ทำไม GPU ของ AMD ถึงไม่เร็วเท่ากับ NVIDIA?

เป็นผลมาจากการโต้เถียงอาหารสัตว์ปืนใหญ่สำหรับผู้ใช้เพียงเล็กน้อยที่เกี่ยวข้องกับความเพลิดเพลินอย่างแท้จริงของเทคโนโลยีที่ทั้งสอง บริษัท มีให้ แต่ก็ยังเป็นความจริงที่ได้รับการดูแลตั้งแต่ Radeon X800 NVIDIA เข้าควบคุมกราฟิกการ์ดในปลายปี 2005 และครองราชย์ด้วยกำปั้นเหล็กเป็นเวลา 15 ปีตั้งแต่นั้นมา แต่สิ่งที่หยุดลง เอเอ็มดี จากการเปิดตัวไฟล์ GPU ที่เหนือกว่าคู่แข่ง?

มีปัจจัยสำคัญหลายประการที่ NVIDIA มีความชัดเจนเสมอเกี่ยวกับการเปิดตัว GPU ใหม่ออกสู่ตลาดและ AMD เริ่มเข้าใจมานานกว่าสองปีแล้ว

amd และ nvidia

ปัจจัยเหล่านี้ไม่เกี่ยวข้องกับสิ่งที่อยู่นอกเหนือจากสถาปัตยกรรม แต่มีความหมายที่น่าสนใจที่ทิ้งข้อความที่ชัดเจนซึ่งสัญญาว่าจะเปลี่ยนแนวกราฟิกการ์ดปัจจุบัน

สถาปัตยกรรม

เอเอ็มดี VS-NVIDIA ขั้นต่ำ-หน่วย

เราเริ่มต้นจากพื้นฐานที่เราเข้าใจธรรมชาติของ GPU เช่นนี้นั่นคือมันเป็น "เครื่องคำนวณขนาดใหญ่" ที่ยอดเยี่ยมของการทำงานของ FP ดังนั้นจึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการทำงานแบบขนาน การคำนวณส่วนใหญ่ทำโดยหน่วย FPU และแตกต่างจากซีพียูหน่วยเหล่านี้ไม่สามารถตั้งโปรแกรมได้โดยนักออกแบบซอฟต์แวร์ แต่ทั้งหมดเป็นนามธรรมมากกว่าเล็กน้อยและขึ้นอยู่กับไดรเวอร์ที่รองรับทั้งหมด

สิ่งนี้ทำให้ AMD และ NVIDIA สามารถเพิ่มประสิทธิภาพผลิตภัณฑ์ของตนได้เนื่องจากอุปกรณ์เพียงไม่กี่ชิ้นบนพีซีมี ในขณะเดียวกันนี่เป็นเพียงจุดเริ่มต้นของปัญหาด้วยข้อโต้แย้งหลักของบทความนี้และนั่นก็คือ NVIDIA จัดสรรทรัพยากรจำนวนมหาศาลที่กลุ่มพัฒนาเรียกกันภายในว่า“ NVIDIA Army”

เอเอ็มดี Shader-เครื่องยนต์

จำนวนนักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่พวกเขามีนั้นเหนือกว่า AMD มากและนี่คือส่วนหนึ่งของความเหนือกว่าของ GPU ของพวกเขา ต้องเข้าใจว่าในสถาปัตยกรรมและตั้งแต่ปลายปี 2005 อย่างแม่นยำการ์ดแสดงผลมีหน่วยเดียวกันในการทำงาน: ALUs / FPU TMUs และ ROP (นอกเหนือจากแคชที่สอดคล้องกันและ VRAM ที่ชัดเจน) และมีเพียง Turing เท่านั้นที่กำหนด RT ใหม่ Cores และ Tensor Cores สำหรับงานต่างๆ

อีกครั้งถือว่าการเพิ่มประสิทธิภาพซอฟต์แวร์ควบคู่ไปกับการปรับปรุงสถาปัตยกรรมสร้างความแตกต่างที่ยิ่งใหญ่กว่าในแต่ละรุ่นหากคุณไม่ก้าวหน้าเร็วกว่าคู่แข่ง เพื่อความเฉพาะเจาะจง Navi ในฐานะสถาปัตยกรรมประกอบด้วยสองอย่าง เครื่องยนต์ของ Shader บล็อกที่ AMD แบ่งออกเป็นที่มีชื่อเสียง โปรแกรมคำนวณแบบอะซิงโครนัส (ACE) ซึ่งแต่ละอันมี 5 WGP และสอง CU

NVIDIA สถาปัตยกรรม-SM-ประวัติศาสตร์

เพื่อการเปรียบเทียบอย่างแท้จริง NVIDIA ในทัวริงมี 6 GPC กับ 6 TPC ในแต่ละและ SM สองตัว สำหรับแต่ละบล็อก วิสัยทัศน์ที่เรียบง่ายของโครงสร้างของแต่ละสถาปัตยกรรมทำให้เราเห็นว่าการขนานกันของ Huang นั้นสูงกว่าและกำหนดค่าได้มากกว่าของ AMD ซึ่งมีบล็อกที่ทรงพลังกว่ามากโดยสิ้นเชิง แต่ในเวลาเดียวกันก็บ่งบอกถึงการใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพน้อยกว่า ตัวเลือกของคู่แข่งของคุณ

ในที่สุดก็ต้องเข้าใจว่ามีความแตกต่างที่รุนแรงในวิธีการดำเนินงานของทั้งสองสถาปัตยกรรมซึ่งมาจากอดีตโดยวิวัฒนาการง่าย ๆ เช่นเดียวกัน: NVIDIA ทำงานร่วมกับหน่วยประมวลผลสเกลาร์, AMD สำหรับส่วนที่ใช้หน่วยงานที่ทำงานร่วมกับ เวกเตอร์

สิ่งนี้บ่งบอกถึงอะไร? การเพิ่มประสิทธิภาพที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิงในการทำงานของนักพัฒนาและในเวลาเดียวกันสำหรับความทึบมันเป็นกำแพงที่ AMD พยายามที่จะทำลายหน่วยการเสนอขายที่ง่ายกว่าในการตั้งโปรแกรมและมีทรัพยากรที่ดีกว่า

การบริโภค

ปัญหาอีกประการหนึ่งที่ AMD มีมานานหลายปีและแม้จะมีกระบวนการพิมพ์หินที่ก้าวหน้ากว่าคู่แข่งมาก แต่ก็ไม่สามารถนำหน้าไปได้ อีกครั้งทุกอย่างเป็นปัญหาด้านสถาปัตยกรรมและการเพิ่มประสิทธิภาพ

NVIDIA มีความสามารถในการปิดการใช้งานกลุ่ม TPC ใด ๆ และแม้กระทั่ง GPC ทั้งหมดในหน่วยมิลลิวินาทีเปลี่ยนภาระงานในระดับที่ดีและร่วมกับเทคโนโลยีต่าง ๆ เช่นการบีบอัดสีกระเบื้องหรือระดับสูงทำให้หน่วยของพวกเขาทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ประสิทธิภาพโดยใช้พลังงานน้อยลง

การเพิ่มประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญและที่นี่ NVIDIA โดยการทำงานของหน่วยสามารถจัดการได้มากกว่า AMD ในวงจรนาฬิกาเดียวกัน คุณไม่ควรมองสิ่งนี้มากจากมุมมองของประสิทธิภาพ (ซึ่งดีกว่าอย่างเห็นได้ชัด) แต่จากการบริโภค

หน่วยสเกลาร์อนุญาตให้มีคำสั่งลอยตัวหนึ่งคำสั่งและจำนวนเต็มหนึ่งจำนวนในเวลาเดียวกันและต่อรอบนาฬิกา การจัดโครงสร้างใหม่ของสถาปัตยกรรมใน NVIDIA ช่วยให้โปรแกรมเมอร์สามารถทำงานกับการดำเนินการเวกเตอร์ได้ง่ายกว่าใน AMD โดยเฉพาะอย่างยิ่งตอนนี้ Turing มีเอ็นจิ้นที่แตกต่างกันสามแบบในแต่ละ SM

สิ่งนี้จะช่วยให้ rasterization มุ่งเน้นไปที่มอเตอร์เหล่านี้ได้ดีขึ้นไม่ว่าจะเป็น INT32 , FP32 หรือ Tensor Cores หากไม่จำเป็นต้องอนุญาตให้ปิดการใช้งาน GPCs หรือมอเตอร์ใด ๆ เหล่านี้ช่วยประหยัดการใช้พลังงานและมีประสิทธิภาพในการทำงานมากขึ้น .

ราคา

nvidia-VS-เอเอ็มดี

เป็นปัจจัยกำหนดเมื่อเราพูดถึง GPU ตัวไหน“ ดีกว่า” สำหรับ NVIDIA กลยุทธ์ราคาสูงที่นำเสนอเทคโนโลยีที่เป็นนวัตกรรมได้ผลในครั้งนี้ แต่ความจริงก็คือทั้ง Ray Tracing และ DLSS ไม่ได้เป็นขั้นตอนที่ยิ่งใหญ่อย่างที่เห็นได้ตั้งใจและพวกเขาไม่ได้ปราศจากการโต้เถียงหรือปัญหา

การนำเสนอผลิตภัณฑ์ที่ต่ำกว่าในราคาที่ต่ำกว่าไม่ได้ทำให้สินค้าดีขึ้นคุณต้องรู้ว่าจะวางตำแหน่งอย่างไรให้น่าสนใจ ส่วนของการบริโภคและสถาปัตยกรรมนำไปสู่มันโดยตรงและทำให้ AMD ถูกมองว่าเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมที่สุดตามราคาสำหรับผู้ใช้จำนวนมากขึ้น

Navi สร้างความประหลาดใจให้กับ NVIDIA ในจุดนี้เนื่องจากการปรับปรุงสถาปัตยกรรมมีความลึกซึ้งและถือเป็นการก้าวกระโดดครั้งสำคัญที่ทำให้ Huang เปิดตัวการ์ดชุดใหม่เพื่อปกปิดช่องว่าง แต่ความเป็นจริงทั่วโลกก็คือผู้ใช้ให้ความสำคัญกับเทคโนโลยีประสิทธิภาพและการบริโภคที่ NVIDIA เสนอในราคาที่สูงกว่า ไม่ใช่เพื่ออะไรที่เป็นเจ้าของมากกว่า 60% ของตลาดโลกดังนั้นเราจึงอยู่ในฐานะของผู้ที่อาจเลือกที่จะจ่ายเงินเพิ่มสำหรับ NVIDIA GPU เพื่อใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีใหม่ ๆ และผู้ที่ไม่ต้องการ ผ่านวงแหวนนั้นด้วยเหตุผลที่แตกต่างกัน

ไม่ว่าในกรณีใด ๆ เป็นเวลานานกว่า 15 ปีแล้วที่เอเอ็มดีอยู่ในส่วนนี้ NVIDIA กำหนดราคาด้วย GPU ใหม่และ AMD เติมเต็มช่องว่างด้วย GPU