グラフィックドライバーの問題が終焉を迎えているのはなぜですか? |

コンピュータゲームの世界に存在する最大の問題は、 グラフィックカードドライバ . これは、何千もの異なる構成があるコンピューターの特定の構成用に最適化されているコンソールとは異なります。ただし、 GPU 内の RISC-V プロセッサ この問題を永遠に終わらせることができます。なんで？興味がある場合は、読み続けてください。説明します

私たちは数年間、多くのことを約束していたグラフィックカードが悪いグラフィックドライバーのために約束されたものよりも少なくなったことを発表してきました. ただし、この問題は、詳細に説明する特定のハードウェアの変更の実装で終了する可能性があり、コンピューターでプレイするときに被った最大の惨劇のXNUMXつが終了する可能性があります.

PCのグラフィックドライバーの永遠の問題

グラフィックスカードの GPU は、中央処理装置で見られるものよりもはるかに多くのコアを備えているため、はるかに単純であり、これにより制御ユニットがはるかに簡単になります。これはアクセサリ要素であるため、リソースの管理と、グラフィックスカードが実行するコマンドのリストの作成はドライバーが担当します。

理想的には、可能な限り最も効率的な方法で可能な限り多くのリソースをいつでも占有することを目的として、グラフィックを生成するコードを可能な限り最適化する必要があります。つまり、各リソースを過負荷にしたり、未使用のままにしておくことはありません。ただし、これには、各アーキテクチャだけでなく、あらゆるグラフィックカード構成に対しても最適化が必要です。利用可能なモデルの数を考慮すると、それが開発者向けの Sisyphus の作品であることはすでに理解できます。

さて、数日前に、すでにその方法をお伝えしました NVIDIA はドライバーに AI を使用する予定ですが、ハードウェア面で以前に実装されていない機能を使用することはできません。ここで、GPU での RISC-V の使用に関係する、別の部分の出番です。

RISC-V は GPU で長い間使用されてきました

RISC-V は完全に無料の ISA であると想定する必要があります。 ARM、それはそれを使用する人が使用料を支払う必要がないことを意味するだけでなく、使用方法を制限しないことを意味します. これは、従来のプロセッサのすべての命令を持たない特定用途のプロセッサを使用できることを意味します。 CPU 同じように動作しているにもかかわらず、これにより特定のシナリオで使用できます。

そして、NVIDIA の場合、ブランドのグラフィックスカードに RISC-V プロセッサが搭載されていることがわかりました。いつから？まあ、Pascalアーキテクチャ以降のGTX 1000から。そして、特定の要素については、今のように:

GPU コマンドプロセッサ自体は、少なくとも 5 年間は RISC-V です。
第 XNUMX レベルのキャッシュ管理プロセスは、このタイプの XNUMX つまたは複数のプロセッサによって実行されます。
消費、電圧、およびクロック速度の管理メカニズムについて話している場合、それらは温度センサーだけでなく、このタイプのコアによっても運ばれます。

したがって、これらは、このタイプのコアが使用される特定のタスクです。したがって、GPU での RISC V の使用は新しいものではありません。

また、GPU 上の RISC-V はドライバーの問題をどのように解決できるのでしょうか?

作業を CPU にダウンロードするという単純な事実により、CPU で並行して実行する必要があるさまざまなプロセスを管理する必要があります。 GPU. 具体的には、人工知能の分野の XNUMX つであるディープラーニングによる推論アルゴリズムを使用する現在のコマンドプロセッサの進化であるため、GPU をより適切に管理できるようにすることを目的として、進化的アルゴリズムを使用することになります。資力。

いずれにせよ、RISC-V プロセッサのコマンドプロセッサに配置された GPU に対して、ドライバの作業を RISC-V プロセッサに任せることには、次の利点があります。

これにより、CPU がイベント自体を処理する必要がなくなり、各フレームの時間が短縮され、FPS レートが向上します。
シェーダーのプリコンパイルを担当し、その要素を中央処理装置にオフロードします。
これにより、新しい機能をより簡単に追加できるだけでなく、より効率的なバグ処理も可能になります。
プログラマーは、グラフィックスチップコアで実行されるプログラムをより正確にデバッグできます。
これにより、プロセッサが動作することなく、GPU のアクセサリブロックとの通信が容易になります。つまり、ビデオコーデックの使用、DMA ユニットまたはディスプレイコントローラの使用がより効率的になります。具体的には、さまざまなレイテンシをより効率的に削減できます。
各ゲームが PC でどのように機能するかを学習し、グラフィック設定を自動的に管理できます。

結論として、すべては GPU の RISC-V コアを介した AI の使用に帰着します。

Intel、NVIDIA、AMD の大共通問題

グラフィックスカードの問題は、コントローラーやグラフィックスドライバーを作成するためだけに、大量の人員と資本が必要になることです。これらが最終的にうまくいかない場合、これはハードウェアのパフォーマンスとその価格に影響を与えることになります。パフォーマンスの低いシステムを同等以上の価格で販売することはできないからです。つまり、運転が下手だと、大金を失う可能性があります。

ただし、このタイプの最適化には、ハードウェアの変更が必要であり、したがって新しいチップの作成が必要です。すべてが、これが NVIDIA が最大のライバルに対して持っている大きなアドバンテージであり、パフォーマンステストで勝利し、巨大な市場シェアをさらに強化するために、NVIDIA がそれを最大限に活用しようとしていることを示しています。一方、それは、による結果の実証です。 AMD 人工知能市場を無視し、ゲーム用グラフィックスハードウェアでのそのアプリケーションを過小評価してきたこと。

幸いなことに、RISC-V は完全に無料で使用できる ISA であり、そのようなソリューションは NVIDIA だけが実行するものではありません。さらに、Imagination Technologies などの他の企業は、PC と同様の問題を抱えるモバイル GPU に既にそれらを実装しています。