NVIDIA GEFORCE RTX 4090, với 16.384 lõi CUDA của nó, giúp tăng cường đáng kể hiệu suất trong các nhiệm vụ AI, đặc biệt là trong việc học sâu và xử lý dữ liệu. Dưới đây là những tác động chính của số lượng lõi CUDA cao hơn cho các ứng dụng AI:
Tăng sức mạnh xử lý song song
Số lượng CUDA Lõi rộng lớn của RTX 4090 cho phép các khả năng xử lý song song lớn. Điều này có nghĩa là GPU có thể xử lý đồng thời nhiều tính toán, điều này rất quan trọng đối với các nhiệm vụ AI như đào tạo mạng lưới thần kinh. Kiến trúc được thiết kế để tối ưu hóa khối lượng công việc yêu cầu các hoạt động ma trận quy mô lớn, phổ biến trong các thuật toán AI, làm cho nó hiệu quả hơn nhiều so với các thế hệ trước như RTX 3090, chỉ có 10.496 lõi CUDA [3] [6].Hiệu suất cốt lõi tăng cường
Ngoài lõi CUDA, RTX 4090 còn có lõi tenxơ thế hệ thứ tư 512. Những lõi chuyên dụng này được tối ưu hóa cho khối lượng công việc AI và cải thiện đáng kể hiệu suất trong các nhiệm vụ liên quan đến học tập sâu. RTX 4090 có thể đạt được tới 661 TFLOP của FP16 Tensor Tính toán và 1321 TOP của TENSOR TÍNH TOÁN INT8, tạo điều kiện cho việc đào tạo nhanh hơn và thời gian suy luận cho các mô hình học máy [1] [3]. Điều này đặc biệt có lợi khi làm việc với các mô hình phức tạp như máy biến áp được sử dụng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tạo hình ảnh.băng thông và công suất bộ nhớ
Với 24 GB bộ nhớ GDDR6X, RTX 4090 hỗ trợ các bộ dữ liệu lớn hơn và các mô hình phức tạp hơn mà không gặp giới hạn bộ nhớ. Điều này rất cần thiết cho các ứng dụng AI hiện đại thường yêu cầu bộ nhớ đáng kể để xử lý một lượng lớn dữ liệu một cách hiệu quả. Băng thông bộ nhớ cao (lên tới 1008 GB/s **) cũng đảm bảo rằng dữ liệu có thể được truyền nhanh chóng giữa GPU và bộ nhớ, tăng cường hiệu suất hơn trong các tác vụ tính toán chuyên sâu [3] [5].Hiệu suất trong thế giới thực
Điểm chuẩn chỉ ra rằng RTX 4090 có thể vượt trội hơn GPU thế hệ trước bằng một biên độ đáng kể. Chẳng hạn, nó được báo cáo là nhanh hơn 22 lần so với CPU cao cấp (như AMD Ryzen 9 7950x) trong một số khối lượng công việc AI nhất định [6]. Sự cải thiện đáng kể này chuyển thành thời gian đào tạo giảm cho các mô hình và thực hiện nhanh hơn các nhiệm vụ suy luận, khiến nó trở thành một lựa chọn hấp dẫn cho các nhà nghiên cứu và nhà phát triển làm việc trong các dự án AI tiên tiến.Phần kết luận
Số lượng lõi CUDA cao hơn của NVIDIA GEFORCE RTX 4090 dẫn đến những cải thiện đáng kể về hiệu suất AI thông qua xử lý song song nâng cao, lõi tenxơ chuyên dụng, dung lượng bộ nhớ rộng và băng thông cao. Các tính năng này cùng nhau biến nó thành một công cụ mạnh mẽ cho bất kỳ ai tham gia vào phát triển AI hoặc các ứng dụng sử dụng nhiều dữ liệu.Trích dẫn:
[1)
.
[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
.
[6] https:
[7] https://www.d5render.com/post/nvidia-rtx-4090-d5-render-review
[8] https://www.h3platform.com/blog-detail/22