NVIDIA และ AMD GPU ใน 4K มีประสิทธิภาพในการเล่นหรือไม่?

ช้างในห้องที่ไม่ได้พูดถึงบ่อยนักว่าไม่มีจริงๆ NVIDIA or เอเอ็มดี GPU พร้อมสำหรับ 4K เนื่องจากมีข้อ จำกัด ทางกายภาพหลายประการที่ทำให้ไม่สามารถสร้าง GPU ที่มีคุณสมบัติตรงตามข้อกำหนดเหล่านั้นได้ เราอธิบายว่าเหตุผลเหล่านี้คืออะไรและมีอิทธิพลต่อการออกแบบ NVIDIA GPU รุ่นล่าสุดอย่างไร

แม้ว่าความละเอียด 4K จะเป็นสิ่งที่พวกเราหลายคนยอมรับ แต่เราพบว่าในแง่ของประสิทธิภาพการเล่นเกมดูเหมือนว่าแม้แต่การ์ดกราฟิกที่ทรงพลังที่สุดที่เราสามารถซื้อได้ด้วยความละเอียดนั้นได้อย่างง่ายดายนั่นคือ โดยรักษา 60 เฟรมต่อวินาทีให้คงที่

NVIDIA และ AMD GPU ใน 4K

NVIDIA หรือ AMD GPU ไม่พร้อม 4K จริงๆ

โซลูชันการเปรียบเทียบ

ความละเอียด 4K หรือที่เรียกว่า Ultra HD หรือ UHD ประกอบด้วยบัฟเฟอร์ภาพ 3840 x 2160 พิกเซลซึ่งเป็นจำนวนพิกเซลที่มากกว่าความละเอียด 1080p หรือ Full HD ถึงสี่เท่าซึ่งใช้บัฟเฟอร์ภาพ 1920 x 1080 พิกเซล

ซึ่งหมายความว่าไม่เพียง แต่ต้องการจำนวนการดำเนินการที่มากกว่าถึงสี่เท่า แต่ยังต้องใช้แบนด์วิดท์ที่สูงกว่า 1080P ถึง XNUMX เท่าเนื่องจากปริมาณข้อมูลมีถึงสี่เท่า

หากเราทำการวิเคราะห์อย่างรวดเร็วเกี่ยวกับช่วงต่างๆของกราฟิกการ์ดทั้งจาก AMD และ NVIDIA เราจะเห็นว่าการ์ดเหล่านั้นมีเป้าหมายที่ 4K ไม่ตรงตามข้อกำหนดเหล่านั้นอย่างไร

เปรียบเทียบช่วง RTX 3000 ของ NVIDIA เป็นตัวอย่าง

รีวิว NVIDIA RTX 3060 Ti (24)

NVIDIA ยกให้ RTX 3060 Ti ที่เพิ่งเปิดตัวเป็นการ์ดที่เหมาะสำหรับเล่นเกมยุคหน้าที่ 1080P เราจะเปรียบเทียบข้อมูลจำเพาะกับ RTX 3090

NVIDIA® RTX 3060 TI NVIDIA RTX 3090 FE ดิฟเฟอเรนเชียล
Mhz (เพิ่ม) 1665 1695
YE 38 82
แกน CUDA (FP32) 4864 10496 2.2X
TFLOPS (FP32) 16.2 35.28
หน่วยพื้นผิว 152 328
กิกะ-เท็กซ์เซลส์ 253.08 555.96 2.2X
ROPS 80 112
Giga-พิกเซล 133.2 189.84 1.43X
BUS VRAM (บิต ( 256 384
Gbps 14 19.5
VRAM ทั้งหมด (GB / s) 448 936 2.09X

อย่างที่คุณเห็น RTX 3090 แม้จะขายเป็นการ์ดพร้อม 4K ก็ไม่ได้เพิ่มประสิทธิภาพของ RTX 3060 Ti เป็นสี่เท่า แต่เพียงแค่เพิ่มเป็นสองเท่า

เหตุผล? ง่ายๆคือก GPU ซึ่งจะเพิ่มเป็นสี่เท่าของจำนวนหน่วยของ RTX 3060 Ti จะมีขนาดใหญ่มากจนแทบจะเป็นไปไม่ได้ที่จะผลิตเนื่องจากจะเกินขีด จำกัด ของกริดที่อนุญาต

ปัญหาอื่น ๆ คือแบนด์วิดท์แม้ว่า GDDR6X จะเร็วมาก แต่ก็จำเป็นต้องมีการกำหนดค่าที่กว้างมากซึ่งไม่เพียง แต่จะเพิ่มราคาของการ์ดแสดงผล แต่ยังเพิ่มการบริโภคอีกด้วย

DLSS เป็นโซลูชันของ NVIDIA

การกำหนดเวลา DLSS 2.0

แนวคิดของ NVIDIA คือ DLSS ซึ่งประกอบด้วยการเรนเดอร์ฉากที่ความละเอียดต่ำและจากนั้นในช่วงเวลาไม่เกิน 2.5 มิลลิวินาทีในการปรับขนาดภาพให้มีความละเอียดสูงขึ้นผ่านอัลกอริทึมปัญญาประดิษฐ์

เนื่องจากมีระยะเวลาสั้นมากในการดำเนินการนี้จึงต้องใช้พลังงานในการประมวลผลที่สูงมากโชคดีที่บัฟเฟอร์ภาพถูกจัดเก็บโดยใช้ข้อมูลที่มีความแม่นยำต่ำมากเนื่องจากเก็บไว้ภายใต้ส่วนประกอบ RGB

Tensor Cores เนื่องจาก ALU จำนวนมากที่มีและทำงานภายใต้ความแม่นยำ 16 บิตจึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการดำเนินการอัลกอริทึมการปรับขนาดเหล่านี้

DLSS เปิดปิด

แต้มต่อของการแก้ปัญหาประเภทนี้คือหลายครั้งที่พวกเขาไม่ได้ภาพที่ถูกต้องและเหมาะสมนั่นคือเหตุผลว่าทำไมเกมที่มีอัลกอริทึม AI เพื่อเพิ่มความละเอียดจึงถูกนับด้วยนิ้วมือข้างเดียวเนื่องจาก AI ไม่ได้สร้างพิกเซลที่ถูกต้องเสมอไปและ ต้องมีการฝึกฝนอย่างต่อเนื่องและใช้เวลานานเพื่อให้บรรลุ

ความละเอียดเทียบกับคุณภาพของภาพ

การติดตาม Cyberpunk Ray

ความละเอียดไม่มีอะไรมากไปกว่าจำนวนพิกเซลบนหน้าจอคุณภาพของภาพคือความซับซ้อนของภาพและยิ่งมีความซับซ้อนมากเท่าใดก็ยิ่งต้องการการทำงานต่อพิกเซลมากขึ้นเท่านั้นจึงมีพลังงานมากขึ้น

สิ่งที่เกิดขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาคือมีหลายปัจจัยที่ผลักดันประสิทธิภาพของกราฟิกการ์ดและความละเอียดเป็นหนึ่งในนั้น แต่เราไม่สามารถลืมได้ว่ายังมีกรณีของ Ray Tracing ที่ช่วยปรับปรุงคุณภาพของภาพในเกม

วันนี้เราไม่เพียงพบว่า GPU ร่วมสมัยไม่ได้มีพลังทั้งหมดสำหรับ 4K แต่ถ้าเราพูดถึง Ray Tracing พวกเขายังห่างไกลจากการแสดงด้วยใบหน้าและดวงตา

5nm จะเป็นกุญแจสำคัญของ 4K บน AMD และ NVIDIA GPU หรือไม่?

5nm

ข่าวลือล่าสุดไม่ได้รับการยืนยันจาก NVIDIA บอกเราเกี่ยวกับ GeForce Ampere รุ่นปัจจุบันที่มีขนาดต่ำกว่า 5 นาโนเมตรโดยมีชื่อรหัสว่า Lovelace ดังนั้นเราจะต้องกระโดดเหมือนรุ่น 900 series ไปจนถึง 1000 series ในทางกลับกันเรารู้ว่า RDNA 3 จะปรากฏมากภายใต้โหนด 5 นาโนเมตรของ TSMC

เราจะต้องรอให้การ์ดเหล่านั้นได้รับประสิทธิภาพ 4K ที่ดีหรือไม่? แฮนดิแคปหลักยังคงเป็นหน่วยความจำ GPU ได้รับการออกแบบให้ทำงานกับอัตราส่วนไบต์ต่อ FLOP ซึ่งเป็นจำนวนแบนด์วิดท์ต่อพลังการคำนวณโดยเฉลี่ยดังนั้นพวกเขาจะปรับขนาดตามที่ VRAM อนุญาตให้ปรับขนาดได้

หากไม่มีหน่วยความจำเพียงพอซึ่งให้แบนด์วิดท์สูงเพียงพอภายใต้ปริมาณการใช้ที่ยอมรับได้ GPU จะยังคงถูก จำกัด