Potencjał dual-GPU: Nie tylko dla graczy

Choć technologie multi-GPU do gier, takie jak SLI i CrossFire, są martwe od wielu lat, dual-GPU wciąż jest jasno użyteczny w innych zastosowaniach, jak można zobaczyć na przykładzie demo w FluidX3D. Pod marką ProjectPhysX developer FluidX3D, Dr. Moritz Lehmann, zaprezentował konfigurację dwóch GPU łączących A770 Intela z jednym z Nvidia Titan Xp, który zbliża się do swoich siódmych urodzin. Chociaż jest to dziwne połączenie, to wyniki pokazują, że oba GPU razem stanowią mocne połączenie.

W przypadku demo multi-GPU okazało się zaskakująco proste. Dr. Lehmann użył Predatora A770 16GB od Acera oraz Nvidii Titan Xp, z których każde symulowało i renderowało połowę symulacji. Podczas gdy DX12 i Vulkan są najbardziej popularnymi API do operacji multi-GPU, FluidX3D działa na OpenCL, który jest rozwijany przez Khronos Group, tych samych twórców Vulkan.

Nie podano precyzyjnych danych o wydajności, ale Dr. Moritz twierdzi, że dual-GPU setup był o 70% wydajniejszy niż każde GPU indywidualnie, co ma sens, ponieważ A770 i Titan Xp osiągają podobne wyniki w FluidX3D. Symulacja zajęła godzinę i 13 minut, a jej renderowanie trwało około 14 minut, co oznacza, że każda karta osobno potrzebowałaby około dwóch godzin tylko na symulację.

Choć to połączenie może wydawać się humorystyczne, było w nim pewne racjonalne uzasadnienie. Jak podkreśla developer, mało sensu jest łączyć bardzo potężne GPU z dużo słabszym, a przynajmniej dla FluidX3D korzystne jest, aby miały podobną pojemność pamięci i przepustowość. A770 ma 16GB i przepustowość 560GB/s, a Titan Xp ma 12GB i przepustowość 548GB/s, więc ta kombinacja ma nawet sens.

Z 70% wzrostem wydajności trudno uwierzyć, że branża gier zrezygnowała z technologii multi-GPU, jak wiele komentatorów zauważyło podczas demo FluidX3D. W końcu DX12 i Vulkan mają duże wsparcie dla tej technologii, a technologia łączenia GPU do GPU jest bardziej solidna niż kiedykolwiek wcześniej, a najnowsze wersje PCIe są bardzo szybkie.

W odpowiedzi na te komentarze, Dr. Moritz przedstawił swoją analizę i zwrócił uwagę na kilka problemów z konfiguracjami multi-GPU dla gier. Największym problemem jest koszt związany z rozwojem rozwiązań multi-GPU dla gier, który wcześniej spadał na barki Nvidii i AMD, ale teraz przeniósł się na deweloperów gier wraz z pojawieniem się DX12 i Vulkan, które mają potężne funkcje multi-GPU, ale wymagają ręcznego dostosowania do efektywnej pracy. Jednak deweloperzy gier nie osiągają zysków, jeśli wprowadzą obsługę multi-GPU, co zawsze było czymś wyjątkowo niszowym, nawet wśród entuzjastów PC.

Branża zamiast tego podążała innym kierunkiem, aby uzyskać większą wydajność, skupiając się bardziej na pojedynczych konfiguracjach GPU poprzez tworzenie coraz większych flagowych modeli, które teraz są „tak wielkie, że nawet nie można umieścić jednego z nich w normalnej obudowie komputera, a co dopiero dwóch” – jak twierdzi Dr. Moritz. Biorąc pod uwagę, że wiele GPU, takich jak RTX 4090 Founders Edition, zajmuje trzy sloty, trudno się nie zgodzić. Obecnie technologia multi-GPU rozwija się w centrach danych, superkomputerach i systemach skoncentrowanych na sztucznej inteligencji, gdzie koszt implementacji obsługi jest warty zachodu.

FAQ:
1. Jakie było zastosowanie technologii multi-GPU w przedstawionym demo?
Technologia multi-GPU została wykorzystana w celu symulacji i renderowania symulacji w programie FluidX3D.

2. Jakie karty graficzne zostały użyte w dual-GPU setup?
Użyte zostały karty graficzne Acer Predator A770 16GB oraz Nvidia Titan Xp.

3. Jakie API zostało użyte w demo multi-GPU?
Demo korzystało z API OpenCL, które jest rozwinięte przez Khronos Group.

4. Jakie było oszacowane zwiększenie wydajności za pomocą dual-GPU setup?
Według twórcy demo, dual-GPU setup był o 70% wydajniejszy niż każde GPU indywidualnie.

5. Jakie były główne problemy związane z konfiguracjami multi-GPU w grach?
Największym problemem było wysokie koszty związane z rozwojem rozwiązań multi-GPU dla gier oraz brak zysków dla deweloperów gier związanych z wprowadzeniem obsługi multi-GPU.

6. Jakie są obecne trendy w branży dotyczące wydajności GPU?
Obecnie branża skupia się na pojedynczych konfiguracjach GPU, tworząc coraz większe modele flagowe, zamiast stosować technologię multi-GPU.

Definitions:
– multi-GPU – technologia pozwalająca na jednoczesne korzystanie z kilku kart graficznych w celu zwiększenia wydajności
– SLI – Scalable Link Interface, technologia opracowana przez Nvidia pozwalająca na połączenie dwóch lub więcej kart graficznych w celu zwiększenia wydajności
– CrossFire – technologia opracowana przez AMD, umożliwiająca łączenie kilku kart graficznych w celu poprawy wydajności
– GPU – Graphics Processing Unit, jednostka przetwarzania grafiki
– demo – demonstracja, prezentacja
– API – Application Programming Interface, interfejs programowania aplikacji
– DX12 – DirectX 12, odpowiedni interfejs programowania aplikacji dla systemów Windows
– Vulkan – interfejs programowania aplikacji zaprojektowany dla wydajnej pracy na różnych platformach
– OpenCL – Open Computing Language, otwarty standard przetwarzania równoległego do generowania programów, działających na różnych typach urządzeń
– Khronos Group – organizacja zajmująca się standaryzacją technologii multimedialnych
– PCIe – Peripheral Component Interconnect Express, standard magistrali komputerowej wykorzystywanej głównie w komputerach
– dual-GPU – konfiguracja komputera z dwiema kartami graficznymi
– superkomputery – najwyższej klasy komputery o wysokiej mocy obliczeniowej

Suggested related links:
– Nvidia
– AMD
– Khronos Group – OpenCL

The source of the article is from the blog radardovalemg.com