NVIDIA GEFORCE RTX 4090 ، مع نوى CUDA 16،384 ، يعزز بشكل كبير الأداء في مهام الذكاء الاصطناعي ، وخاصة في التعلم العميق ومعالجة البيانات. فيما يلي الآثار الرئيسية لعدد CUDA العالي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي:
زيادة قوة المعالجة المتوازية
يسمح عدد CUDA Core Core الواسع من RTX 4090 بقدرات معالجة هائلة متوازية. هذا يعني أن وحدة معالجة الرسومات يمكنها التعامل مع حسابات متعددة في وقت واحد ، وهو أمر بالغ الأهمية لمهام الذكاء الاصطناعى مثل تدريب الشبكات العصبية. تم تصميم الهندسة المعمارية لتحسين أعباء العمل التي تتطلب عمليات مصفوفة واسعة النطاق ، وهي شائعة في خوارزميات الذكاء الاصطناعي ، مما يجعلها أكثر كفاءة من الأجيال السابقة مثل RTX 3090 ، والتي لديها فقط 10،496 نوى CUDA [3] [6].الأداء الأساسي للموتر
بالإضافة إلى النوى CUDA ، يتميز RTX 4090 بـ 512 من النوى الموسمية من الجيل الرابع. يتم تحسين هذه النوى المتخصصة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي وتحسين الأداء بشكل كبير في المهام التي تنطوي على التعلم العميق. يمكن لـ RTX 4090 تحقيق ما يصل إلى 661 TFLOPs من حساب الموتر FP16 و 1321 قمم من حساب int8 الموتر ، مما يسهل التدريب بشكل أسرع واستدلال لنماذج التعلم الآلي [1] [3]. هذا مفيد بشكل خاص عند العمل مع نماذج معقدة مثل المحولات المستخدمة في معالجة اللغة الطبيعية وتوليد الصور.عرض النطاق الترددي للذاكرة والسعة
مع 24 جيجابايت من ذاكرة GDDR6X ، يدعم RTX 4090 مجموعات بيانات أكبر ونماذج أكثر تعقيدًا دون تشغيل قيود الذاكرة. هذا ضروري لتطبيقات الذكاء الاصطناعى الحديثة التي تتطلب غالبًا ذاكرة كبيرة لمعالجة كميات كبيرة من البيانات بكفاءة. يضمن عرض النطاق الترددي العالي للذاكرة (يصل إلى 1008 جيجابايت/ثانية **) أيضًا نقل البيانات بسرعة بين وحدة معالجة الرسومات والذاكرة ، مما يعزز الأداء خلال المهام الحسابية المكثفة [3] [5].مكاسب الأداء في العالم الحقيقي
تشير المعايير إلى أن RTX 4090 يمكن أن يتفوق على GPU من الجيل السابق بهامش كبير. على سبيل المثال ، يقال أن 22 مرة أسرع من وحدة المعالجة المركزية الراقية (مثل AMD Ryzen 9 7950x) في بعض أعباء عمل الذكاء الاصطناعي [6]. يترجم هذا التحسن الدراماتيكي إلى أوقات تدريب مخفضة للنماذج وتنفيذ أسرع لمهام الاستدلال ، مما يجعله خيارًا جذابًا للباحثين والمطورين الذين يعملون على مشاريع الذكاء الاصطناعى المتطورة.خاتمة
يؤدي العدد الأساسي CUDA الأعلى في NVIDIA GEFORCE RTX 4090 إلى تحسينات كبيرة في أداء الذكاء الاصطناعى من خلال المعالجة المتوازية المحسنة ، ونوى الموتر المتخصصة ، وسعة الذاكرة الواسعة ، وعرض النطاق الترددي العالي. تجعل هذه الميزات بشكل جماعي أداة قوية لأي شخص يشارك في تطوير AI أو تطبيقات كثيفة البيانات.الاستشهادات:
[1] https://boxx.com/blog/hardware/nvidia-geforce-rtx-5090-vs-rtx-4090
[2]
[3] https://www.itcreations.com/nvidia-gpu/nvidia-geforce-rtx-4090-gpu
[4] https://thinglabs.io/nvidia-rtx-5090-30-boost-over-rtx-4090-without-dlss
[5]
[6] https://www.club386.com/nvidia-geforce-ai-explored/
[7] https://www.d5render.com/post/nvidia-rtx-4090-d5-render-review
[8] https://www.h3platform.com/blog-detail/22