Ideea acestei scurte reflecții materiale s-a născut dintr-un fapt ciudat. În procesul de optimizare a Premiere Pro și After Effects și deja după ce am plecat ASUS TUF GeForce RTX 3090 24GB (revizuirea a fost făcută de colegul meu Denys Zaichenko aici) Am aflat că, odată cu cea mai recentă actualizare, a dispărut capacitatea de a optimiza programul pentru procesoare multi-core - de a distribui randarea între firele CPU.
Acest lucru a fost explicat prin faptul că Adobe trece încet, dar sigur de la optimizarea CPU la optimizarea GPU. Acesta, dacă este ceva, se numește GPGPU sau GPU de uz general. Și pot exista probleme uriașe cu optimizarea pentru acest caz, chiar dacă aveți Intel Xe Graphics, totuși ASUS RTX 3090 24GB!
Bazele GPGPU
S-ar părea că nu ar trebui să existe probleme - deoarece GPU-ul în versiunea modernă este format din așa-numitul procesoare de flux. ÎN NVIDIA se numesc nuclee CUDA, de exemplu. Și aceste procesoare funcționează pe același principiu ca nucleele unui procesor obișnuit.
Diferența de putere. Miezurile CPU au o putere de calcul semnificativă, dar un număr mic, chiar și luând în considerare multithreading. Și nucleele GPU, deși sunt mici ca putere, sunt capabile să îndeplinească o anumită sarcină. Și, în același timp, sunt de sute de ori mai multe. Dacă nu mii.
Material video despre GPGPU
Nu vrei să citești? Priveste filmarea:
Accelerarea hardware
Și, să spunem, în Premiere Pro, procesarea efectelor Lumetri asupra procesorului - și, mai mult, codarea-decodare H264 simplă - durează o bucată de timp. Și acest lucru este normal, diferite sarcini pentru diferite fieruri sunt efectuate cu o eficiență diferită. De fapt, chiar și un mic accelerator hardware de procesare video din iGPU face adevărate minuni, schimbând viteza de redare uneori de multe ori!
Și având în vedere puterea în creștere a GPU-ului - să spunem, în ASUS TUF RTX 3090 are până la 24 de gigaocteți de memorie video și mai mult de zece mii de nuclee CUDA - este destul de logic ca aplicațiile să fie optimizate pentru o astfel de muncă.
Sub zeci de mii de muncitori mici care paralelizează munca, eliminând sarcina de pe CPU. Dar întrebarea. Placa video ia prea mult? Am observat că atunci când redau efecte grele, tranziții și pur și simplu schimbam imaginea cu mijloace suplimentare, computerul a început să încetinească.
Memoria plăcii video a fost înfundată la zero, procesorul aproape că nu a participat la randare... la fel și RAM. Și nuanța este că am 128 GB de RAM.
Și, de exemplu, în Premiere Pro, jumătate din RAM este inactivă, procesorul este pe jumătate ocupat, decodorul-encoder este complet relaxat, dar VRAM-ul este blocat și performanța este aproape zero.
Lucru în comun
Cel mai rău se întâmplă atunci când redați un proiect cu piese mixte - compoziții legate de After Effects, de exemplu. Acolo memoria video ajunge la zero aproape imediat, fără avertisment. Și pentru a crește viteza de redare, este necesar să închideți toate aplicațiile care consumă VRAM. Ca aceleași Premiere Pro și After Effects! Și lăsați, să zicem, doar Media Encoder.
ȘI! Un accent important nu este luat în considerare. Să spunem că After Effects mănâncă și RAM și pentru ambii obraji. DAR! Știe cum să golească cache-ul! Eliberați memorie pentru alte aplicații. Dar niciun program nu funcționează așa cu memoria video! Memoria este fie blocată, fie eliberată după închiderea proiectului.
Și da, VRAM este cu siguranță mai rapid decât DRAM și uneori cu mult. Cu toate acestea, în recenziile Transcend, și nu numai că am repetat - pentru sarcinile de lucru, o mulțime de memorie lentă este mai bună decât o bucată mică de memorie super-rapidă.
Dacă programul știe doar să înfunde memoria, dar nu o eliberează cât mai eficient posibil, atunci viteza memoriei nu va ajuta. Și se dovedește că am o grămadă de memorie RAM în computerul meu pentru Adobe Creative Suite... care ar fi plăcut de folosit pentru randare.
Citeste si: Revizuirea laptopului ASUS ROG Zephyrus G14 2021: Încântat, dar fără efect wow
Dar nu - se bazează aproape în întregime pe nefericitul GTX 1080 Ti, unde cantitatea de memorie este de peste ZECE ORI mai mică! Și puteți spune, spun ei, că există, parcă, același RTX, ca același model ASUS TUF RTX 3090s trage NVLink cu pooling de memorie! Dar aici din nou există o nuanță.
Pentru prețul a două RTX 3090, adică pentru 2x 2000 USD. (MSRP nu se mai numără, nu corespunde realității moderne) obținem... 24 GB memorie. Mai mult, nu este un fapt că poate fi folosit pentru randare! Da, unele programe implementează această funcționalitate. În principal – modelare și calcule științifice. Și setările de acolo sunt pur și simplu groaznice.
Și pentru 4000 USD, putem umple toate canalele de memorie cu matrițe DDR4 ECC AMD Threadripper! 256 GB va fi cel mai rău caz! Și, de asemenea, cu corectarea erorilor, pe care RTX 3090 nu o are.
Singurul motiv pentru care văd că vă poate împiedica să optimizați GPU-ul ca computer și RAM-ul ca buffer este că latența dintre RAM și placa grafică ar fi prea mare pentru a suprascrie bonusurile de volum. Pe de altă parte, lipsa VRAM-ului încă încetinește procesul. Și poți măcar să adaugi RAM, dacă asta!
Rezultate GPGPU
Acesta este pericolul. Chiar dacă ai ASUS TUF RTX 3090, pe care l-ați cumpărat în mod special pentru sarcini GPGPU, este posibil să vă confruntați în continuare cu un blocaj care poate fi evitat. Dacă programele au folosit mai multă RAM în loc de VRAM. Nu văd cum poate fi schimbat acest lucru - dar dacă tendința va continua, va fi un viitor într-adevăr fără fund.
Preturi pt ASUS TUF RTX 3090 24GB
- Priză
- Toate magazinele
