CheckMag | Великое замедление работы GPU

На протяжении десятилетий графические процессоры революционизировали вычисления, обеспечивая невероятный скачок производительности с каждым новым поколением. Однако по мере того, как индустрия приближается к физическим и финансовым пределам производства кремния, эти достижения замедляются, что заставляет изменить подход к достижению и измерению производительности. Изучение тенденций поколений выявляет этот сдвиг и подчеркивает необходимость новых стратегий для поддержания инноваций в технологии GPU.

В качестве примера рассмотрим эволюцию компании Nvidia. Серия RTX 20 (Turing) представила трассировку лучей в реальном времени, что стало важной архитектурной вехой, а серия Серия RTX 30 (Ampere) и Серия RTX 40 (Ada Lovelace) подняли вычислительную мощность на новую высоту. Однако темпы роста производительности замедлились. Ежемесячный прирост снизился с ~2,68% во время перехода от RTX 20 к RTX 30 до ~0,96% для предстоящей серии RTX 50. История AMD повторяет аналогичную картину: RDNA 2 (серия RX 6000) демонстрирует замечательный ежемесячный прирост в ~6,25%, который RDNA 3 не может сравниться с ~2,60%.

Этот спад вызван не отсутствием амбиций, а растущими проблемами масштабирования кремния. Такие технологические узлы, как 7 нм и 4 нм, открыли необычайные возможности, но дальнейшая миниатюризация сталкивается с серьезными техническими и финансовыми барьерами. Эпоха экспоненциального роста аппаратного обеспечения уступает место сосредоточению на архитектурных инновациях как главной движущей силе прогресса.

Архитектурные усовершенствования, такие как DLSS от Nvidia и многочиповые конструкции от AMD, представляют собой это новое направление. Эти новые технологии используют ИИ, расширенную интеграцию памяти и программную оптимизацию для повышения производительности в реальных сценариях. Появляющиеся концепции, такие как архитектуры чиплетов и 3D-стекинг, также обещают изменить дизайн GPU, позволяя производителям преодолеть ограничения монолитных чипов и достичь более высокой производительности в рамках существующих ограничений.

По мере того, как инновации в области аппаратного обеспечения замедляются, наше понимание производительности должно меняться. Традиционные бенчмарки, такие как терафлопсы и результаты синтетических тестов, все еще имеют ценность, но часто не отражают реальный пользовательский опыт, особенно в играх. Более значимый подход - сосредоточиться на задержке кадров, которая измеряет время, необходимое графическому процессору для рендеринга и отображения отдельных кадров. Эта метрика лучше отражает плавность и отзывчивость игрового процесса.

Потребности в задержках также существенно различаются в разных игровых жанрах. Быстро развивающиеся шутеры (FPS) требуют сверхнизкой задержки для плавной визуализации и точного управления во время напряженных действий. С другой стороны, в ролевых играх (RPG) приоритет отдается насыщенным, захватывающим визуальным эффектам, где допустимо немного большее время задержки. Стратегические игры или казуальные игры могут выдержать еще большую задержку без ущерба для удовлетворенности пользователей. Признание этих различий позволяет разработчикам и производителям оптимизировать графические адаптеры и программное обеспечение для конкретных случаев использования, обеспечивая наилучший опыт в различных игровых приложениях.

Задержка кадров напрямую влияет на плавность и отзывчивость игры, особенно в графически интенсивных сценариях или сценариях с высокой частотой кадров. Измерение графических процессоров на основе задержки и стабильности дает более четкое представление об их реальной производительности. Графический процессор со скромной мощностью может превзойти конкурента с более высоким рейтингом за счет минимизации замираний и падений кадров во время напряженного игрового процесса. Делая акцент на таких показателях, производители могут лучше оправдать ожидания как геймеров, так и профессионалов.

Индустрия графических процессоров находится на переломном этапе. Поскольку традиционное масштабирование кремния дает все меньшую отдачу, будущее за сочетанием инновационных аппаратных разработок с более разумными подходами к измерению производительности. Рендеринг с использованием искусственного интеллекта, более разумное распределение ресурсов и усовершенствованные архитектуры памяти станут движущей силой следующей волны эволюции GPU. В то же время, принятие таких показателей, как задержка кадров, гарантирует, что эти достижения принесут значимые и ощутимые улучшения конечным пользователям.

Следующая глава для GPU - это не просто повышение скорости или уменьшение размеров кремния. Речь идет о том, чтобы переосмыслить подход к вычислениям как таковым - сосредоточиться на творчестве, эффективности и пользовательском опыте, чтобы стимулировать инновации в мире, где границы кремния больше не являются границами возможностей.