וִידֵאוֹ: GeForce Garage - The GeForce RTX 3070 Build (נוֹבֶמבֶּר 2024)
מעבד הגרפיקה החדש של Nvidia X מבוסס על מעבד GM200, שהוא שבב ענק, הממנף את עוצמתם של 8 מיליארד טרנזיסטורים, 3, 072 ליבות עיבוד, ו -12 ג'יגה-בתים של זיכרון GDDR5 המשולב עבור 7 טרה-פלופ של ביצועים בעלי דיוק יחיד. השבב הזה, שהוקרן בתצוגה מקדימה בועידת מפתחי המשחקים לפני כשבועיים, מבוסס על אותן ליבות מקסוול שנמצאות במעבדים הנוכחיים של החברה ומיוצר באותו תהליך 28 ננומטר.
אולם Nvidia אמרה השבוע כי ספינת הדגל החדשה שלה GeForce GPU תספק פעמיים את הביצועים ותכפיל את יעילות הכוח של קודמתה. זהו גם שבב גדול מאוד בגודל 601 מ"מ, בערך השבב בגודל הגדול ביותר המיוצר כרגע, ויגרור כוח של 250 וואט. וכמובן, זה יהיה השבב הגרפי הכללי היקר ביותר עם מחיר מוצע של 999 דולר.
רוב הביקורות מאתרים כמו ExtremeTech, Anandtech ו- TechReport חיוביות למדי. כמובן שבעולם האמיתי אף אחד לא רואה את הכפלת הביצועים שלטענת הספק, אם כי יש כמה רווחים נאים. באופן כללי, נראה כי הטיטאן X מנצח באופן ברור את כרטיסי ה- GPU האחרים, ועושה עבודה אמינה של השוואה עם ה- GPU הכפול של AMD Radeon R9 295X2 או GeForce GTX 980 SLI הכפול של Nvidia. במקרים רבים, כרטיס GPU כפול של כל אחד מהספקים יהיה מהיר יותר מכל כרטיס GPU בודד, אך משחקים רבים אינם משתמשים בשני הקלפים, ובאחרים, מערכי הכרטיסים הכפולים מראים גמגום יותר. בפרט, הרבה מהביקורות מתמקדות באיזו מידה הביצועים של הטיטאן X ב -4 K.
כמובן שהיריבה העיקרית של Nvidia בעולם התחרותי של גרפיקה למחשבים אישיים לא צפויה לשבת חזק - ל- AMD יש שמועות רבות שיש כרטיס חדש משלה שממתין בכנפיים.
אולם, שוב, מה שחשבתי הכי מעניין לגבי הצגתו של הטיטאן X בכנס הטכנולוגיה של ה- GPU (GTC) ביום שלישי, היה ההתמקדות בשימוש בשבב ביישומי למידה עמוקה, כאשר מנכ"ל Nvidia, ג'ן-הסון הואנג, דיבר על איך החוקרים גילו כי ניתן להאיץ דרמטית טכניקות למידה עמוקות באמצעות GPUs.
בפרט, הואנג דיבר על יישומים שנעו בין זיהוי תמונות לכתיבת כיתוב אוטומטית, למחקר רפואי וכלה בכלי רכב אוטונומיים. שוק הרכב היה המוקד העיקרי של Nvidia ב- CES, שכן הוא הציג את שבב הטגרה X1 ואת פיתרון ה- Drive PX שלו לתעשיית הרכב. הרעיון הוא להגדיל את מערכות הסיוע המתקדמות של הנהגים (ADAS) כך שיהיו חכמים וחכמים יותר עם הזמן. "אני מאמין שהמפץ הגדול של מכוניות שנוהגות בעצמו עומד להגיע בשנים הקרובות." אמר הואנג.
בהמשך, מנכ"ל טסלה מוטורס, אלון מאסק, הצטרף לחואנג על במת ה- GTC ואמר כי פיתוח מכוניות בנהיגה עצמית שהן למעשה בטוחות יותר מאלו עם נהיגה על בני אדם אינו רחוק כל כך. מאסק אמר כי סוויטות החיישן הנוכחיות בטסלה כבר מסוגלות לתכונות סיוע לנהגים מתקדמים, אך נהיגה עצמית בסביבה עירונית במהירויות של 10-40 קמ"ש תדרוש כוח עיבוד רב יותר. עם זאת, הוא אמר כי המעבר ייקח זמן רב, מכיוון שצי הרכבים בכביש כה גדול. "זה מוזר שאנחנו כל כך קרובים להופעת AI, " אמר מאסק. "אני רק מקווה שנותר לנו משהו בני אדם לעשות."
למידת מכונה שונה מרוב יישומי המחשוב הביצועים הגבוהים (HPC) שבהם Nvidia דחפה את מאיצי הטסלה שלה. יישומים אלה בדרך כלל דורשים נקודה צפה עם דיוק כפול, ואילו יישומי הלמידה העמוקה לרוב זקוקים רק לדיוק יחיד. ה- Titan X מציע דיוק יחיד בלבד. עבור יישומי למידה עמוקה, Nvidia מציעה מסגרת חדשה בשם DIGITS, מערכות ההדרכה Deep GPU עבור מדעני נתונים, ומכשיר חדש של 15, 000 דולר בשם DIGITS DevBox.
במבט קדימה אמר הואנג כי ארכיטקטורת פסקל GPU, שתופק לראשונה בשנה הבאה, תאיץ יישומי למידה עמוקה פי עשרה מעבר למהירות של מעבדי ה- Maxwell מהדור הנוכחי שלה. זה בא משלוש תכונות חדשות: דיוק מעורב (שימוש רב יותר בנקודה צפה של 16 סיביות); פי 2.7 מקיבולת הזיכרון עם עד 32 ג'יגה-בתים באמצעות זיכרון מוערך תלת-ממדי עם שלוש פעמים רוחב הפס של הזיכרון, וקישור החיבור NV Link מאפשר עד שמונה GPUs מתקדמים בתחנת עבודה של DevBox או דומה (בניגוד לארבעת ה- Titan X GPUs למשלוח אחד במאי). זה לא נאמר, אך סביר להניח ששבבים המבוססים על ארכיטקטורה זו ישתמשו בטכנולוגיית תהליכי הדור הבא. אחרי הכל, השבבים הראשונים של 28 ננומטר הוצגו בשנת 2011 והחלו למכור בשנת 2012, כך שבשנה הבאה אני מקווה שנראה שבבים גרפיים נפרדים של 16 ננומטר או 14 ננומטר.
