英伟达或推出没有光线追踪的新款图灵架构GPU,这里有几个猜想

简介: 过去几个月有关于英伟达准备推出没有即时光线追踪功能的图灵架构GPU的传言,近期也有相关的报道,这背后可能的原因有哪些?

今年八月,英伟达(Nvidia)推出新一代GPU架构Turing(图灵),黄仁勋表示图灵架构是自2006年CUDA GPU发明以来最大的飞跃,并同步推出全球首批支持即时光线追踪的GPU。不过,过去几个月有关于英伟达准备推出没有即时光线追踪功能的图灵架构GPU的传言,近期也有相关的报道,这背后可能的原因有哪些?

TB1Qjo_yrvpK1RjSZFqXXcXUVXa.png

英伟达准备推出不支持即时光线追踪GPU的最新传言来自Videocardz,传言称英伟达准备推出GTX 1160或GTX 1660 Ti(Expreview称型号为1660 Ti,而Videocardz称听到的是1160)。我们知道,Nvidia将GPU为GTX系列和RTX系列,GTX系列不支持即时光线追踪。传言称新款GPU仍会基于图灵架构,但会是新的型号。不过目前尚不清楚新款GPU与图灵RTX GPU之间性能的差别,以及是否会采用完全不同的芯片,同样也不清楚Nvidia是否会完全保留现在的GTX产品。

TB1VhhXyMHqK1RjSZJnXXbNLpXa.jpg

RTX GPU实时光线追踪效果

到底哪种策略最有意义取决于Nvidia选择这样做的原因。这里需要说的是,Nvidia通过型号和缩写而不仅仅是缩写来区分GPU是有道理的。“GTX 1160”或“GTX 1660 Ti”都不太可能与RTX 2060/GTX2060的联合品牌混淆。

目前情况还不明朗,如果Nvidia是试图为那些不想支付更高价格,或者对光线追踪未来不太明确的游戏玩家提供短期替代方案,那么这对回收不良的RTX GPU可能是有意义的。或者,可以用没有RTX功能新GPU替代GTX 1060和1050 Ti。 Videocardz认为这是一种可能性,文章作者表示同意,因为RTX的功能如果不能被有效地利,那么这将体现不出GPU的重要意义。

但还有另一种可能,文章作者猜测,Nvidia可能打算将RTX作为高端功能在市场上推广,类似于Nvidia的G-Sync和PhysX技术(雷锋网(公众号:雷锋网)注,PhysX除了广泛应用于游戏特效的提升,该引擎还能为 AI 、机器人与计算机视觉技术、自动驾驶与高性能计算提供支持,英伟达12月份在官博宣布开源PhysX)。

TB1Aa7_ypzqK1RjSZFoXXbfcXXa.png

在这种情况下,GTX可能会成为“低端”品牌,具体取决于其最佳定位。换句话说, GTX 1160和RTX 2060可能提供相同的渲染性能,但GTX 1160的价格更低,而RTX 2060提供的是Nvidia认为具有前瞻性的功能。

文章作者认为,即使Nvidia采用这种方式,它也可能无法将RTX带到最高端,只是为了避免破坏自己的产品线。如果能以500美元的价格购买性能等效RTX 2080但没有光线追踪的GPU,应该很少有人会以700美元的价格购买RTX 2080。但我们也看到Nvidia试图通过推出创始人版本来推高GPU价格,这种差异化的探索并不奇怪。

另外,如果RTX和GTX系列之间的价格差在50美元到100美元间,这将让Nvidia有机会探索哪些人愿意为实时光线追踪的高级功能买单,并且也不会牺牲RTX会从中获得的额外收入。

TB1rc8cyIfpK1RjSZFOXXa6nFXa.jpg

RTX GPU实时光线追踪效果

但这也有一个很大的问题,这将使支持实时光线追踪的RTX成为GPU主流技术变得更加困难。从目前的情况看,支持光线追踪的游戏只有Nvidia官方公布的合作伙伴。微软用于光线追踪的DXR标准现在是DirectX的一部分,但如果考虑更广泛的市场,比如游戏机, 游戏开发商在决定将哪些功能增加到游戏中时,很可能都没有光线追踪。没有关于Navi的传言表明它会支持专用硬件的光线跟踪,并且该功能的计算成本很高,如果没有额外的专用资源它不太可能成为焦点。

作者不建议在发布时购买RTX并且今天继续保持这个观点的最大原因是新功能在快速获得市场应用方面没有很好的记录,这不是故意的指责,这只是一个事实。软件会滞后硬件,有时这个滞后时间会达到4到6年。 Nvidia推出的许多功能,思考一下可能会发现它们并非旨在推动市场采用这些全新功能,而是旨在推动采用特定的Nvidia高级技术。PhysX、 G-Sync,还有英伟达大力推广的Tessellation(曲面细分),游戏开发商愿意在游戏中加入如此多的Tessellation,以至于它成为Nvidia GPU相比AMD GPU的优势。

换句话说,如果你从试图推动大众市场采用的功能的角度出发,那么Nvidia维持所有类型RTX / GTX的交叉没有意义。如果从一家试图创造高端体验的公司的角度出发,用户将会为高端功能支付溢价,那么长期差异化RTX / GTX更有意义,尽管难以预测Nvidia实际上会把它推到多高。

作者认为第二种方法,也就是RTX的光线追踪作为用户愿意支付费用的高级功能,实际上与Nvidia历史上推出功能的方式更加一致。但如果竞争对手带来更便宜的产品,这会让Nvidia面临一些挑战,就像竞争对手是率先推出了这样一款GPU一样真实。

AMD、英特尔都在努力与Nvidia的图灵架构抗衡,但这还需要一年的时间,因此Nvidia可能已经抓住了有利时间,能够实现更好的溢价,作为高端功能更好地与AMD竞争。

哪一种猜想是对的?目前还不能判断。不过据报道RTX 2060将于1月份上市,我们很快就会知道。

雷锋网编译,via extremetech 雷锋网

相关文章:

英伟达宣布开源物理仿真引擎 PhysX

英伟达放出12年来最大招:全新图灵架构登场,全球首批即时光线追踪GPU同步亮相

相关实践学习
部署Stable Diffusion玩转AI绘画(GPU云服务器)
本实验通过在ECS上从零开始部署Stable Diffusion来进行AI绘画创作,开启AIGC盲盒。
目录
相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 弹性计算 编解码
阿里云服务器计算架构X86/ARM/GPU/FPGA/ASIC/裸金属/超级计算集群有啥区别?
阿里云服务器ECS提供了多种计算架构,包括X86、ARM、GPU/FPGA/ASIC、弹性裸金属服务器及超级计算集群。X86架构常见且通用,适合大多数应用场景;ARM架构具备低功耗优势,适用于长期运行环境;GPU/FPGA/ASIC则针对深度学习、科学计算、视频处理等高性能需求;弹性裸金属服务器与超级计算集群则分别提供物理机级别的性能和高速RDMA互联,满足高性能计算和大规模训练需求。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 并行计算
GPU 和 CPU 处理器的架构
CPU(中央处理器)和 GPU(图形处理单元)是计算机系统中最重要的两种处理器。它们各自的架构设计和技术体系决定了其在不同应用领域中的性能和效率。
165 1
|
存储 人工智能 芯片
多GPU训练大型模型:资源分配与优化技巧 | 英伟达将推出面向中国的改良芯片HGX H20、L20 PCIe、L2 PCIe
在人工智能领域,大型模型因其强大的预测能力和泛化性能而备受瞩目。然而,随着模型规模的不断扩大,计算资源和训练时间成为制约其发展的重大挑战。特别是在英伟达禁令之后,中国AI计算行业面临前所未有的困境。为了解决这个问题,英伟达将针对中国市场推出新的AI芯片,以应对美国出口限制。本文将探讨如何在多个GPU上训练大型模型,并分析英伟达禁令对中国AI计算行业的影响。
1561 0
|
7月前
|
存储 机器学习/深度学习 并行计算
阿里云服务器X86计算、Arm计算、GPU/FPGA/ASIC、高性能计算架构区别
在我们选购阿里云服务器的时候,云服务器架构有X86计算、ARM计算、GPU/FPGA/ASIC、弹性裸金属服务器、高性能计算可选,有的用户并不清楚他们之间有何区别,本文主要简单介绍下不同类型的云服务器有何不同,主要特点及适用场景有哪些。
阿里云服务器X86计算、Arm计算、GPU/FPGA/ASIC、高性能计算架构区别
|
7月前
|
人工智能 缓存 机器人
【2024】英伟达吞噬世界!新架构超级GPU问世,AI算力一步提升30倍
英伟达在加州圣荷西的GTC大会上发布了全新的Blackwell GPU,这款拥有2080亿个晶体管的芯片将AI性能推向新高度,是公司对通用计算时代的超越。Blackwell采用多芯片封装设计,通过两颗GPU集成,解决了内存局部性和缓存问题,提供20 petaflops的FP4算力,是上一代产品的5倍。此外,新平台降低了构建和运行大规模AI模型的成本和能耗,使得大型语言模型推理速度提升30倍。黄仁勋表示,Blackwell标志着AI算力在近八年内增长了一千倍,引领了技术边界拓宽的新趋势。
|
7月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 并行计算
英伟达系列显卡大解析B100、H200、L40S、A100、A800、H100、H800、V100如何选择,含架构技术和性能对比带你解决疑惑
英伟达系列显卡大解析B100、H200、L40S、A100、A800、H100、H800、V100如何选择,含架构技术和性能对比带你解决疑惑
英伟达系列显卡大解析B100、H200、L40S、A100、A800、H100、H800、V100如何选择,含架构技术和性能对比带你解决疑惑
|
7月前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
【GPU】深入理解GPU硬件架构及运行机制
【GPU】深入理解GPU硬件架构及运行机制
883 0
|
25天前
|
缓存 负载均衡 JavaScript
探索微服务架构下的API网关模式
【10月更文挑战第37天】在微服务架构的海洋中,API网关犹如一座灯塔,指引着服务的航向。它不仅是客户端请求的集散地,更是后端微服务的守门人。本文将深入探讨API网关的设计哲学、核心功能以及它在微服务生态中扮演的角色,同时通过实际代码示例,揭示如何实现一个高效、可靠的API网关。
|
6天前
|
弹性计算 API 持续交付
后端服务架构的微服务化转型
本文旨在探讨后端服务从单体架构向微服务架构转型的过程,分析微服务架构的优势和面临的挑战。文章首先介绍单体架构的局限性,然后详细阐述微服务架构的核心概念及其在现代软件开发中的应用。通过对比两种架构,指出微服务化转型的必要性和实施策略。最后,讨论了微服务架构实施过程中可能遇到的问题及解决方案。
|
23天前
|
Cloud Native 安全 数据安全/隐私保护
云原生架构下的微服务治理与挑战####
随着云计算技术的飞速发展,云原生架构以其高效、灵活、可扩展的特性成为现代企业IT架构的首选。本文聚焦于云原生环境下的微服务治理问题,探讨其在促进业务敏捷性的同时所面临的挑战及应对策略。通过分析微服务拆分、服务间通信、故障隔离与恢复等关键环节,本文旨在为读者提供一个关于如何在云原生环境中有效实施微服务治理的全面视角,助力企业在数字化转型的道路上稳健前行。 ####