C'est le résultat d'une polémique, de la chair à canon pour les utilisateurs peu liée au pur plaisir de la technologie que les deux sociétés fournissent et pourtant c'est un fait qui a été maintenu depuis la Radeon X800. NVIDIA a pris le commandement des cartes graphiques à la fin de 2005 et règne depuis 15 ans d'une main de fer, mais qu'est-ce qui s'arrête? AMD du lancement d'un GPU qui surpasse son rival?
Il y a plusieurs facteurs clés sur lesquels NVIDIA a toujours été clair lors du lancement de nouveaux GPU sur le marché et qu'AMD a commencé à comprendre depuis un peu plus de deux ans.
Ces facteurs ne sont pas vraiment pertinents au-delà des architectures elles-mêmes, mais ils ont des connotations intéressantes qui laissent un message clair qui promet de changer le paysage actuel des cartes graphiques.
Architecture
Nous partons du principe que nous comprenons la nature d'un GPU en tant que tel, c'est-à-dire que ce sont de fantastiques «calculateurs géants» d'opérations FP, donc ils sont parfaits pour les opérations parallèles. La grande majorité des calculs sont effectués par des unités FPU et contrairement aux CPU, ces unités en tant que telles ne sont pas programmables par les concepteurs de logiciels, mais sont plutôt un peu plus abstraites et totalement dépendantes du pilote qui les prend en charge.
Cela laisse AMD et NVIDIA pour optimiser leurs produits comme peu d'appareils sur un PC. Dans le même temps, ce n'est que le début du problème avec l'argument principal de cet article, à savoir que NVIDIA alloue une telle quantité de ressources que son groupe de développement est appelé en interne «l'armée NVIDIA».
Le nombre de développeurs de logiciels dont ils disposent est de loin supérieur à AMD et fait partie de la supériorité de leurs GPU. Il faut comprendre que dans les architectures et à partir précisément de fin 2005, les cartes graphiques ont les mêmes unités pour fonctionner: ALU / FPU TMU et ROP (en dehors des caches correspondants et de la VRAM claire) et seul Turing a imposé la nouvelle RT Cores et Tensor Cores pour différentes tâches.
Cela suppose à nouveau que l'optimisation logicielle associée à des améliorations architecturales font une plus grande différence à chaque génération si vous n'allez pas plus vite que votre rival. Pour être précis, Navi en tant qu'architecture comprend deux Moteurs Shader blocs qu'AMD divise à son tour en le célèbre Moteurs de calcul asynchrones (ACE) , où chacun a 5 WGP et deux UC.
À titre de comparaison, NVIDIA à Turing a 6 GPC avec 6 TPC dans chacun et deux SM pour chaque bloc. Cette vision simple de la structure de chaque architecture nous fait voir que la parallélisation de celles de Huang est beaucoup plus élevée et plus configurable que celle d'AMD, qui a des blocs bien plus puissants au total, mais qui en même temps impliquent d'être moins économe en énergie que l'option de votre rival.
Enfin, il faut comprendre qu'il y a une différence radicale dans l'approche du fonctionnement des deux architectures, qui vient du passé par simple évolution de la même: NVIDIA travaille avec des unités d'exécution scalaires, AMD utilise pour sa part des unités qui fonctionnent avec vecteurs.
Qu'est-ce que cela implique? Une optimisation totalement différente à travailler par les développeurs et en même temps pour son opacité, c'est un mur qu'AMD tente de décomposer en proposant des unités plus simples à programmer et avec de meilleures ressources.
Consommation
Autre problème qu'AMD a depuis des années, et que même avec un procédé lithographique bien plus avancé que celui de son rival, il n'arrive pas à être en avance. Encore une fois, tout est un problème d'architecture et d'optimisation.
NVIDIA est capable de désactiver n'importe quel groupe de TPC et même des GPC entiers en millisecondes, ce qui fait varier la charge de travail dans une large mesure et cela, associé à diverses technologies telles que la compression de couleurs en mosaïque ou de haut niveau, fait que leurs unités fonctionnent plus efficacement et qu'elles parviennent donc à augmenter performances en consommant moins d'énergie.
L'optimisation est la clé et ici NVIDIA par le fonctionnement de ses unités parvient à faire plus qu'AMD dans le même cycle d'horloge. Il ne faut pas tant regarder cela du point de vue des performances (ce qui est évidemment mieux) mais de la consommation.
Une unité scalaire autorise une instruction flottante et un entier à la fois et par cycle d'horloge. La réorganisation de l'architecture dans NVIDIA permet à un programmeur de travailler avec des opérations vectorielles de manière plus simple que dans AMD, surtout maintenant que Turing a trois moteurs différents bien différenciés au sein de chaque SM.
Cela permet de mieux focaliser la pixellisation sur ces moteurs, que ce soit INT32 , FP32 ou Tensor Core , permettant, si cela n'est pas nécessaire, de désactiver des GPC complets ou l'un de ces moteurs, économisant ainsi la consommation et étant plus efficace au travail. .
Tarifs
C'est un facteur déterminant quand on parle de quel GPU est «meilleur». Pour NVIDIA, la stratégie de prix élevés offrant des technologies innovantes a fonctionné cette fois, mais la réalité est que le Ray Tracing et le DLSS n'ont pas été aussi importants visuellement que prévu, et ils n'ont pas été exempts de controverses ou de problèmes.
Offrir un produit moins cher à un prix inférieur ne le rend pas meilleur en soi, il faut savoir le positionner de manière attractive. Les sections de consommation et d'architecture y mènent directement et font d'AMD être considérée comme l'option la plus abordable en termes de prix pour un plus grand nombre d'utilisateurs.
Navi a surpris NVIDIA à ce stade, car les améliorations architecturales ont été profondes et c'est un bond important qui a permis à Huang de lancer une nouvelle série de cartes pour combler les lacunes. Mais la réalité dans le monde est que l'utilisateur apprécie les technologies, les performances et la consommation que NVIDIA propose à un prix plus élevé. Ce n'est pas pour rien qu'il détient plus de 60% du marché mondial, nous sommes donc dans la position de ceux qui peuvent choisir de payer plus cher un GPU NVIDIA pour profiter de ses nouvelles technologies et de ceux qui n'en veulent tout simplement pas. passer par cet anneau pour différentes raisons.
Dans tous les cas, depuis plus de 15 ans, AMD est normalement en remorque dans cette section. NVIDIA fixe les prix avec ses nouveaux GPU et AMD comble les lacunes avec ses GPU.
