NVIDIA GEFORCE RTX 4090 ด้วย 16,384 CUDA CORES ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในงาน AI อย่างมีนัยสำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งและการประมวลผลข้อมูล นี่คือผลกระทบที่สำคัญของการนับหลัก CUDA ที่สูงขึ้นสำหรับแอปพลิเคชัน AI:
เพิ่มกำลังการประมวลผลแบบขนาน
จำนวน CUDA Core ที่กว้างขวางของ RTX 4090 ช่วยให้สามารถใช้ความสามารถในการประมวลผลแบบขนานขนาดใหญ่ได้ ซึ่งหมายความว่า GPU สามารถจัดการการคำนวณหลายครั้งพร้อมกันซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับงาน AI เช่นการฝึกอบรมเครือข่ายประสาท สถาปัตยกรรมได้รับการออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโหลดที่ต้องใช้เมทริกซ์ขนาดใหญ่ทั่วไปในอัลกอริทึม AI ทำให้มีประสิทธิภาพมากกว่ารุ่นก่อนหน้าเช่น RTX 3090 ซึ่งมีเพียง 10,496 cuda cores [3] [6]ประสิทธิภาพแกนเทนเซอร์ที่ได้รับการปรับปรุง
นอกจากคอร์ CUDA แล้ว RTX 4090 ยังมีแกนเทนเซอร์รุ่นที่สี่ 512 แกนเฉพาะเหล่านี้ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับปริมาณงาน AI และปรับปรุงประสิทธิภาพในงานที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง RTX 4090 สามารถทำได้สูงสุด 661 TFLOPS ของการคำนวณ FP16 TENSOR และการคำนวณ INT8 TENSOR ของ INT8 1321 ซึ่งอำนวยความสะดวกในการฝึกอบรมและการอนุมานที่เร็วขึ้นสำหรับรูปแบบการเรียนรู้ของเครื่อง [1] [3] สิ่งนี้เป็นประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อทำงานกับโมเดลที่ซับซ้อนเช่นหม้อแปลงที่ใช้ในการประมวลผลภาษาธรรมชาติและการสร้างภาพแบนด์วิดท์และความจุหน่วยความจำ
ด้วยหน่วยความจำ GDDR6X 24 GB RTX 4090 รองรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่และรุ่นที่ซับซ้อนมากขึ้นโดยไม่ต้องใช้ข้อ จำกัด ของหน่วยความจำ นี่เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับแอปพลิเคชัน AI ที่ทันสมัยซึ่งมักจะต้องใช้หน่วยความจำที่สำคัญในการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากอย่างมีประสิทธิภาพ แบนด์วิดท์หน่วยความจำสูง (สูงถึง 1008 GB/s **) ยังช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลสามารถถ่ายโอนได้อย่างรวดเร็วระหว่าง GPU และหน่วยความจำช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในระหว่างการคำนวณอย่างเข้มข้น [3] [5]เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานในโลกแห่งความเป็นจริง
เกณฑ์มาตรฐานระบุว่า RTX 4090 สามารถทำได้ดีกว่า GPU รุ่นก่อนหน้าด้วยอัตรากำไรขั้นต้นที่สำคัญ ตัวอย่างเช่นมีรายงานว่าเร็วกว่า CPU ระดับไฮเอนด์ 22 เท่า (เช่น AMD Ryzen 9 7950X) ในปริมาณงาน AI บางอย่าง [6] การปรับปรุงอย่างมากนี้แปลว่าเป็นการลดเวลาการฝึกอบรมสำหรับแบบจำลองและการดำเนินงานการอนุมานที่เร็วขึ้นทำให้เป็นทางเลือกที่น่าสนใจสำหรับนักวิจัยและนักพัฒนาที่ทำงานในโครงการ AI ที่ทันสมัยบทสรุป
จำนวนแกนหลักของ CUDA ที่สูงขึ้นของ NVIDIA GEFORCE RTX 4090 นำไปสู่การปรับปรุงประสิทธิภาพของ AI อย่างมากผ่านการประมวลผลแบบขนานที่เพิ่มขึ้นแกนเทนเซอร์พิเศษความจุหน่วยความจำที่เพียงพอและแบนด์วิดท์สูง คุณสมบัติเหล่านี้รวมกันเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับทุกคนที่มีส่วนร่วมในการพัฒนา AI หรือแอพพลิเคชั่นที่ใช้ข้อมูลมากการอ้างอิง:
[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