NVIDIA GEFORCE RTX 4090, зі своїми 16 384 ядрами CUDA, значно підвищує продуктивність у завданнях AI, особливо в глибокому навчанні та обробці даних. Ось ключові наслідки його більш високої кількості CUDA для додатків AI:
збільшена паралельна обробка потужності
Широкий підрахунок CUDA RTX 4090 дозволяє отримати масові можливості паралельної обробки. Це означає, що GPU може одночасно обробляти декілька обчислень, що має вирішальне значення для завдань AI, таких як навчання нейронних мереж. Архітектура призначена для оптимізації навантажень, які потребують масштабних матричних операцій, поширених в алгоритмах AI, що робить його набагато ефективнішим, ніж попередні покоління, як RTX 3090, які мали лише 10 496 ядер CUDA [3] [6].підвищена продуктивність основних тензорів
Окрім ядер CUDA, RTX 4090 має 512 тензорних ядер четвертого покоління. Ці спеціалізовані ядра оптимізовані для навантажень ШІ та значно покращують ефективність виконання завдань, що включають глибоке навчання. RTX 4090 може досягти до 661 Tflops of FP16 Tensor Compute та 1321 Tops of INT8 Tensor Compute, сприяючи більш швидкому тренуванню та виступу для моделей машинного навчання [1] [3]. Це особливо корисно при роботі зі складними моделями, такими як трансформатори, що використовуються в обробці природних мов та генерації зображень.пропускна здатність пам'яті та ємність
Маючи 24 ГБ пам'яті GDDR6X, RTX 4090 підтримує більші набори даних та складніші моделі, не впроваджуючи обмеження пам'яті. Це важливо для сучасних додатків AI, які часто потребують значної пам’яті для ефективної обробки великої кількості даних. Висока пропускна здатність пам'яті (до 1008 ГБ/с **) також забезпечує, щоб дані можна швидко передати між GPU та пам'яттю, що ще більше підвищує продуктивність під час інтенсивних обчислювальних завдань [3] [5].підвищення продуктивності в реальному світі
Орієнтири вказують на те, що RTX 4090 може перевершити графічні процесори попереднього покоління на значну маржу. Наприклад, повідомляється, що в 22 рази швидше, ніж високий класний процесор (як AMD Ryzen 9 7950X) у певних навантаженнях AI [6]. Це драматичне вдосконалення означає скорочений час навчання для моделей та швидке виконання завдань висновку, що робить його привабливим вибором для дослідників та розробників, які працюють над передовими проектами AI.Висновок
Вища кількість CUDA ядра NVIDIA GeForce RTX 4090 призводить до значних вдосконалень продуктивності ШІ за допомогою посиленої паралельної обробки, спеціалізованих тензорних ядер, достатньої ємності пам'яті та високої пропускної здатності. Ці функції колективно роблять його потужним інструментом для всіх, хто займається розробкою AI або інтенсивними даними.Цитати:
[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-athout-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