Annabelle Stephenson
În lumea tehnologiei în continuă evoluție de astăzi, conceptul de multi-GPU pentru jocuri, cum ar fi SLI și CrossFire, a devenit învechit. Cu toate acestea, potentialul dual-GPU rămâne valoros în alte aplicații, așa cum a demonstrat demo-ul FluidX3D. Sub marca ProjectPhysX, dezvoltatorul Dr. Moritz Lehmann a prezentat o configurație care combina un Intel A770 cu un Nvidia Titan Xp, un sistem care se apropie de al șaptelea aniversar. Deși această combinație poate părea ciudată, rezultatele arată că cele două GPU-uri împreună creează o parteneriat puternic.
Demo-ul multi-GPU s-a dovedit surprinzător de simplu. Dr. Lehmann a folosit Acer Predator A770 16GB și Nvidia Titan Xp, fiecare GPU simulând și randând jumătate din simulare. În timp ce DX12 și Vulkan sunt cele mai populare API-uri pentru operațiunile multi-GPU, FluidX3D rulează pe OpenCL, o dezvoltare a grupului Khronos, aceeași organizație care a creat Vulkan.
Deși nu au fost furnizate date precise privind performanța, Dr. Moritz susține că configurația dual-GPU a fost cu 70% mai eficientă decât fiecare GPU în mod individual, lucru care are sens având în vedere că A770 și Titan Xp obțin rezultate similare în FluidX3D. Simularea a durat o oră și 13 minute, iar randarea a durat aproximativ 14 minute. Acest lucru implică faptul că fiecare placă individual ar necesita aproximativ două ore doar pentru simulare.
La fel de amuzantă cum ar părea această combinație, aceasta are o justificare rațională. Așa cum a subliniat dezvoltatorul, combinarea GPU-urilor extrem de puternice cu unele semnificativ mai slabe nu are prea mult sens. În cazul FluidX3D, este benefic ca GPU-urile să aibă o capacitate de memorie și o lățime de bandă similară. A770 are o memorie de 16GB și o lățime de bandă de 560GB/s, în timp ce Titan Xp oferă o memorie de 12GB și o lățime de bandă de 548GB/s. Astfel, această combinație se dovedește a fi o alegere logică.
Este greu de crezut că industria jocurilor video a abandonat tehnologia multi-GPU, luând în considerare creșterea de performanță de 70% demonstrată în timpul demo-ului FluidX3D. Comentatorii în timpul demo-ului au remarcat rapid faptul că DX12 și Vulkan au un sprijin semnificativ pentru această tehnologie, iar conexiunea GPU-to-GPU este mai fiabilă ca niciodată, datorită ultimelor versiuni PCIe fiind extrem de rapide.
În răspuns la aceste comentarii, Dr. Moritz și-a prezentat analiza și a evidențiat mai multe probleme legate de configurațiile multi-GPU în jocuri. Principalul aspect se concentrează în jurul costurilor asociate dezvoltării de soluții multi-GPU pentru jocuri. În trecut, această povară a căzut pe umerii Nvidia și AMD, dar odată cu apariția DX12 și Vulkan, responsabilitatea a trecut la dezvoltatorii de jocuri. Aceste API-uri oferă capacități puternice de multi-GPU, dar necesită optimizări manuale pentru a fi eficiente. Cu toate acestea, dezvoltatorii de jocuri nu beneficiază de implementarea suportului multi-GPU, deoarece aceasta a fost întotdeauna o caracteristică de nișă, chiar și printre entuziaștii PC.
În loc să investească în tehnologiile multi-GPU, industria se îndreaptă într-o direcție diferită pentru a obține o performanță mai mare. Focalizarea este acum mai mult pe configurațiile cu un singur GPU, creând modele de marcă care au devenit atât de mari încât „nu poți să le încadrezi într-un carcasa de computer normală, cu atât mai puțin două”, cum afirmă Dr. Moritz. Având în vedere că multe GPU-uri, precum RTX 4090 Founders Edition, ocupă trei sloturi, oricine poate fi de acord cu aceasta. În prezent, tehnologia multi-GPU prosperează în centrele de date, supercomputere și sistemele axate pe IA, unde costul implementării este justificat.
FAQ:
1. Care a fost utilizarea tehnologiei multi-GPU în demo-ul prezentat?
Tehnologia multi-GPU a fost utilizată pentru simularea și randarea simulărilor în programul FluidX3D.
2. Ce plăci grafice au fost utilizate în configurația dual-GPU?
Demo-ul a folosit plăcile grafice Acer Predator A770 16GB și Nvidia Titan Xp.
3. Ce API a fost utilizat în demo-ul multi-GPU?
Demo-ul a folosit API-ul OpenCL, dezvoltat de Khronos Group.
4. Care a fost creșterea estimată a performanței utilizând configurația Dual-GPU?
Conform creatorului demo-ului, configurarea dual-GPU a fost cu 70% mai eficientă decât fiecare GPU în mod individual.
5. Care au fost principalele probleme asociate configurațiilor multi-GPU în jocuri?
Principalele probleme au fost costurile ridicate asociate dezvoltării soluțiilor multi-GPU pentru jocuri și lipsa profitabilității pentru dezvoltatorii de jocuri la implementarea suportului multi-GPU.
6. Care sunt tendințele actuale din industrie în ceea ce privește performanța GPU-urilor?
Industria se concentrează în prezent pe configurațiile cu un singur GPU, creând modele de marcă mai mari în loc să utilizeze tehnologia multi-GPU.
Definiții:
– Multi-GPU: o tehnologie care permite utilizarea simultană a mai multor plăci grafice pentru îmbunătățirea performanței.
– SLI: Scalable Link Interface, o tehnologie dezvoltată de Nvidia care permite conectarea a două sau mai multe plăci grafice pentru îmbunătățirea performanței.
– CrossFire: o tehnologie dezvoltată de AMD care permite combinarea mai multor plăci grafice pentru îmbunătățirea performanței.
– GPU: Graphics Processing Unit, o unitate responsabilă de procesarea graficelor.
– Demo: o demonstrație sau prezentare.
– API: Application Programming Interface, un set de protocoale și instrumente pentru construirea aplicațiilor software.
– DX12: DirectX 12, un API adecvat pentru programarea aplicațiilor în sisteme Windows.
– Vulkan: un API conceput pentru un lucru trans-platformă eficient.
– OpenCL: Open Computing Language, un standard deschis pentru programarea paralelă care poate rula pe diverse dispozitive.
– Khronos Group: o organizație responsabilă de standardizarea tehnologiilor multimedia.
– PCIe: Peripheral Component Interconnect Express, un standard de magistrală utilizat în principal în computere.
– Dual-GPU: o configurație de calculator cu două plăci grafice.
– Supercomputere: computere de performanță înaltă capabile să execute calculi complexi.
Surse:
– 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 yanoticias.es
