The Nvidia GeForce RTX 4090, dengan 16.384 core CUDA, secara signifikan meningkatkan kinerja dalam tugas AI, terutama dalam pembelajaran mendalam dan pemrosesan data. Berikut adalah implikasi utama dari jumlah inti CUDA yang lebih tinggi untuk aplikasi AI:
peningkatan daya pemrosesan paralel
Jumlah inti CUDA RTX 4090 yang luas memungkinkan kemampuan pemrosesan paralel yang besar. Ini berarti bahwa GPU dapat menangani banyak perhitungan secara bersamaan, yang sangat penting untuk tugas -tugas AI seperti melatih jaringan saraf. Arsitektur ini dirancang untuk mengoptimalkan beban kerja yang membutuhkan operasi matriks skala besar, umum dalam algoritma AI, membuatnya jauh lebih efisien daripada generasi sebelumnya seperti RTX 3090, yang hanya memiliki 10.496 core CUDA [3] [6].Kinerja Inti Tensor yang Ditingkatkan
Selain inti CUDA, RTX 4090 memiliki 512 inti tensor generasi keempat. Inti khusus ini dioptimalkan untuk beban kerja AI dan secara signifikan meningkatkan kinerja dalam tugas yang melibatkan pembelajaran yang mendalam. RTX 4090 dapat mencapai hingga 661 TFLOPS dari komputasi tensor FP16 dan 1321 atas komputasi Tensor int8, memfasilitasi pelatihan yang lebih cepat dan waktu inferensi untuk model pembelajaran mesin [1] [3]. Ini sangat bermanfaat ketika bekerja dengan model kompleks seperti transformator yang digunakan dalam pemrosesan bahasa alami dan pembuatan gambar.Bandwidth dan kapasitas memori
Dengan 24 GB memori GDDR6X, RTX 4090 mendukung kumpulan data yang lebih besar dan model yang lebih kompleks tanpa mengalami keterbatasan memori. Ini sangat penting untuk aplikasi AI modern yang sering membutuhkan memori substansial untuk memproses sejumlah besar data secara efisien. Bandwidth memori tinggi (hingga 1008 GB/s **) juga memastikan bahwa data dapat ditransfer dengan cepat antara GPU dan memori, lebih meningkatkan kinerja selama tugas komputasi intensif [3] [5].keuntungan kinerja dunia nyata
Tolok ukur menunjukkan bahwa RTX 4090 dapat mengungguli GPU generasi sebelumnya dengan margin yang signifikan. Misalnya, dilaporkan 22 kali lebih cepat dari CPU kelas atas (seperti AMD Ryzen 9 7950x) dalam beban kerja AI tertentu [6]. Peningkatan dramatis ini diterjemahkan menjadi waktu pelatihan yang dikurangi untuk model dan pelaksanaan tugas inferensi yang lebih cepat, menjadikannya pilihan yang menarik bagi para peneliti dan pengembang yang bekerja pada proyek AI mutakhir.Kesimpulan
Hitungan inti CUDA yang lebih tinggi dari NVIDIA GeForce RTX 4090 mengarah pada peningkatan substansial dalam kinerja AI melalui pemrosesan paralel yang ditingkatkan, inti tensor khusus, kapasitas memori yang cukup, dan bandwidth tinggi. Fitur-fitur ini secara kolektif menjadikannya alat yang ampuh bagi siapa pun yang terlibat dalam pengembangan AI atau aplikasi intensif data.Kutipan:
[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_4090_only_25_faster_than_4080_even/
[3] https://www.itcreation.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/deeeplearning/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