (cât de mare sau mic poate fi) și 23 de biți pentru precizie. Afirmația NVIDIA este că acești 23 de biți de precizie nu sunt în întregime necesari pentru multe încărcări de lucru AI și puteți obține rezultate similare și performanțe mult mai bune din doar 10 dintre ele. Reducerea dimensiunii la doar 19 biți, în loc de 32, face o mare diferență în multe calcule.
Acest nou format se numește Tensor Float 32, iar nucleele tensorului din A100 sunt optimizate pentru a gestiona formatul de dimensiuni ciudate. Acesta este, în plus față de matrițe, se micșorează și numărul de miezuri crește, modul în care primesc viteza masivă de 6x în antrenamentul AI.
Pe lângă noul format numeric, Ampere vede viteze majore de performanță în calcule specifice, cum ar fi FP32 și FP64. Acestea nu se traduc direct în mai multe FPS pentru profan, dar fac parte din ceea ce îl face de aproape trei ori mai rapid la operațiunile Tensor.
Apoi, pentru a accelera și mai mult calculele, au introdus conceptul de raritate structurată cu granulație fină , care este un cuvânt foarte elegant pentru un concept destul de simplu. Rețelele neuronale funcționează cu liste mari de numere, numite greutăți, care afectează rezultatul final. Cu cât vor fi mai multe numere, cu atât va fi mai lent.
Cu toate acestea, nu toate aceste numere sunt de fapt utile. Unele dintre ele sunt literalmente doar zero și pot fi practic aruncate, ceea ce duce la accelerații masive atunci când puteți strânge mai multe numere în același timp. Sparsity comprimă în esență numerele, ceea ce necesită mai puțin efort pentru a face calcule. Noul „Sparse Tensor Core” este construit pentru a funcționa pe date comprimate.
În ciuda modificărilor, NVIDIA spune că acest lucru nu ar trebui să afecteze deloc precizia modelelor instruite.
Pentru calculele Sparse INT8, unul dintre cele mai mici formate de număr, performanța maximă a unui singur GPU A100 depășește 1,25 PetaFLOP, un număr uimitor de mare. Bineînțeles, acest lucru este doar atunci când scârțâie un anumit tip de număr, dar este totuși impresionant.
