Ide refleksi material singkat ini lahir dari satu fakta aneh. Dalam proses pengoptimalan Premiere Pro dan After Effects, dan setelah saya keluar ASUS TUF GeForce RTX 3090 24GB (peninjauan dilakukan oleh rekan saya Denys Zaichenko di sini) Saya mengetahui bahwa dengan pembaruan terbaru, kemampuan untuk mengoptimalkan program untuk prosesor multi-core - untuk mendistribusikan rendering di antara utas CPU - menghilang.
Ini dijelaskan oleh fakta bahwa Adobe perlahan tapi pasti beralih dari pengoptimalan CPU ke pengoptimalan GPU. Ini, jika ada, disebut GPGPU, atau GPU Tujuan Umum. Dan mungkin ada masalah besar dengan pengoptimalan untuk kasus ini, meskipun Anda memiliki Intel Xe Graphics ASUS RTX3090 24GB!
Dasar-dasar GPGPU
Tampaknya tidak ada masalah - karena GPU dalam versi modern terdiri dari apa yang disebut pemroses aliran. DI DALAM NVIDIA mereka disebut kernel CUDA, misalnya. Dan prosesor ini bekerja dengan prinsip yang sama seperti inti CPU biasa.
Perbedaan kekuatan. Inti CPU memiliki daya komputasi yang signifikan, tetapi jumlahnya kecil, bahkan mempertimbangkan multithreading. Dan inti GPU, meskipun bertenaga kecil, mampu melakukan tugas tertentu. Dan pada saat yang sama, jumlahnya ratusan kali lebih banyak. Jika tidak ribuan.
Materi video tentang GPGPU
Tidak ingin membaca? Tonton videonya:
Akselerasi perangkat keras
Dan, katakanlah, di Premiere Pro, memproses efek Lumetri pada prosesor - dan terlebih lagi, encoding-decoding H264 sederhana - membutuhkan banyak waktu. Dan ini normal, tugas berbeda untuk besi berbeda dilakukan dengan efisiensi berbeda. Faktanya, bahkan akselerator perangkat keras kecil untuk pemrosesan video di iGPU melakukan keajaiban nyata, terkadang mengubah kecepatan rendering berkali-kali lipat!
Dan mengingat kekuatan GPU yang tumbuh - katakanlah, di ASUS TUF RTX 3090 memiliki memori video sebanyak 24 gigabyte dan lebih dari sepuluh ribu inti CUDA - cukup logis bahwa aplikasi dioptimalkan untuk pekerjaan seperti itu.
Di bawah puluhan ribu pekerja kecil yang memparalelkan pekerjaan, menghilangkan beban dari CPU. Tapi pertanyaannya. Apakah kartu video mengambil terlalu banyak? Saya perhatikan bahwa saat memberikan efek berat, transisi, dan sekadar mengubah gambar dengan alat tambahan, komputer mulai melambat.
Memori kartu video tersumbat hingga nol, prosesor hampir tidak ikut serta dalam rendering... begitu juga dengan RAM. Dan nuansanya adalah saya memiliki RAM 128 GB.
Dan, misalnya, di Premiere Pro, setengah dari RAM tidak digunakan, prosesor setengah terisi, decoder-encoder benar-benar santai, tetapi VRAM macet dan kinerjanya hampir nol.
Kerja sama
Yang terburuk terjadi saat merender proyek dengan potongan campuran - komposisi terkait dari After Effects, misalnya. Di situlah memori video langsung menjadi nol, tanpa peringatan. Dan untuk meningkatkan kecepatan rendering, semua aplikasi yang memakan VRAM harus ditutup. Seperti Premiere Pro dan After Effects yang sama! Dan tinggalkan, katakanlah, hanya Media Encoder.
DAN! Fokus penting tidak diperhitungkan. Katakanlah After Effects juga memakan RAM, dan untuk kedua pipinya. TETAPI! Dia tahu cara menguras cache! Bebaskan memori untuk aplikasi lain. Tetapi tidak ada program yang bekerja seperti itu dengan memori video! Memori diblokir atau dibebaskan setelah proyek ditutup.
Dan ya, VRAM jelas lebih cepat daripada DRAM, dan terkadang jauh lebih cepat. Namun, dalam ulasan Transcend, dan tidak hanya saya ulangi - untuk tugas kerja, banyak memori lambat lebih baik daripada sepotong kecil memori super cepat.
Jika program hanya mengetahui cara menyumbat memori, tetapi tidak membebaskannya seefisien mungkin, maka kecepatan memori tidak akan membantu. Dan ternyata saya memiliki tumpukan RAM di PC saya untuk Adobe Creative Suite... yang akan bagus untuk digunakan untuk rendering.
Baca juga: ulasan laptop ASUS ROG Zephyrus G14 2021: Menyenangkan, tetapi tidak ada efek wow
Tapi tidak - ini hampir seluruhnya bergantung pada GTX 1080 Ti yang malang, di mana jumlah memorinya lebih dari SEPULUH KALI lebih sedikit! Dan Anda dapat mengatakan, kata mereka, seolah-olah ada RTX yang sama, seperti model yang sama ASUS TUF RTX 3090 menarik NVLink dengan penggabungan memori! Tapi di sini sekali lagi ada nuansa.
Untuk harga dua RTX 3090 yaitu 2x $2000. (MSRP tidak dihitung lagi, tidak sesuai dengan realitas modern) kami mendapatkan... memori 24 GB. Terlebih lagi, itu bukan fakta bahwa itu bisa digunakan untuk rendering! Ya, beberapa program menerapkan fungsi ini. Terutama – pemodelan dan perhitungan ilmiah. Dan pengaturan di sana sangat buruk.
Dan dengan $4000, kami dapat mengisi semua saluran memori dengan DDR4 ECC die AMD Threadripper! 256 GB akan menjadi kasus terburuk! Dan juga dengan koreksi kesalahan, yang tidak dimiliki RTX 3090.
Satu-satunya alasan saya dapat melihat yang mungkin menghentikan Anda dari mengoptimalkan GPU sebagai komputasi dan RAM sebagai penyangga adalah bahwa latensi antara RAM dan kartu grafis akan terlalu tinggi untuk mengesampingkan bonus volume. Di sisi lain, kurangnya VRAM masih memperlambat prosesnya. Dan Anda setidaknya dapat menambahkan RAM, jika itu!
Hasil GPGPU
Inilah bahayanya. Bahkan jika kamu punya ASUS TUFRTX 3090, yang Anda beli secara khusus untuk tugas GPGPU, Anda mungkin masih mengalami kemacetan yang dapat dihindari. Jika program menggunakan lebih banyak RAM daripada VRAM. Saya tidak dapat melihat bagaimana ini dapat diubah - tetapi jika tren berlanjut, ini akan menjadi masa depan yang benar-benar buntu.
Harga untuk ASUS TUF RTX 3090 24 GB
- Stopkontak
- Semua toko
