Annabelle Stephenson
A technológia folyamatos fejlődésekor a multi-GPU koncepció, mint például az SLI és CrossFire a játékokban már elavultnak számít. Azonban a dual-GPU potenciálja más területeken is értékes marad, amint azt a FluidX3D demo is bizonyítja. A ProjectPhysX név mögött fejlesztő Dr. Moritz Lehmann egy olyan konfigurációt mutatott be, ahol egy Intel A770-et egy Nvidia Titan Xp-vel kombinált, ami már közeledik a hetedik évfordulójához. Bár ez a kombináció furcsának tűnhet, az eredmények azt mutatják, hogy a két GPU együtt erőtelmes partnerkapcsolatot létesít.
A multi-GPU demo váratlanul egyszerűnek bizonyult. Dr. Lehmann az Acer Predator A770 16GB és az Nvidia Titan Xp kártyákat használta, ahol minden GPU felosztotta és megjelenítette a szimuláció egy részét. Míg a DX12 és a Vulkan a legnépszerűbb API-k a multi-GPU műveletekhez, a FluidX3D az OpenCL-t használja, amit a Vulkan létrehozói, a Khronos Group fejlesztették ki.
Bár nem kapunk pontos teljesítményadatokat, Dr. Moritz állítása szerint a dual-GPU beállítás 70%-kal hatékonyabb volt, mint a két GPU egyenként, ami érthető, hiszen az A770 és a Titan Xp hasonló eredményeket képesek elérni a FluidX3D-ben. A szimuláció egy óra és 13 percet vett igénybe, a megjelenítés pedig kb. 14 percig tartott. Ez azt jelenti, hogy a két kártya külön-külön mintegy két órát igényelne csak a szimulációhoz.
Bár humoros lehet ez a kombináció, van logikus indoklása. Ahogyan a fejlesztő is hangsúlyozta, igen erőteljes GPU-k kombinálása jelentős gyengébbekkel kevés értelmet nyújt. A FluidX3D esetében előnyös, ha a GPU-knek hasonló memória kapacitása és sávszélessége van. Az A770 büszkélkedhet 16GB memóriával és 560GB/s sávszélességgel, míg a Titan Xp 12GB memóriát és 548GB/s sávszélességet kínál. Ezért ez a kombináció értelmes választásnak bizonyul.
Nehéz elhinni, hogy a játékipar elvetette a multi-GPU technológiát, figyelembe véve a FluidX3D demo során bemutatott 70%-os teljesítménynövekedést. A demo alatt a kommentátorok gyorsan felhívták a figyelmet arra, hogy a DX12 és a Vulkan jelentős támogatást nyújtanak ennek a technológiának, és a GPU-k közötti kapcsolat még megbízhatóbb, mint valaha, köszönhetően a legújabb, rendkívül gyors PCIe verzióknak.
Válaszul ezekre a megjegyzésekre, Dr. Moritz bemutatta elemzését, és kiemelte a multi-GPU konfigurációkkal kapcsolatos számos kérdést a játékfejlesztésben. A fő probléma az, hogy magas költségek járnak a multi-GPU megoldások kifejlesztésével a játékokhoz. Korábban ez a teher az Nvidia és az AMD vállára nehezedett, de a DX12 és Vulkan eljövetelével a felelősség a játékfejlesztőkre szállt. Ezek az API-k erőteljes multi-GPU képességeket kínálnak, de hatékony működéshez manuális optimalizációra van szükség. Azonban a játékfejlesztők nem részesülnek a multi-GPU támogatás implementálásából származó előnyökben, mivel ez mindig a niche felhasználók egyedisége volt, még a PC-k rajongói körében is.
Ahelyett, hogy a multi-GPU technológiába fektessenek, az ipar más irányba halad a nagyobb teljesítmény elérése érdekében. A fókusz most inkább a szimpla GPU-konfigurációkon van, olyan zászlóshajó modelleket hozva létre, amelyek már olyan nagyok, hogy „még egyet sem lehet elhelyezni egy rendes számítógépházban, nemhogy ketőt”, ahogy Dr. Moritz állítja. Tekintve, hogy sok GPU, mint például a RTX 4090 Founders Edition, három helyet foglal el, könnyedén egyet is érthetünk. Jelenleg a multi-GPU technológia adataközpontokban, szuperszámítógépekben és mesterséges intelligenciára fókuszáló rendszereken él, ahol az implementációs költség megindokolt.
Gyakran Ismételt Kérdések (FAQ):
1. Mire volt jó a multi-GPU technológia a bemutatott demóban?
A multi-GPU technológiát a FluidX3D programban a szimulációk szimulálására és megjelenítésére használták.
2. Milyen grafikus kártyák kerültek be a dual-GPU beállításba?
A demóban az Acer Predator A770 16GB és az Nvidia Titan Xp grafikus kártyákat használták.
3. Milyen API-t használtak a multi-GPU demóban?
A demó az OpenCL API-t használta, amelyet a Khronos Group fejlesztett ki.
4. Milyen becslések szerint volt a teljesítménynövekedés a dual-GPU beállítással?
A demó készítője szerint a dual-GPU beállítás kb. 70%-kal volt hatékonyabb, mint a GPU-k egyenként.
5. Milyen fő problémák merültek fel a multi-GPU konfigurációkkal kapcsolatban a játékfejlesztésben?
A fő problémák a magas költségek voltak, amelyek a multi-GPU megoldások kifejlesztésével jártak a játékokhoz, valamint a játékfejlesztők számára kevésbé nyereséges multi-GPU támogatás implementálásában.
6. Milyen jelenlegi trendek figyelhetők meg az iparban a GPU teljesítmény terén?
Az ipar jelenleg a szimpla GPU konfigurációkra összpontosít, nagyobb zászlóshajó modelleket hozva létre a multi-GPU technológia alkalmazása helyett.
Definíciók:
– Multi-GPU: A technológia, amely lehetővé teszi több grafikus kártya egyidejű használatát a teljesítmény javítása érdekében.
– SLI: Scalable Link Interface, az Nvidia által kifejlesztett technológia, amely lehetővé teszi két vagy több grafikus kártya kapcsolatát a teljesítmény növelése érdekében.
– CrossFire: Az AMD által kifejlesztett technológia, amely lehetővé teszi több grafikus kártya kombinálását a teljesítmény növelése érdekében.
– GPU: Graphics Processing Unit, egy olyan egység, amely a grafika feldolgozásáért felelős.
– Demo: Egy bemutató vagy prezentáció.
– API: Application Programming Interface, szoftveralkalmazások építéséhez szükséges protokollok és eszközök készlete.
– DX12: DirectX 12, egy megfelelő API a Windows rendszerekben való alkalmazásprogramozáshoz.
– Vulkan: Hatékony, platformfüggetlen munkavégzésre tervezett API.
– OpenCL: Open Computing Language, egy nyílt szabvány párhuzamos programozáshoz, amely különböző eszközökön futtatható.
– Khronos Group: Egy szervezet, mely felel a multimédiás technológiák szabványosításáért.
– PCIe: Peripheral Component Interconnect Express, egy számítógépes buszszabvány, amelyet főként számítógépekben használnak.
– Dual-GPU: Egy olyan számítógépes konfiguráció, amely két grafikus kártyát tartalmaz.
– Szuperszámítógépek: Nagyteljesítményű számítógépek, amelyek bonyolult számításokat végeznek.
Források:
– Nvidia: https://www.nvidia.com/
– AMD: https://www.amd.com/
– Khronos Group – OpenCL: https://www.khronos.org/opencl/
The source of the article is from the blog lisboatv.pt
