ссылка
твит
фб
вк
Весь прогресс современного машинного обучения, умных помощников, биткоинов и других хайповых штук десятилетия обязан именно развитию видеокарт. Особенно появлению CUDA в 2006 году — ведь именно тогда мы научились считать на видеокартах почти как на настоящих процессорах.
CPU давно ничего не решают. Пока Intel и AMD расслабленно играют в мобильность и нанометры, наращивая по 1.5% производительности в год, ребята из Nvidia выходят на сцену и показывают как нужно делать новые поколения.
Прошаренные датасаентисты ждали этого дня как минимум год. И имя ему
NVIDIA GeForce RTX 2080
К сожалению, все треды о 2080 на 100% состоят из нытья миллениалов о графонии и фпс в колде, поэтому опять придётся всё рассказать самому.
Итак. Новую архитектуру назвали Turing. Немного цифрового порно: 11 Gb GDDR6, 4608 CUDA-ядер, 576 тензорных ядра, 72 ядер ray tracing, 616 Гбайт/сек пропускной способности, в продаже с 20 сентября.
Для тех, кто ничего не понял — это до неприличия много. Как только в России начнут сажать за машинлёрнинг, каждый владелец 2080 Ti получит пожизненное.
Но если отбросить суету вокруг процентов, в новом поколении есть три действительно важные фишки:
🔥 Обновлённые CUDA-ядра
Кроме floating point операций теперь они умеют и в integer. Что забавно, ведь это прерогатива CPU, а для 3D-графики целые числа не так чтобы особо полезны. Видеокарты по сути и придумали, чтобы со скоростью света фигачить float32, а когда Sony в PlayStation 1 сделала ставку на целые числа, анимация получилась дёрганная и ужасная. Ну вы помните, это известная история.
NVIDIA, однако, заявляет, что ядра с поддержкой int «почти в полтора раза» быстрее обычных. Редакция Вастрик.ру в лице меня пока в раздумьях. В любом случае их стало на 21% больше, что уже хорошо.
Только задумайтесь — пять тысяч сраных ядер!
🌅 Аппаратный Ray Tracing
Специальные RT-ядра означают, что мы дожили до аппаратной трассировки лучей. Простыми словами — это когда из точки-источника в пространстве выходит луч и нам нужно найти все объекты, которые он встретит на своём пути. Вот хорошая статья на эту тему.
Для геймеров это означает невиданные ранее отражения на ягодицах Лары Крофт, как только движки научатся это поддерживать. Для разработчиков интереснее. По факту аппаратный Ray Tracing означает, что мы теперь можем с нереальной скоростью делать две вещи: искать пересечения прямых с треугольниками и обходить деревья (Bounding volume hierarchy). Вот и думайте где это может пригодиться.
🤖 Аппаратный Deep Learning
Тензорные ядра. Год назад это была чисто серверная фишка в архитектуре Volta, теперь же в каждой домашней видеокарте будут сотни специальных ядер, чтобы дробить-умножать матрицы. Говоря популярно — для нейросетей и диплёрнинга. Датасаентистам станет на 50% быстрее, а вам на 150% больше фейковых порно-роликов!
Тензорные ядра уже поддерживаются в CUDA и всех популярных библиотеках диплёрнинга — Tensorflow, PyTorch, MXNet, Caffe2.
Геймерам тензоры не продашь, поэтому для них придумали Deep Learning Super Sampling и AI Anti-Aliasing. В первом случае можно из FullHD аппаратно сделать правдоподобное 4K без особых напряг. Второе — новый вид сглаживания на тех же нейросетях. Потому что все в интернете знают, что нейросети это круто!
Вот наконец-то и повод прикупить видеокарту. Но больше всего доставляет иллюстрация на лендинге NVIDIA Tirung. Никогда еще не видел так пафосно нарисованную свёрточную нейросеть для распознавания собакенов. Только посмотрите ↓
|
