De ce ne confruntăm cu sfârșitul problemei driverului grafic?

Cea mai mare problemă care există în lumea jocurilor pe calculator este problema plăci grafice pentru plăcile grafice . Acest lucru se datorează faptului că, spre deosebire de console în care este optimizat pentru o anumită configurație pe computere, unde există mii de configurații diferite. Cu toate acestea, folosind Procesoare RISC-V în GPU-uri ar putea pune capăt acestei probleme pentru totdeauna. De ce? Dacă ești interesat, continuă să citești, îți vom explica

Lansăm de câțiva ani în care plăcile grafice care promiteau mult au fost mai puțin decât promise din cauza driverelor grafice proaste. Cu toate acestea, această problemă ar putea ajunge la capăt odată cu implementarea anumitor modificări hardware pe care urmează să le explicăm în detaliu și care ar putea fi sfârșitul unuia dintre cele mai mari flageluri suferite atunci când se joacă pe un computer.

sfârşitul problemei driverului grafic

Eterna problemă a driverelor grafice pe PC

GPU-urile din plăcile grafice au un număr mult mai mare de nuclee decât ceea ce vedem la procesorul central, deci sunt mult mai simple și asta face unitatea lor de control mult mai ușoară. Întrucât este un element accesoriu, driverul este lăsat în sarcina de a gestiona resursele și de a crea listele de comenzi pe care le va executa placa grafică.

Jocuri pentru PC Elden Ring

În mod ideal, codul care generează grafica ar trebui optimizat cât mai mult cu scopul de a ocupa în orice moment cea mai mare cantitate de resurse posibile în cel mai eficient mod posibil. Adică fără a supraîncărca fiecare dintre resurse și fără a lăsa unele nefolosite. Cu toate acestea, acest lucru necesită optimizare nu numai pentru fiecare arhitectură, ci și pentru orice configurație de placă grafică. Ținând cont de numărul de modele disponibile, puteți înțelege deja că este o lucrare a lui Sisyphus pentru dezvoltatori.

Ei bine, acum câteva zile, v-am spus deja cum NVIDIA intenționează să folosească AI în driverele sale, cu toate acestea, aceștia nu pot folosi nicio funcție care nu a fost implementată anterior în ceea ce privește hardware-ul. Aici intervine cealaltă parte a poveștii noastre, care are legătură cu utilizarea RISC-V pe GPU-uri.

RISC-V a fost folosit de mult timp pe GPU-uri

Trebuie să presupunem că RISC-V este un ISA complet gratuit și, prin urmare, diferit de ARM, nu înseamnă doar că cei care îl folosesc nu trebuie să plătească o redevență, dar nici nu limitează modul de utilizare al acestuia. Aceasta înseamnă că pot fi folosite procesoare cu scop specific, care nu au toate instrucțiunile unui convențional Procesor în ciuda faptului că funcționează la fel și acest lucru le permite să fie utilizate în scenarii specifice.

RISC-V

Și este că în cazul NVIDIA constatăm că marca are procesoare RISC-V în cadrul plăcilor sale grafice. De cand? Ei bine, de la GTX 1000 cu arhitectură Pascal încoace. Și pe anumite elemente, ca acum:

  • Procesorul de comandă GPU în sine a fost RISC-V de cel puțin 5 ani.
  • Procesele de management al memoriei cache de nivel al doilea sunt efectuate de unul sau mai multe procesoare de acest tip.
  • Dacă vorbim de mecanisme de gestionare a consumului, a tensiunii și a vitezei de ceas, acestea nu sunt purtate doar de senzorii de temperatură, ci și de nucleele de acest tip.

Acestea sunt, așadar, sarcini specifice în care se utilizează acest tip de nucleu. Deci utilizarea RISC V pe GPU-uri nu este nouă.

Și cum poate RISC-V pe GPU să depășească problema driverului?

Ei bine, cu simplul fapt de a descărca munca pe CPU de a trebui să gestioneze diferitele procese care trebuie efectuate în paralel pe GPU. Mai exact, ar fi o evoluție a actualului procesor de comandă care ar folosi algoritmi de inferență prin deep learning, una dintre disciplinele inteligenței artificiale și, prin urmare, ar fi folosirea algoritmilor evolutivi, cu scopul de a putea gestiona mai bine GPU-ul. resurse.

GPU NVIDIA RISC-V

În orice caz, încredințarea muncii driverelor unui procesor RISC-V pentru GPU plasat în procesorul de comandă al acestuia are următoarele avantaje:

  • Scutește CPU-ul de a trebui să se ocupe de evenimentele însuși, ceea ce face ca timpul său în fiecare cadru să scadă și astfel crește rata FPS.
  • Aceștia se ocupă de precompilarea shaderelor, element al căruia îi descarcă și pe procesorul central.
  • Permite adăugarea de noi funcții mult mai ușor, precum și o gestionare mai eficientă a erorilor.
  • Pentru programatori, le oferă o capacitate de depanare mai precisă a programelor executate pe nucleele cipurilor grafice.
  • Facilitează comunicarea cu blocurile accesorii ale GPU-ului fără ca procesorul să fie nevoit să acționeze. Adică face mai eficientă utilizarea codecurilor video, utilizarea unității DMA sau a controlerului de afișare. În termeni specifici, vă permite să reduceți mai eficient diferitele latențe.
  • Ei pot afla cum funcționează fiecare joc pe computerul nostru și pot gestiona automat setările grafice.

Deci, și în concluzie, totul se reduce la utilizarea AI prin nuclee RISC-V pe GPU.

Marea problemă comună a Intel, NVIDIA și AMD

Problema plăcilor grafice este cantitatea mare de resurse în personal și capital doar pentru crearea de controlere sau drivere grafice. Tocmai dacă acestea nu merg până la urmă, acest lucru ajunge să afecteze performanța hardware-ului și odată cu el și prețul acestuia, întrucât nu poți vinde un sistem cu performanțe mai mici la un preț egal sau mai mare. Adică un șofer prost te poate face să pierzi mulți bani.

preţ-gpus

Acest tip de optimizare necesită însă schimbări în hardware și, prin urmare, crearea de noi cipuri. Totul indică faptul că acesta este marele avantaj pe care NVIDIA îl are față de cel mai mare rival al său și că urmează să-l exploateze din plin pentru a câștiga în testele de performanță și pentru a-și consolida în continuare cota de piață enormă. Pe de altă parte, este demonstrarea consecințelor de către AMD de a fi ignorat piața de inteligență artificială și de a subestima aplicarea acesteia în hardware-ul grafic pentru jocuri.

Din fericire, RISC-V este un ISA complet gratuit și astfel de soluții nu vor fi realizate exclusiv de NVIDIA. Mai mult, alte companii precum Imagination Technologies le implementează deja în GPU-urile lor mobile, unde problemele sunt similare cu cele de pe PC.