Ý tưởng về phản ánh vật chất ngắn này được sinh ra từ một thực tế kỳ lạ. Trong quá trình tối ưu hóa Premiere Pro và After Effects, và sau khi tôi rời đi ASUS TUF GeForce RTX 3090 24GB (bài đánh giá được thực hiện bởi đồng nghiệp của tôi Denys Zaichenko đây) Tôi được biết rằng với bản cập nhật mới nhất, khả năng tối ưu hóa chương trình cho bộ xử lý đa lõi - để phân phối kết xuất giữa các luồng CPU - đã biến mất.
Điều này được giải thích là do Adobe đang chuyển từ tối ưu hóa CPU sang tối ưu hóa GPU một cách chậm rãi nhưng chắc chắn. Điều này, nếu có, được gọi là GPGPU hoặc GPU Mục đích chung. Và có thể có vấn đề lớn với việc tối ưu hóa trong trường hợp này, ngay cả khi bạn có Đồ họa Intel Xe. ASUS RTX 3090 24GB!
Khái niệm cơ bản về GPGPU
Có vẻ như sẽ không có vấn đề gì - bởi vì GPU trong phiên bản hiện đại bao gồm cái gọi là bộ xử lý luồng. TRONG NVIDIA chúng được gọi là hạt nhân CUDA chẳng hạn. Và những bộ xử lý này hoạt động theo nguyên tắc giống như lõi của CPU thông thường.
Sự khác biệt về sức mạnh. Các lõi CPU có sức mạnh tính toán đáng kể, nhưng là một con số nhỏ, ngay cả khi xét đến đa luồng. Và các lõi GPU, mặc dù chúng có công suất nhỏ nhưng có khả năng thực hiện một tác vụ nhất định. Và đồng thời, có nhiều gấp hàng trăm lần trong số họ. Nếu không phải hàng ngàn.
Tài liệu video về GPGPU
Bạn không muốn đọc? Xem video:
Tăng tốc phần cứng
Và, giả sử, trong Premiere Pro, việc xử lý các hiệu ứng Lumetri trên bộ xử lý - và hơn thế nữa, giải mã-mã hóa H264 đơn giản - mất rất nhiều thời gian. Và điều này là bình thường, các nhiệm vụ khác nhau đối với bàn ủi khác nhau được thực hiện với hiệu quả khác nhau. Trên thực tế, ngay cả một bộ tăng tốc xử lý video phần cứng nhỏ bé trong iGPU cũng thực hiện được những điều kỳ diệu thực sự, đôi khi thay đổi tốc độ kết xuất nhiều lần!
Và theo quan điểm về sức mạnh ngày càng tăng của GPU - giả sử, trong ASUS TUF RTX 3090 có bộ nhớ video lên tới 24 gigabyte và hơn mười nghìn lõi CUDA - hoàn toàn hợp lý khi các ứng dụng được tối ưu hóa cho công việc như vậy.
Dưới hàng chục ngàn công nhân nhỏ làm việc song song, loại bỏ tải khỏi CPU. Nhưng câu hỏi. Có phải card màn hình chiếm quá nhiều không? Tôi nhận thấy rằng khi hiển thị các hiệu ứng nặng, chuyển tiếp và chỉ cần thay đổi hình ảnh bằng các phương tiện bổ sung, máy tính bắt đầu chạy chậm lại.
Bộ nhớ của card màn hình bị tắc về 128, bộ xử lý gần như không tham gia vào quá trình kết xuất... cũng như RAM. Và sắc thái là tôi có GB RAM.
Và, ví dụ, trong Premiere Pro, một nửa RAM không hoạt động, bộ xử lý chiếm một nửa, bộ giải mã-mã hóa hoàn toàn thoải mái, nhưng VRAM bị kẹt và hiệu suất gần như bằng không.
Làm việc
Điều tồi tệ nhất xảy ra khi kết xuất một dự án với các phần hỗn hợp - chẳng hạn như các tác phẩm được liên kết của After Effects. Đó là nơi bộ nhớ video về gần như ngay lập tức mà không có cảnh báo. Và để tăng tốc độ kết xuất, cần phải đóng tất cả các ứng dụng ngốn VRAM. Giống như Premiere Pro và After Effects! Và để lại, giả sử, chỉ Media Encoder.
VÀ! Một tiêu điểm quan trọng không được tính đến. Giả sử After Effects cũng ăn RAM và cho cả hai má. NHƯNG! Anh ấy biết làm thế nào để thoát bộ nhớ cache! Giải phóng bộ nhớ cho các ứng dụng khác. Nhưng không có chương trình nào hoạt động như vậy với bộ nhớ video! Bộ nhớ bị chặn hoặc giải phóng sau khi đóng dự án.
Và vâng, VRAM chắc chắn nhanh hơn DRAM và đôi khi là rất nhiều. Tuy nhiên, trong các bài đánh giá về Transcend, và không chỉ tôi đã nhắc lại - đối với các tác vụ công việc, nhiều bộ nhớ chậm sẽ tốt hơn một phần nhỏ của bộ nhớ siêu nhanh.
Nếu chương trình chỉ biết cách làm tắc nghẽn bộ nhớ chứ không giải phóng bộ nhớ một cách hiệu quả nhất có thể thì tốc độ bộ nhớ sẽ chẳng ích gì. Và hóa ra là tôi có cả đống RAM trong PC của mình cho Adobe Creative Suite... sẽ rất tuyệt nếu sử dụng để kết xuất.
Đọc thêm: Đánh giá máy tính xách tay ASUS ROG Zephyrus G14 2021: Tuyệt vời nhưng không có hiệu ứng kinh ngạc
Nhưng không - nó phụ thuộc gần như hoàn toàn vào GTX 1080 Ti không may, trong đó dung lượng bộ nhớ ít hơn MƯỜI LẦN! Và bạn có thể nói, họ nói, giống như trước đây, cùng một RTX, giống như cùng một kiểu máy ASUS TUF RTX 3090s kéo theo NVLink với tính năng tổng hợp bộ nhớ! Nhưng ở đây một lần nữa có một sắc thái.
Đối với giá của hai RTX 3090, tức là với giá gấp đôi $2. (MSRP không được tính nữa, nó không tương ứng với thực tế hiện đại) chúng tôi nhận được... 2000 GB bộ nhớ. Hơn nữa, thực tế không phải là nó có thể được sử dụng để kết xuất! Có, một số chương trình thực hiện chức năng này. Chủ yếu – mô hình hóa và tính toán khoa học. Và các cài đặt ở đó đơn giản là khủng khiếp.
Và với 4000 đô la, chúng tôi có thể lấp đầy tất cả các kênh bộ nhớ bằng khuôn DDR4 ECC Máy xén sợi AMD! 256 GB sẽ là trường hợp xấu nhất! Và cũng như sửa lỗi, điều mà RTX 3090 không có.
Lý do duy nhất tôi có thể thấy có thể ngăn bạn tối ưu hóa GPU dưới dạng máy tính và RAM làm bộ đệm là độ trễ giữa RAM và cạc đồ họa sẽ quá cao để ghi đè phần thưởng âm lượng. Mặt khác, việc thiếu VRAM vẫn làm chậm quá trình. Và ít nhất bạn có thể thêm RAM, nếu vậy!
Kết quả GPGPU
Đây là mối nguy hiểm. Ngay cả khi bạn có ASUS TUF RTX 3090, mà bạn đã mua riêng cho các tác vụ GPGPU, bạn vẫn có thể gặp phải nút thắt cổ chai có thể tránh được. Nếu các chương trình sử dụng nhiều RAM hơn thay vì VRAM. Tôi không biết làm thế nào để thay đổi điều này - nhưng nếu xu hướng này tiếp tục, thì đó sẽ là một tương lai thực sự bế tắc.
Giá cho ASUS TUF RTX 3090 24GB
- Ổ cắm
- Tất cả các cửa hàng
