NVIDIA GEFORCE RTX 4090 ar 16 384 CUDA serdeņiem ievērojami uzlabo veiktspēju AI uzdevumos, jo īpaši dziļas mācīšanās un datu apstrādē. Šeit ir galvenās tās augstākā CUDA kodola skaita ietekme uz AI lietojumprogrammām:
palielināja paralēlo apstrādes jaudu
RTX 4090 plašais CUDA kodolu skaits ļauj izmantot masīvas paralēlas apstrādes iespējas. Tas nozīmē, ka GPU vienlaikus var apstrādāt vairākus aprēķinus, kas ir būtiski AI uzdevumiem, piemēram, neironu tīklu apmācībai. Arhitektūra ir paredzēta, lai optimizētu darba slodzi, kurām nepieciešama liela mēroga matricas operācijas, kas ir izplatītas AI algoritmos, padarot to daudz efektīvāku nekā iepriekšējās paaudzes, piemēram, RTX 3090, kurai bija tikai 10 496 cuda serdeņi [3] [6].Uzlabota Tensor Core veiktspēja
Papildus CUDA serdeņiem RTX 4090 ir 512 ceturtās paaudzes tensora serdeņi. Šie specializētie serdeņi ir optimizēti AI darba slodzēm un ievērojami uzlabo sniegumu uzdevumos, kas saistīti ar dziļu mācīšanos. RTX 4090 var sasniegt līdz 661 TFLOPS FP16 tensora aprēķināšanai un 1321 int8 tensora aprēķināšanas virsotnēm, atvieglojot ātrāku apmācības un secinājumu laikus mašīnmācīšanās modeļiem [1] [3]. Tas ir īpaši izdevīgi, strādājot ar sarežģītiem modeļiem, piemēram, transformatoriem, ko izmanto dabiskās valodas apstrādē un attēlu ģenerēšanā.atmiņas joslas platums un ietilpība
Ar 24 GB GDDR6X atmiņu RTX 4090 atbalsta lielākas datu kopas un sarežģītākus modeļus, neveicot atmiņas ierobežojumus. Tas ir svarīgi modernām AI lietojumprogrammām, kurām bieži nepieciešama ievērojama atmiņa, lai efektīvi apstrādātu lielu daudzumu datu. Augstās atmiņas joslas platums (līdz 1008 GB/s **) arī nodrošina, ka datus var ātri pārsūtīt starp GPU un atmiņu, vēl vairāk uzlabojot veiktspēju intensīvu skaitļošanas uzdevumu laikā [3] [5].Reālās pasaules veiktspējas pieaugums
Etaloni norāda, ka RTX 4090 var pārspēt iepriekšējās paaudzes GPU ar ievērojamu rezervi. Piemēram, tiek ziņots, ka tas ir 22 reizes ātrāks nekā augstas klases CPU (piemēram, AMD Ryzen 9 7950X) noteiktā AI darba slodzē [6]. Šis dramatiskais uzlabojums nozīmē samazinātu apmācības laiku modeļiem un ātrāku secinājumu uzdevumu izpildi, padarot to par pievilcīgu izvēli pētniekiem un izstrādātājiem, kas strādā pie progresīviem AI projektiem.Secinājums
NVIDIA GEFORCE RTX 4090 lielāks CUDA serdes skaits noved pie ievērojamiem AI veiktspējas uzlabojumiem, uzlabojot paralēlu apstrādi, specializētus tenzora serdeņus, plašu atmiņas ietilpību un augstu joslas platumu. Šīs funkcijas kolektīvi padara to par jaudīgu rīku ikvienam, kurš nodarbojas ar AI izstrādi vai datu intensīvām lietojumprogrammām.Atsauces:
[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-bez-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-re-review
[8] https://www.h3platform.com/blog-detail/22