NVIDIA GEFORCE RTX 4090 s 16.384 jedri CUDA znatno poveča uspešnost pri nalogah AI, zlasti pri globokem učenju in obdelavi podatkov. Tu so ključne posledice njegovega višjega števila jedra CUDA za aplikacije AI:
Povečana vzporedna procesna moč
Obsežno število jedrnih CUDA RTX 4090 omogoča ogromne zmogljivosti vzporedne obdelave. To pomeni, da lahko GPU obravnava več izračunov hkrati, kar je ključnega pomena za naloge AI, kot so usposabljanje nevronskih mrež. Arhitektura je zasnovana za optimizacijo delovnih obremenitev, ki zahtevajo obsežne matrične operacije, ki so pogoste v algoritmih AI, zaradi česar je veliko učinkovitejši od prejšnjih generacij, kot je RTX 3090, ki so imele le 10.496 jeder CUDA [3] [6].Izboljšana zmogljivost tensorja
RTX 4090 ima poleg jeder CUDA 512 tenzorskih jeder četrte generacije. Ta specializirana jedra so optimizirana za delovne obremenitve AI in znatno izboljšajo uspešnost pri nalogah, ki vključujejo globoko učenje. RTX 4090 lahko doseže do 661 TFLOPS FP16 Tensor Compute in 1321 vrhov INT8 Tensor Compute, kar olajša hitrejše usposabljanje in čas sklepanja za modele strojnega učenja [1] [3]. To je še posebej koristno pri delu s kompleksnimi modeli, kot so transformatorji, ki se uporabljajo pri obdelavi naravnega jezika in ustvarjanju slik.Pomnilniška pasovna širina in zmogljivost
S 24 GB pomnilnika GDDR6X RTX 4090 podpira večje nabore podatkov in bolj zapletene modele, ne da bi pri tem naletel na omejitve pomnilnika. To je bistvenega pomena za sodobne aplikacije AI, ki pogosto zahtevajo velik pomnilnik za učinkovito obdelavo velikih količin podatkov. Visoka pasovna širina pomnilnika (do 1008 GB/s **) prav tako zagotavlja, da se lahko podatki hitro prenesejo med GPU in pomnilnik, kar še poveča učinkovitost med intenzivnimi računskimi nalogami [3] [5].Resnični dosežki uspešnosti
Merila kažejo, da lahko RTX 4090 presega GPU -je za prejšnje generacije za znatno mejo. Na primer, v nekaterih delovnih obremenitvah AI je na primer 22-krat hitrejši od CPU-ja višjega cenovnega razreda (kot AMD Ryzen 9 7950X) [6]. To dramatično izboljšanje pomeni skrajšane čase usposabljanja za modele in hitrejše izvajanje nalog sklepanja, zaradi česar je privlačna izbira za raziskovalce in razvijalce, ki delajo na vrhunskih AI projektih.Zaključek
Višje število jedrnih CUDA v Nvidia GeForce RTX 4090 vodi do znatnih izboljšav zmogljivosti AI z izboljšano vzporedno obdelavo, specializiranimi tenzorskimi jedri, dovolj pomnilniške zmogljivosti in visoke pasovne širine. Te funkcije skupaj omogočajo močno orodje za vsakogar, ki se ukvarja z razvojem AI ali podatkovno intenzivnimi aplikacijami.Navedbe:
[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.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