Die Idee zu dieser kurzen Materialreflexion entstand aus einer merkwürdigen Tatsache. Bin dabei Premiere Pro und After Effects zu optimieren, und schon nachdem ich gegangen bin ASUS TUF GeForce RTX 3090 24 GB (Die Überprüfung wurde von meinem Kollegen Denys Zaichenko durchgeführt hier) Ich habe erfahren, dass mit dem neuesten Update die Möglichkeit, das Programm für Mehrkernprozessoren zu optimieren – das Rendering auf CPU-Threads zu verteilen – verschwunden ist.
Dies wurde dadurch erklärt, dass Adobe langsam aber sicher von der CPU-Optimierung zur GPU-Optimierung übergeht. Dies wird, wenn überhaupt, als GPGPU oder General Purpose GPU bezeichnet. Und es kann in diesem Fall große Probleme mit der Optimierung geben, selbst wenn Sie Intel Xe Graphics haben ASUS RTX3090 24GB!
Grundlagen von GPGPU
Es scheint, dass es keine Probleme geben sollte – denn die GPU in der modernen Version besteht aus dem sogenannten Stream-Prozessoren. IN NVIDIA Sie werden beispielsweise CUDA-Kernel genannt. Und diese Prozessoren funktionieren nach dem gleichen Prinzip wie die Kerne einer normalen CPU.
Der Machtunterschied. CPU-Kerne haben eine beträchtliche Rechenleistung, aber eine kleine Anzahl, selbst unter Berücksichtigung von Multithreading. Und die GPU-Kerne sind, obwohl sie wenig Leistung haben, in der Lage, eine bestimmte Aufgabe auszuführen. Und gleichzeitig gibt es hundertmal mehr davon. Wenn nicht Tausende.
Videomaterial zu GPGPU
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Hardware-Beschleunigung
Und, sagen wir, in Premiere Pro nimmt die Verarbeitung von Lumetri-Effekten auf dem Prozessor – und darüber hinaus einfache H264-Kodierung/Dekodierung – einen gewaltigen Teil der Zeit in Anspruch. Und das ist normal, verschiedene Aufgaben für verschiedene Eisen werden mit unterschiedlicher Effizienz ausgeführt. Tatsächlich bewirkt sogar ein winziger Hardware-Videoverarbeitungsbeschleuniger in der iGPU echte Wunder und ändert die Rendering-Geschwindigkeit manchmal um ein Vielfaches!
Und angesichts der wachsenden Leistung der GPU - sagen wir, in ASUS TUF RTX 3090 verfügt über bis zu 24 Gigabyte Videospeicher und mehr als zehntausend CUDA-Kerne - es ist ganz logisch, dass Anwendungen für solche Arbeiten optimiert sind.
Unter Zehntausenden von kleinen Workern, die die Arbeit parallelisieren und die CPU entlasten. Aber die Frage. Nimmt die Grafikkarte zu viel auf? Mir ist aufgefallen, dass beim Rendern von starken Effekten, Übergängen und einfachem Ändern des Bildes mit zusätzlichen Mitteln der Computer langsamer wurde.
Der Speicher der Grafikkarte war auf Null verstopft, der Prozessor nahm fast nicht am Rendern teil ... ebenso wie der Arbeitsspeicher. Und die Nuance ist, dass ich 128 GB RAM habe.
Und zum Beispiel ist in Premiere Pro die Hälfte des RAM im Leerlauf, der Prozessor ist halb belegt, der Decoder-Encoder ist völlig entspannt, aber der VRAM ist blockiert und die Leistung ist fast null.
Gemeinsame Arbeit
Das Schlimmste passiert, wenn ein Projekt mit gemischten Teilen gerendert wird – beispielsweise verknüpfte Kompositionen von After Effects. Hier geht der Videospeicher fast sofort und ohne Vorwarnung auf Null. Und um die Rendering-Geschwindigkeit zu erhöhen, müssen alle Anwendungen geschlossen werden, die VRAM fressen. Wie das gleiche Premiere Pro und After Effects! Und lassen Sie, sagen wir, nur Media Encoder.
UND! Ein wichtiger Schwerpunkt wird nicht berücksichtigt. Nehmen wir an, After Effects frisst auch RAM, und zwar für beide Wangen. ABER! Er weiß, wie man den Cache leert! Geben Sie Speicher für andere Anwendungen frei. Aber kein Programm arbeitet so mit Videospeicher! Der Speicher wird nach dem Schließen des Projekts entweder gesperrt oder freigegeben.
Und ja, VRAM ist definitiv schneller als DRAM, und manchmal um einiges. In den Rezensionen von Transcend jedoch, und nicht nur ich habe es wiederholt - für Arbeitsaufgaben ist viel langsamer Speicher besser als ein winziges Stück superschneller Speicher.
Wenn das Programm nur weiß, wie es den Speicher verstopfen, aber nicht möglichst effizient freigeben kann, dann hilft die Speichergeschwindigkeit nicht weiter. Und es stellt sich heraus, dass ich in meinem PC einen ganzen Haufen RAM für die Adobe Creative Suite habe ... was schön zum Rendern wäre.
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Aber nein - es verlässt sich fast ausschließlich auf die unglückliche GTX 1080 Ti, bei der die Speichermenge mehr als ZEHN MAL geringer ist! Und man kann sagen, sie sagen, es gibt sozusagen die gleiche RTX, wie das gleiche Modell ASUS TUF RTX 3090s ziehen NVLink mit Speicherpooling! Aber auch hier gibt es wieder eine Nuance.
Zum Preis von zwei RTX 3090, also für 2x 2000 Dollar. (UVP wird nicht mehr gezählt, entspricht nicht der modernen Realität) Wir bekommen ... 24 GB Speicher. Außerdem ist es keine Tatsache, dass es zum Rendern verwendet werden kann! Ja, einige Programme implementieren diese Funktionalität. Hauptsächlich – Modellierung und wissenschaftliche Berechnungen. Und die Einstellungen dort sind einfach schrecklich.
Und für 4000 US-Dollar können wir alle Speicherkanäle mit DDR4-ECC-Chips füllen AMD Fadenabzieher! 256 GB werden der schlimmste Fall sein! Und auch mit Fehlerkorrektur, die RTX 3090 nicht hat.
Der einzige Grund, den ich sehe, der Sie davon abhalten könnte, die GPU als Rechenleistung und den RAM als Puffer zu optimieren, ist, dass die Latenz zwischen RAM und Grafikkarte zu hoch wäre, um die Volumenboni zu überschreiben. Andererseits verlangsamt das Fehlen von VRAM den Prozess immer noch. Und Sie können zumindest RAM hinzufügen, wenn das so ist!
GPGPU-Ergebnisse
Das ist die Gefahr. Auch wenn Sie haben ASUS TUF RTX3090, die Sie speziell für GPGPU-Aufgaben gekauft haben, kann es dennoch zu einem vermeidbaren Engpass kommen. Wenn Programme mehr RAM statt VRAM verwenden. Ich kann mir nicht vorstellen, wie sich das ändern lässt – aber wenn der Trend anhält, wird es eine wirkliche Sackgasse.
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