16,384 개의 CUDA 코어를 갖춘 NVIDIA GEFORCE RTX 4090은 AI 작업, 특히 딥 러닝 및 데이터 처리에서 성능을 크게 향상시킵니다. 다음은 AI 응용 프로그램에 대한 CUDA 코어 카운트가 높음의 주요 영향입니다.
병렬 처리 능력이 증가했습니다
RTX 4090의 광범위한 CUDA 코어 카운트는 대규모 병렬 처리 기능을 허용합니다. 이는 GPU가 여러 계산을 동시에 처리 할 수 있음을 의미합니다. 이는 신경망을 교육하는 것과 같은 AI 작업에 중요합니다. 이 아키텍처는 AI 알고리즘에서 일반적으로 일반적으로 대규모 매트릭스 작업이 필요한 워크로드를 최적화하도록 설계되었으며, RTX 3090과 같은 이전 세대보다 훨씬 효율적으로 10,496 개의 CUDA 코어 만 있습니다 [3] [6].향상된 텐서 코어 성능
CUDA 코어 외에도 RTX 4090에는 512 개의 4 세대 텐서 코어가 있습니다. 이 특수 코어는 AI 워크로드에 최적화되어 있으며 딥 러닝과 관련된 작업의 성능을 크게 향상시킵니다. RTX 4090은 FP16 텐서 컴퓨팅의 최대 661 TFLOPS 및 1321 개의 INT8 텐서 컴퓨팅을 달성 할 수 있으며 기계 학습 모델에 대한 더 빠른 교육 및 추론 시간을 촉진 할 수 있습니다 [1] [3]. 이것은 자연어 처리 및 이미지 생성에 사용되는 변압기와 같은 복잡한 모델로 작업 할 때 특히 유리합니다.메모리 대역폭 및 용량
24GB의 GDDR6X 메모리를 사용하면 RTX 4090은 메모리 제한에 빠지지 않고 더 큰 데이터 세트와 더 복잡한 모델을 지원합니다. 이는 많은 양의 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 상당한 메모리가 필요한 최신 AI 애플리케이션에 필수적입니다. 높은 메모리 대역폭 (최대 1008GB/s **)은 또한 GPU와 메모리 사이에서 데이터를 빠르게 전송할 수 있도록하여 집중적 인 계산 작업 중에 성능이 더욱 향상됩니다 [3] [5].실제 성능 이득
벤치 마크에 따르면 RTX 4090은 이전 세대 GPU를 상당한 마진으로 능가 할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 AI 워크로드에서 고급 CPU (AMD Ryzen 9 7950X와 같은)보다 22 배 빠른 것으로보고되었습니다 [6]. 이 극적인 개선은 모델의 교육 시간이 줄어들고 추론 작업의 빠른 실행으로 이어져서 최첨단 AI 프로젝트를 수행하는 연구원과 개발자에게 매력적인 선택입니다.결론
NVIDIA GEFORCE RTX 4090의 CUDA 코어 수가 높을수록 향상된 병렬 처리, 특수 텐서 코어, 충분한 메모리 용량 및 높은 대역폭을 통해 AI 성능이 상당히 개선됩니다. 이러한 기능은 총체적으로 AI 개발 또는 데이터 집약적 인 응용 프로그램에 종사하는 모든 사람에게 강력한 도구입니다.인용 :
[1] https://boxx.com/blog/hardware/nvidia-geforce-rtx-5090-vs-rtx-4090
[2] https://www.reddit.com/r/nvidia/comments/11ro6ia/why_is_the_the_4090_only_25_faster_than_4080_even/
[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] https://www.reddit.com/r/deeplearning/comments/1bdqqla/is_nvidia_rtx_4090_good_for_ai/
[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