ამ მოკლე მატერიალურ-რეფლექსიის იდეა ერთი უცნაური ფაქტიდან გაჩნდა. Premiere Pro-ს და After Effects-ის ოპტიმიზაციის პროცესში და უკვე წასვლის შემდეგ ASUS TUF GeForce RTX 3090 24 GB (მიმოხილვა გააკეთა ჩემმა კოლეგამ დენის ზაიჩენკომ აქ) გავიგე, რომ უახლესი განახლებით, მრავალბირთვიანი პროცესორებისთვის პროგრამის ოპტიმიზაციის შესაძლებლობა - CPU ძაფებს შორის რენდერის განაწილება - გაქრა.
ეს აიხსნება იმით, რომ Adobe ნელა, მაგრამ აუცილებლად გადადის CPU ოპტიმიზაციიდან GPU ოპტიმიზაციაზე. ამას, თუ რაიმეს, ეწოდება GPGPU, ან ზოგადი დანიშნულების GPU. და ამ შემთხვევისთვის ოპტიმიზაციასთან დაკავშირებით შეიძლება უზარმაზარი პრობლემები იყოს, მაშინაც კი, თუ თქვენ გაქვთ Intel Xe Graphics ASUS RTX 3090 24 GB!
GPGPU-ს საფუძვლები
როგორც ჩანს, პრობლემები არ უნდა იყოს - რადგან GPU თანამედროვე ვერსიაში შედგება ე.წ ნაკადის პროცესორები. IN NVIDIA მათ უწოდებენ CUDA kernels, მაგალითად. და ეს პროცესორები მუშაობენ იმავე პრინციპით, როგორც ჩვეულებრივი CPU-ის ბირთვები.
განსხვავება ძალაში. CPU ბირთვებს აქვთ მნიშვნელოვანი გამოთვლითი სიმძლავრე, მაგრამ მცირე რაოდენობა, თუნდაც მულტირედინგის გათვალისწინებით. და GPU ბირთვები, მიუხედავად იმისა, რომ ისინი მცირე სიმძლავრით არიან, შეუძლიათ შეასრულონ გარკვეული დავალება. და ამავე დროს, მათგან ასჯერ მეტია. თუ არა ათასობით.
ვიდეო მასალა GPGPU-ს შესახებ
არ გინდა წაკითხვა? Უყურე ვიდეოს:
აპარატურის აჩქარება
და, ვთქვათ, Premiere Pro-ში Lumetri ეფექტების დამუშავებას პროცესორზე - და უფრო მეტიც, მარტივ H264 კოდირება-გაშიფვრას - დრო სჭირდება. და ეს ნორმალურია, სხვადასხვა რკინით სხვადასხვა დავალებები შესრულებულია სხვადასხვა ეფექტურობით. სინამდვილეში, iGPU-ში ვიდეოს დამუშავების უმცირესი ტექნიკის ამაჩქარებელიც კი ნამდვილ სასწაულებს ახდენს, ზოგჯერ ბევრჯერ ცვლის გადაცემის სიჩქარეს!
და GPU-ს მზარდი სიმძლავრის გათვალისწინებით - ვთქვათ, in ASUS TUF RTX 3090-ს აქვს 24 გიგაბაიტი ვიდეო მეხსიერება და ათი ათასზე მეტი CUDA ბირთვი - სავსებით ლოგიკურია, რომ აპლიკაციები ოპტიმიზირებულია ასეთი სამუშაოსთვის.
ათიათასობით მცირე ზომის მუშაკების ქვეშ, რომლებიც პარალელურად ახდენენ მუშაობას, აშორებენ დატვირთვას CPU-დან. მაგრამ კითხვა. ვიდეოკარტა ძალიან ბევრს იღებს? შევამჩნიე, რომ მძიმე ეფექტების, გადასვლების და უბრალოდ სურათის დამატებითი საშუალებებით შეცვლისას, კომპიუტერმა დაიწყო შენელება.
ვიდეოკარტის მეხსიერება ნულამდე იყო ჩაკეტილი, პროცესორი თითქმის არ მონაწილეობდა რენდერში... ასევე ოპერატიული მეხსიერება. და ნიუანსი ის არის, რომ მე მაქვს 128 GB ოპერატიული მეხსიერება.
და, მაგალითად, Premiere Pro-ში, ოპერატიული მეხსიერების ნახევარი უმოქმედოა, პროცესორი ნახევრად დაკავებული, დეკოდერ-ენკოდერი მთლიანად მოდუნებულია, მაგრამ VRAM დაბლოკილია და შესრულება თითქმის ნულის ტოლია.
ერთობლივი მუშაობა
ყველაზე უარესი ხდება პროექტის შერეული ნაწილებით რენდერის დროს - მაგალითად, After Effects-ის დაკავშირებული კომპოზიციები. აი, სადაც ვიდეო მეხსიერება თითქმის მაშინვე, გაფრთხილების გარეშე, ნულამდე მიდის. და გადაცემის სიჩქარის გასაზრდელად, აუცილებელია ყველა აპლიკაციის დახურვა, რომელიც ჭამს VRAM-ს. ისევე როგორც Premiere Pro და After Effects! და დატოვეთ, ვთქვათ, მხოლოდ Media Encoder.
და! მნიშვნელოვანი აქცენტი არ არის გათვალისწინებული. ვთქვათ After Effects ასევე ჭამს RAM-ს და ორივე ლოყისთვის. მაგრამ! მან იცის ქეშის დაცლა! გაათავისუფლეთ მეხსიერება სხვა აპლიკაციებისთვის. მაგრამ არცერთი პროგრამა არ მუშაობს ასე ვიდეო მეხსიერებით! მეხსიერების დაბლოკვა ან გათავისუფლება ხდება პროექტის დახურვის შემდეგ.
დიახ, VRAM ნამდვილად უფრო სწრაფია ვიდრე DRAM და ზოგჯერ ბევრად. თუმცა, Transcend-ის მიმოხილვებში და არა მარტო მე გავიმეორე - სამუშაო ამოცანებისთვის ბევრი ნელი მეხსიერება უკეთესია, ვიდრე სუპერ სწრაფი მეხსიერების პატარა ნაჭერი.
თუ პროგრამამ იცის მხოლოდ მეხსიერების ჩაკეტვა, მაგრამ არ გაათავისუფლოს ის რაც შეიძლება ეფექტურად, მაშინ მეხსიერების სიჩქარე არ დაეხმარება. და გამოდის, რომ მე მაქვს კომპიუტერში ოპერატიული მეხსიერების მთელი გროვა Adobe Creative Suite-სთვის... რაც კარგი იქნებოდა გამოვიყენო რენდერისთვის.
ასევე წაიკითხეთ: ლეპტოპის მიმოხილვა ASUS ROG Zephyrus G14 2021: აღფრთოვანებული, მაგრამ უი ეფექტის გარეშე
მაგრამ არა - ის თითქმის მთლიანად ეყრდნობა უბედურ GTX 1080 Ti-ს, სადაც მეხსიერების რაოდენობა ათჯერ ნაკლებია! და შეიძლება ითქვას, ამბობენ, არის, თითქოს, იგივე RTX, იგივე მოდელის მსგავსი ASUS TUF RTX 3090s აზიდავს NVLink მეხსიერების გაერთიანებით! მაგრამ აქ კვლავ არის ნიუანსი.
ორი RTX 3090-ის ფასად, ანუ 2x2000 დოლარად. (MSRP აღარ ითვლება, არ შეესაბამება თანამედროვე რეალობას) ვიღებთ... 24 GB მეხსიერებას. უფრო მეტიც, ფაქტი არ არის, რომ მისი გამოყენება შესაძლებელია რენდერისთვის! დიახ, ზოგიერთი პროგრამა ახორციელებს ამ ფუნქციას. ძირითადად – მოდელირება და სამეცნიერო გამოთვლები. და პარამეტრები იქ უბრალოდ საშინელია.
4000 დოლარად კი, ჩვენ შეგვიძლია ყველა მეხსიერების არხის შევსება DDR4 ECC კვერებით AMD Threadripper! 256 GB იქნება ყველაზე ცუდი შემთხვევა! და ასევე შეცდომის კორექტირებით, რომელიც RTX 3090-ს არ აქვს.
ერთადერთი მიზეზი, რაც მე ვხედავ, რამაც შეიძლება ხელი შეგიშალოთ GPU-ს, როგორც გამოთვლის და RAM-ის, როგორც ბუფერის ოპტიმიზაციაში, არის ის, რომ შეყოვნება RAM-სა და გრაფიკულ ბარათს შორის იქნება ძალიან მაღალი, რათა გადალახოს მოცულობის ბონუსები. მეორეს მხრივ, VRAM-ის ნაკლებობა მაინც ანელებს პროცესს. და მაინც შეგიძლიათ დაამატოთ ოპერატიული მეხსიერება, თუ ეს ასეა!
GPGPU შედეგები
ეს არის საფრთხე. თუნდაც გქონდეს ASUS TUF RTX 3090, რომელიც თქვენ სპეციალურად შეიძინეთ GPGPU ამოცანებისთვის, შეიძლება მაინც შეგექმნათ თავიდან აცილებადი ბოთლი. თუ პროგრამებმა გამოიყენეს მეტი ოპერატიული მეხსიერება VRAM-ის ნაცვლად. მე ვერ ვხედავ, როგორ შეიძლება შეიცვალოს ეს - მაგრამ თუ ტენდენცია გაგრძელდება, ეს იქნება მართლაც ჩიხი მომავალი.
ფასები ASUS TUF RTX 3090 24 GB
- სოკეტი
- ყველა მაღაზია