今日まで、私たちはかどうかわかりません NVIDIA は、グラフィックを表示したり、その逆の機能を備えた人工知能ハードウェアを製造する会社です。 そして、このコンピューター分野が近年人気を博し、指数関数的に成長しているということです。 これはすべて、数クロック サイクルで行列計算を実行できるユニットの実装のおかげです。 Jen Hsen Huang の次の出現は? AI を使用したグラフィックス ドライバーの作成。 私たちは作成中の問題に直面していますか、それとも共通の問題に対する決定的な解決策に直面していますか?
ドライバまたはグラフィック コントローラは、グラフィック カード メーカーにとって最大の問題の XNUMX つであり、特に GPU デザイナー。 品質の低いものは、ベンチマークやゲームでさらに悪い結果をもたらす可能性があり、経済にとって致命的です。 結局のところ、パフォーマンスよりも高い価格でハードウェアを販売することはできません。 理由？ あなたはより高い価格でより少ない価値を売っています。
グラフィックドライバーとAI？
私たちが読むのをやめない神話の XNUMX つは、人工知能が最終的にコンピューター プログラミングなどの多くの仕事をなくすというものですが、コンピューター ソフトウェアの分野では、反復的で機械化されたタスクをなくすことになります。 AI を使用したグラフィックス ドライバーについて話しているという事実は、これらのプログラムの作成を担当しているという意味ではありません。 むしろ、プロセスと GPU リソースの管理が、コントローラーによって管理されるそのタイプのプログラムによって制御されるという事実を指します。
GPU は数十のコアと同時に数千の実行スレッドで構成されていますが、問題は、それらの制御ユニットが中央処理装置の制御ユニットとは異なることにあります。 それらの管理は、プロセス全体の整理を担当するドライバーから実行する必要があります。 可能な限り最も効率的な方法で、さまざまな貨物を対応する宛先に割り当てる必要がある巨大な小包会社と考えてください。
最新のグラフィックス チップでは、さまざまなレジスタを占有し、同時に最大数のコアを使用することがパフォーマンスにとって重要です。 組織化が不十分であると、可能な最大数のリソースが使用されず、たとえば、クロック速度の増加とそれに伴う消費の増加が強制されることを意味する可能性があります。
NVIDIAはすでにRTX 40でそれを使用しています
新世代の NVIDIA グラフィックス カードで見られる動作の 30 つは、ほとんどリソースを必要としないゲームを管理するときの動作です。 RTX XNUMX 以前が行っていたのは、いくつかのコアを有効にすることでしたが、作業が蓄積されると、Boost 速度で実行し、ファンを有効にすることになりました。 代わりに、新しい GPU でのドライバー管理が改善されました。 これにより、これらのタイトルはチップのリソースをより多く使用しますが、クロック速度が遅くなるため、提供されるパフォーマンスによる電気代への影響が小さくなります.
いずれにせよ、AI を備えたコンパイラを使用して、グラフィックス カード上の GPU によって実行されるより優れたバイナリ コードを生成することも鍵の XNUMX つになる可能性があります。 多くの場合、コンパイルで生成されたコードが最も効率的ではなく、高級言語の命令の特定の組み合わせが、プロセッサにとって最適な命令の組み合わせに変換されないことがあります。 これはむしろすべてのプログラムに影響を与えるものですが。
要約すると、NVIDIA の AI への取り組みは、ゲーム用グラフィックス カードでしばらくの間成果を上げてきました。 AMDこの問題とそのドライバーの問題に関してずっと無頓着だったので、パフォーマンスの点で緑色のマークがもう少し先に進む可能性があります。
