Самое время поговорить о видеокартах. Не о их дефиците и коррумпированности производителей и ритейла, а именно о полезных свойствах, которые они обеспечивают. И как так получается, что с определенным типом вычислений видеокарты справляются быстрее процессоров.
С момента, как 3dfx выпустила первый 3D-акселератор Voodoo, ни один другой ПК-компонент так сильно не влиял на то, может ли ваш компьютер считаться хорошей игровой машиной или нет, как видеокарта. Безусловно, другие «запчасти» для ПК тоже важны, но даже если у вас будет топовая система с 32 Гб RAM-памяти, процессором за 4 тысячи долларов и PCIe-накопителем, она всё равно, скорее всего, загнётся в попытке запустить современную AAA-игру на видеокарте 10-летней давности с нынешними разрешением и уровнем детализации. Графические карты (они же GPU – от англ. «graphics processing units», что можно перевести как «модуль для обработки графики») критически важны для игровой производительности и мы пишем о них постоянно. Но вот о том, как они работают, мы рассказывали лишь вскользь.
Это очень широкая тема, так что здесь будет лишь общий обзор функциональности GPU, затрагивающий и AMD, и NVIDIA, и интегрированные карты Intel, и все прочие Intel’овские GPU, которые компания планирует выпустить в будущем. Кроме того, это касается и мобильных GPU от Apple, Imagination Technologies, Qualcomm, ARM и так далее.
Почему бы не рендерить графику на CPU?
Хороший вопрос. По правде говоря, графические данные можно обрабатывать напрямую в CPU. Ранние 3D-игры, которые выходили до нашествия видеокарт – вроде Ultima Underworld – работали полностью на CPU. Эта игра, кстати, служит хорошим примером по множеству разных причин – у неё был более продвинутый рендеринг-движок, чем у игр вроде Doom: в нём была возможность смотреть вверх и вниз, а также ещё более продвинутые функции вроде наложения текстур. Но всё это далось большой ценой – мало у кого был ПК, способный осилить такую игру.
инвестиции в малый бизнес
В RDNA – архитектуре, которая последовала за GCN – AMD решила поднажать на показатель IPC (от англ. «instructions per cycle», т.е. «количество команд, выполняемых за такт»), в итоге повысив его на 25%. Архитектура RDNA2 унаследовала это улучшение, а также получила дополнительные функции вроде огромного кэша L3, что тоже положительно повлияло на производительность.
Каждый блок состоит из группы ядер, планировщика, регистрового файла, кэша команд, кэша текстур и кэша L1, а также блоков для наложения текстур (их также называют блоками для текстурирования или текстурными блоками). То есть SM/CU – это что-то типа самого маленького функционального блока GPU. В нём находится далеко не всё – движки для декодирования видео, средства для рендеринга изображения на экране и интерфейсы памяти, используемые для коммуникации со встроенной VRAM-памятью находятся за их пределами – но когда AMD говорит, что её APU оснащён 8 или 11 вычислительными блоками Vega, то имеет в виду именно эти блоки. И если взглянуть на схему любого GPU, то можно заметить, что эти SM/CU дублируются в них огромное количество раз.
По материалам: www.progamer.ru
инвестиции в малый бизнес
