L'idea di questa breve riflessione materica è nata da un fatto strano. In fase di ottimizzazione di Premiere Pro e After Effects, e già dopo che me ne sono andato ASUS TUFGeForce RTX 3090 24GB (la recensione è stata fatta dal mio collega Denys Zaichenko qui) Ho appreso che con l'ultimo aggiornamento è scomparsa la capacità di ottimizzare il programma per processori multi-core - per distribuire il rendering tra i thread della CPU.
Ciò è stato spiegato dal fatto che Adobe sta lentamente ma inesorabilmente passando dall'ottimizzazione della CPU all'ottimizzazione della GPU. Questo, semmai, si chiama GPGPU o GPU per uso generico. E ci possono essere enormi problemi con l'ottimizzazione per questo caso, anche se hai Intel Xe Graphics, però ASUS RTX3090 24GB!
Nozioni di base su GPGPU
Sembrerebbe che non dovrebbero esserci problemi, perché la GPU nella versione moderna è composta dal cosiddetto processori di flusso. IN NVIDIA si chiamano kernel CUDA, ad esempio. E questi processori funzionano secondo lo stesso principio dei core di una normale CPU.
La differenza di potere. I core della CPU hanno una potenza di calcolo significativa, ma un numero ridotto, anche considerando il multithreading. E i core della GPU, sebbene abbiano una potenza ridotta, sono in grado di svolgere un determinato compito. E allo stesso tempo ce ne sono centinaia di volte di più. Se non migliaia.
Materiale video su GPGPU
Non vuoi leggere? Guarda il video:
Accelerazione hardware
E, diciamo, in Premiere Pro, l'elaborazione degli effetti Lumetri sul processore e, per di più, la semplice codifica-decodifica H264, richiede un sacco di tempo. E questo è normale, compiti diversi per ferro diverso vengono eseguiti con efficienza diversa. In realtà, anche un minuscolo acceleratore di elaborazione video hardware nell'iGPU fa veri miracoli, cambiando la velocità di rendering a volte molte volte!
E vista la crescente potenza della GPU, ad esempio in ASUS TUF RTX 3090 ha fino a 24 gigabyte di memoria video e più di diecimila core CUDA: è abbastanza logico che le applicazioni siano ottimizzate per tale lavoro.
Sotto decine di migliaia di piccoli lavoratori che parallelizzano il lavoro, rimuovendo il carico dalla CPU. Ma la domanda. La scheda video sta assumendo troppo? Ho notato che durante il rendering di effetti pesanti, transizioni e semplicemente cambiando l'immagine con mezzi aggiuntivi, il computer ha iniziato a rallentare.
La memoria della scheda video era intasata a zero, il processore quasi non partecipava al rendering... così come la RAM. E la sfumatura è che ho 128 GB di RAM.
E, ad esempio, in Premiere Pro, metà della RAM è inattiva, il processore è occupato per metà, il decoder-codificatore è completamente rilassato, ma la VRAM è bloccata e le prestazioni sono quasi pari a zero.
Lavoro congiunto
Il peggio accade quando si esegue il rendering di un progetto con pezzi misti, ad esempio composizioni collegate di After Effects. È lì che la memoria video si azzera quasi immediatamente, senza preavviso. E per aumentare la velocità di rendering, è necessario chiudere tutte le applicazioni che consumano VRAM. Come lo stesso Premiere Pro e After Effects! E lascia, diciamo, solo Media Encoder.
E! Un focus importante non viene preso in considerazione. Diciamo che After Effects consuma anche RAM e per entrambe le guance. MA! Sa come svuotare la cache! Libera memoria per altre applicazioni. Ma nessun programma funziona così con la memoria video! La memoria viene bloccata o liberata dopo la chiusura del progetto.
E sì, la VRAM è decisamente più veloce della DRAM, e talvolta di molto. Tuttavia, nelle recensioni di Transcend, e non solo ho ripetuto: per le attività lavorative, molta memoria lenta è meglio di un minuscolo pezzo di memoria super veloce.
Se il programma sa solo come intasare la memoria, ma non liberarla nel modo più efficiente possibile, la velocità della memoria non aiuterà. E si scopre che ho un intero mucchio di RAM nel mio PC per Adobe Creative Suite... che sarebbe bello usare per il rendering.
Leggi anche: Recensione portatile ASUS ROG Zephyrus G14 2021: Felice, ma nessun effetto wow
Ma no: si basa quasi interamente sulla sfortunata GTX 1080 Ti, dove la quantità di memoria è più di DIECI VOLTE inferiore! E puoi dire, dicono, ci sono, per così dire, lo stesso RTX, come lo stesso modello ASUS TUF RTX 3090 tira NVLink con memory pooling! Ma anche qui c'è una sfumatura.
Al prezzo di due RTX 3090, ovvero per 2x $ 2000. (MSRP non viene più conteggiato, non corrisponde alla realtà moderna) otteniamo... 24 GB di memoria. Inoltre, non è un dato di fatto che possa essere utilizzato per il rendering! Sì, alcuni programmi implementano questa funzionalità. Principalmente – modellazione e calcoli scientifici. E le impostazioni sono semplicemente terribili.
E per 4000 dollari, possiamo riempire tutti i canali di memoria con die DDR4 ECC Threadripper AMD! 256 GB saranno il caso peggiore! E anche con la correzione degli errori, che RTX 3090 non ha.
L'unico motivo che posso vedere che potrebbe impedirti di ottimizzare la GPU come calcolo e la RAM come buffer è che la latenza tra RAM e scheda grafica sarebbe troppo alta per ignorare i bonus di volume. D'altra parte, la mancanza di VRAM rallenta ancora il processo. E puoi almeno aggiungere RAM, se quello!
Risultati GPGPU
Questo è il pericolo. Anche se hai ASUS TUFRTX3090, che hai acquistato appositamente per le attività GPGPU, potresti comunque imbatterti in un collo di bottiglia evitabile. Se i programmi utilizzassero più RAM invece di VRAM. Non riesco a vedere come questo possa essere cambiato, ma se la tendenza continua, sarà un futuro davvero senza uscita.
Prezzi per ASUS TUF RTX 3090 24 GB
- Presa
- Tutti i negozi
