Идеята за този кратък материал-размисъл се роди от един странен факт. В процес на оптимизиране на Premiere Pro и After Effects и вече след като напуснах ASUS TUF GeForce RTX 3090 24GB (ревюто е направено от моя колега Денис Зайченко тук) Научих, че с последната актуализация изчезна възможността за оптимизиране на програмата за многоядрени процесори - за разпределяне на рендирането между нишките на процесора.
Това се обяснява с факта, че Adobe бавно, но сигурно преминава от оптимизация на CPU към оптимизация на GPU. Това, ако не друго, се нарича GPGPU или GPU с общо предназначение. И може да има огромни проблеми с оптимизацията в този случай, дори ако имате Intel Xe Graphics ASUS RTX 3090 24GB!
Основи на GPGPU
Изглежда, че не би трябвало да има проблеми - тъй като GPU в съвременната версия се състои от т.нар поточни процесори. IN NVIDIA те се наричат например CUDA ядра. И тези процесори работят на същия принцип като ядрата на обикновен процесор.
Разликата в мощността. Ядрата на процесора имат значителна изчислителна мощност, но малък брой, дори като се има предвид многопоточността. И GPU ядрата, въпреки че са с малка мощност, са способни да изпълняват определена задача. И в същото време те са стотици пъти повече. Ако не и хиляди.
Видео материал за GPGPU
Не искаш да четеш? Гледай видеото:
Хардуерно ускорение
И, да речем, в Premiere Pro обработката на ефектите на Lumetri върху процесора - и нещо повече, простото H264 кодиране-декодиране - отнема много време. И това е нормално, различни задачи за различно желязо се изпълняват с различна ефективност. Всъщност дори малък хардуерен ускорител за обработка на видео в iGPU прави истински чудеса, променяйки скоростта на изобразяване понякога многократно!
И с оглед на нарастващата мощност на GPU - да речем, в ASUS TUF RTX 3090 има до 24 гигабайта видео памет и повече от десет хиляди CUDA ядра - съвсем логично е приложенията да са оптимизирани за такава работа.
Под десетки хиляди малки работници, които паралелизират работата, премахвайки натоварването от процесора. Но въпросът. Видеокартата поема ли твърде много? Забелязах, че при изобразяване на тежки ефекти, преходи и просто промяна на картината с допълнителни средства, компютърът започна да се забавя.
Паметта на видеокартата беше задръстена до нула, процесора почти не участваше в рендъра...както и рам паметта. И нюансът е, че имам 128 GB RAM.
И например в Premiere Pro половината RAM не работи, процесорът е зает наполовина, декодерът-енкодер е напълно отпуснат, но VRAM е задръстена и производителността е почти нулева.
Съвместна работа
Най-лошото се случва, когато рендирате проект със смесени парчета - свързани композиции на After Effects, например. Това е мястото, където видео паметта отива на нула почти веднага, без предупреждение. И за да увеличите скоростта на рендиране, е необходимо да затворите всички приложения, които ядат VRAM. Като същите Premiere Pro и After Effects! И оставете, да речем, само Media Encoder.
И! Важен фокус не е взет предвид. Да речем After Effects също яде RAM и то за двете бузи. НО! Той знае как да източи кеша! Освободете памет за други приложения. Но нито една програма не работи така с видеопамет! Паметта се блокира или освобождава след затваряне на проекта.
И да, VRAM определено е по-бърза от DRAM и понякога с много. Въпреки това, в ревютата на Transcend, и не само аз, повторих - за работни задачи много бавна памет е по-добре от малко парче супер-бърза памет.
Ако програмата знае само как да запуши паметта, но не и да я освободи възможно най-ефективно, тогава скоростта на паметта няма да помогне. И се оказа, че имам цял куп RAM в компютъра си за Adobe Creative Suite... което би било хубаво да се използва за рендиране.
Прочетете също: Преглед на лаптоп ASUS ROG Zephyrus G14 2021: Възхитен, но без уау ефект
Но не - разчита почти изцяло на злополучната GTX 1080 Ti, където паметта е повече от ДЕСЕТ ПЪТИ по-малко! И можете да кажете, те казват, че има, така да се каже, същия RTX, като същия модел ASUS TUF RTX 3090s тегли NVLink с обединяване на паметта! Но тук отново има нюанс.
За цената на две RTX 3090, тоест за 2x $2000. (MSRP вече не се брои, не отговаря на съвременната реалност) получаваме... 24 GB памет. Нещо повече, не е факт, че може да се използва за рендиране! Да, някои програми реализират тази функционалност. Основно – моделиране и научни изчисления. И настройките там са просто ужасни.
И срещу $4000 можем да запълним всички канали на паметта с матрици DDR4 ECC AMD Threadripper! 256 GB ще бъде най-лошият случай! А също и с корекция на грешки, която RTX 3090 няма.
Единствената причина, която виждам, че може да ви попречи да оптимизирате GPU като изчисление и RAM като буфер, е, че латентността между RAM и графичната карта би била твърде висока, за да отмени бонусите за обем. От друга страна, липсата на VRAM все още забавя процеса. И можете поне да добавите RAM, ако това!
Резултати от GPGPU
Това е опасността. Дори и да имате ASUS TUF RTX 3090, който сте закупили специално за задачи на GPGPU, все още може да се сблъскате с пречка, която може да се избегне. Ако програмите използват повече RAM вместо VRAM. Не виждам как това може да се промени - но ако тенденцията продължи, това ще бъде наистина задънено бъдеще.
Цени за ASUS TUF RTX 3090 24GB
- Розетка
- Всички магазини
