L'idée de cette courte matière-réflexion est née d'un fait étrange. En cours d'optimisation de Premiere Pro et After Effects, et déjà après mon départ ASUS TUF GeForce RTX 3090 24 Go (l'examen a été fait par mon collègue Denys Zaichenko ici) J'ai appris qu'avec la dernière mise à jour, la possibilité d'optimiser le programme pour les processeurs multicœurs - pour répartir le rendu entre les threads du processeur - avait disparu.
Cela s'explique par le fait qu'Adobe passe lentement mais sûrement de l'optimisation CPU à l'optimisation GPU. Ceci, le cas échéant, s'appelle un GPGPU, ou GPU à usage général. Et il peut y avoir d'énormes problèmes d'optimisation pour ce cas, même si vous avez Intel Xe Graphics, cependant ASUS RTX 3090 24 Go !
Il semblerait qu'il ne devrait y avoir aucun problème - car le GPU de la version moderne est constitué de ce qu'on appelle processeurs de flux. DANS NVIDIA ils sont appelés noyaux CUDA, par exemple. Et ces processeurs fonctionnent sur le même principe que les cœurs d'un processeur classique.
La différence de puissance. Les cœurs de processeur ont une puissance de calcul importante, mais un petit nombre, même en tenant compte du multithreading. Et les cœurs GPU, bien qu'ils soient de petite puissance, sont capables d'effectuer une certaine tâche. Et en même temps, il y en a des centaines de fois plus. Sinon des milliers.
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Et, disons, dans Premiere Pro, le traitement des effets Lumetri sur le processeur - et de plus, le simple encodage-décodage H264 - prend un temps fou. Et c'est normal, différentes tâches pour différents fers sont effectuées avec une efficacité différente. En fait, même un minuscule accélérateur de traitement vidéo matériel dans l'iGPU fait de vrais miracles, modifiant parfois la vitesse de rendu plusieurs fois !
Et compte tenu de la montée en puissance du GPU - disons, en ASUS TUF RTX 3090 possède jusqu'à 24 gigaoctets de mémoire vidéo et plus de dix mille cœurs CUDA - il est tout à fait logique que les applications soient optimisées pour un tel travail.
Sous des dizaines de milliers de petits travailleurs qui parallélisent le travail, supprimant la charge du processeur. Mais la question. La carte vidéo prend-elle trop de temps ? J'ai remarqué que lors du rendu d'effets lourds, de transitions et simplement en changeant l'image avec des moyens supplémentaires, l'ordinateur commençait à ralentir.
La mémoire de la carte vidéo était bouchée à zéro, le processeur n'a presque pas participé au rendu... ainsi que la RAM. Et la nuance est que j'ai 128 Go de RAM.
Et, par exemple, dans Premiere Pro, la moitié de la RAM est inactive, le processeur est à moitié occupé, le décodeur-encodeur est complètement détendu, mais la VRAM est bloquée et les performances sont presque nulles.
Le pire se produit lors du rendu d'un projet avec des pièces mixtes - des compositions liées d'After Effects, par exemple. C'est là que la mémoire vidéo passe à zéro presque immédiatement, sans avertissement. Et pour augmenter la vitesse de rendu, il est nécessaire de fermer toutes les applications qui consomment de la VRAM. Comme le même Premiere Pro et After Effects ! Et laissez, disons, seulement Media Encoder.
ET! Un focus important n'est pas pris en compte. Disons qu'After Effects mange aussi de la RAM, et pour les deux joues. MAIS! Il sait comment vider la cache ! Libérez de la mémoire pour d'autres applications. Mais aucun programme ne fonctionne comme ça avec la mémoire vidéo ! La mémoire est soit bloquée, soit libérée après la fermeture du projet.
Et oui, la VRAM est définitivement plus rapide que la DRAM, et parfois de beaucoup. Cependant, dans les critiques de Transcend, et pas seulement je l'ai répété - pour les tâches professionnelles, beaucoup de mémoire lente vaut mieux qu'un petit morceau de mémoire ultra-rapide.
Si le programme sait seulement comment obstruer la mémoire, mais pas la libérer aussi efficacement que possible, la vitesse de la mémoire n'aidera pas. Et il s'avère que j'ai tout un tas de RAM dans mon PC pour Adobe Creative Suite... ce qui serait bien à utiliser pour le rendu.
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Mais non - il repose presque entièrement sur la malheureuse GTX 1080 Ti, où la quantité de mémoire est plus de DIX FOIS inférieure ! Et vous pouvez dire, disent-ils, il y a, pour ainsi dire, le même RTX, comme le même modèle ASUS TUF RTX 3090 tirant NVLink avec pool de mémoire! Mais là encore il y a une nuance.
Pour le prix de deux RTX 3090, c'est-à-dire pour 2x 2000 $. (le PDSF n'est plus compté, il ne correspond plus à la réalité moderne) on obtient... 24 Go de mémoire. De plus, ce n'est pas un fait qu'il puisse être utilisé pour le rendu ! Oui, certains programmes implémentent cette fonctionnalité. Principalement – modélisation et calculs scientifiques. Et les paramètres là-bas sont tout simplement terribles.
Et pour 4000 4 $, nous pouvons remplir tous les canaux de mémoire avec des matrices DDRXNUMX ECC Threadripper d'AMD! 256 Go sera le pire des cas ! Et aussi avec correction d'erreur, ce que RTX 3090 n'a pas.
La seule raison pour laquelle je vois que cela pourrait vous empêcher d'optimiser le GPU en tant que calcul et la RAM en tant que tampon est que la latence entre la RAM et la carte graphique serait trop élevée pour annuler les bonus de volume. D'autre part, le manque de VRAM ralentit toujours le processus. Et vous pouvez au moins ajouter de la RAM, si ça !
C'est le danger. Même si vous avez ASUS TUF RTX 3090, que vous avez spécifiquement acheté pour les tâches GPGPU, vous pouvez toujours rencontrer un goulot d'étranglement évitable. Si les programmes utilisaient plus de RAM au lieu de VRAM. Je ne vois pas comment cela peut être changé - mais si la tendance se poursuit, ce sera un avenir vraiment sans issue.
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