Идејата за овој краток материјал-рефлексија се роди од еден чуден факт. Во процес на оптимизирање на Premiere Pro и After Effects, и веќе откако заминав ASUS TUF GeForce RTX 3090 24 GB (прегледот го направи мојот колега Денис Заиченко тука) Научив дека со најновото ажурирање, исчезна можноста за оптимизирање на програмата за повеќејадрени процесори - за дистрибуција на рендерирање помеѓу нишките на процесорот.
Ова беше објаснето со фактот дека Adobe полека, но сигурно се движи од оптимизација на процесорот кон оптимизација на графичкиот процесор. Ова, ако ништо друго, се нарекува GPGPU, или GPU за општа намена. И може да има огромни проблеми со оптимизацијата за овој случај, иако имате Intel Xe Graphics ASUS RTX 3090 24 GB!
Основи на GPGPU
Се чини дека не треба да има проблеми - бидејќи графичкиот процесор во модерната верзија се состои од т.н стрим процесори. ВО NVIDIA тие се нарекуваат CUDA кернели, на пример. И овие процесори работат на истиот принцип како и јадрата на обичниот процесор.
Разликата во моќта. Јадрата на процесорот имаат значителна компјутерска моќ, но мал број, дури и ако се земе предвид мултинишката. И јадрата на графичкиот процесор, иако се со мала моќност, се способни да извршат одредена задача. А во исто време ги има стотици пати повеќе. Ако не и илјадници.
Видео материјал за GPGPU
Не сакате да читате? Погледнете го видеото:
Хардверско забрзување
И, да речеме, во Premiere Pro, обработката на Lumetri ефектите на процесорот - и уште повеќе, едноставното H264 кодирање-декодирање - трае многу време. И ова е нормално, различни задачи за различно железо се изведуваат со различна ефикасност. Всушност, дури и мал хардверски забрзувач за обработка на видео во iGPU прави вистински чуда, менувајќи ја брзината на рендерирање понекогаш многукратно!
И со оглед на растечката моќ на графичкиот процесор - да речеме, во ASUS TUF RTX 3090 има дури 24 гигабајти видео меморија и повеќе од десет илјади CUDA јадра - сосема е логично апликациите да се оптимизираат за таква работа.
Под десетици илјади мали работници кои ја паралелизираат работата, отстранувајќи го товарот од процесорот. Но, прашањето. Дали видео картичката презема премногу? Забележав дека при рендерирање тешки ефекти, транзиции и едноставно менување на сликата со дополнителни средства, компјутерот почна да успорува.
Меморијата на видео картичката беше затнат на нула, процесорот скоро и да не учествуваше во рендерирањето... како и RAM меморијата. А нијансата е што имам 128 GB RAM.
И, на пример, во Premiere Pro, половина од RAM меморијата е во мирување, процесорот е половина зафатен, декодер-енкодерот е целосно опуштен, но VRAM-от е заглавен и перформансите се речиси нула.
Заедничка работа
Најлошото се случува кога рендерирате проект со измешани парчиња - на пример поврзани композиции на After Effects. Тоа е местото каде што видео меморијата оди на нула речиси веднаш, без предупредување. И за да се зголеми брзината на рендерирање, потребно е да се затворат сите апликации што јадат VRAM. Како истите Premiere Pro и After Effects! И оставете, да речеме, само Media Encoder.
И! Не се зема предвид важен фокус. Да речеме дека After Effects јаде и RAM, и за двата образи. НО! Тој знае како да го исцеди кешот! Ослободете ја меморијата за други апликации. Но, ниту една програма не работи така со видео меморија! Меморијата е или блокирана или ослободена по затворањето на проектот.
И да, VRAM е дефинитивно побрз од DRAM, а понекогаш и многу. Сепак, во прегледите на Transcend, и не само што повторив - за работни задачи, многу бавна меморија е подобра од мало парче супер-брза меморија.
Ако програмата знае само како да ја заглави меморијата, но не и да ја ослободи што е можно поефикасно, тогаш брзината на меморијата нема да помогне. И излезе дека имам цел куп RAM во мојот компјутер за Adobe Creative Suite... што би било убаво да се користи за рендерирање.
Прочитајте исто така: Преглед на лаптоп ASUS ROG Zephyrus G14 2021: Воодушевен, но без ефект на wow
Но, не - речиси целосно се потпира на несреќниот GTX 1080 Ti, каде што количината на меморија е повеќе од ДЕСЕТ ПАТИ помалку! И може да се каже, велат тие, постојат, како да се, истиот RTX, како истиот модел ASUS TUF RTX 3090-тите влече NVLink со здружување меморија! Но, тука повторно има една нијанса.
За цена од два RTX 3090, односно за 2x2000 долари. (MSRP повеќе не се брои, не одговара на современата реалност) добиваме... 24 GB меморија. Уште повеќе, не е факт дека може да се користи за рендерирање! Да, некои програми ја спроведуваат оваа функционалност. Главно – моделирање и научни пресметки. А поставките таму се едноставно страшни.
И за 4000 долари, можеме да ги пополниме сите мемориски канали со матрици DDR4 ECC AMD Threadripper! 256 GB ќе биде најлош случај! И, исто така, со корекција на грешка, која RTX 3090 ја нема.
Единствената причина што можам да ја видам дека може да ве спречи да го оптимизирате графичкиот процесор како пресметување и RAM-от како бафер е тоа што доцнењето помеѓу RAM-от и графичката картичка би било превисоко за да ги надмине бонусите за јачина на звук. Од друга страна, недостатокот на VRAM сè уште го забавува процесот. И можете барем да додадете RAM, ако тоа!
Резултати од GPGPU
Ова е опасноста. Дури и ако имате ASUS TUF RTX 3090, што специјално сте го купиле за задачи на GPGPU, сепак може да наидете на тесно грло што може да се избегне. Ако програмите користеле повеќе RAM наместо VRAM. Не можам да видам како ова може да се промени - но ако трендот продолжи, тоа ќе биде навистина ќор-сокак иднина.
Цените за ASUS TUF RTX 3090 24 GB
- Розетка
- Сите продавници
