тензорные ядра в каких видеокартах есть

Что такое тензорные ядра?

В течение последних трех лет Nvidia производит графические чипы с дополнительными ядрами, помимо обычных, используемых для шейдеров. Эти загадочные блоки, известные как тензорные ядра, можно найти в тысячах настольных ПК, ноутбуках, рабочих станциях и дата-центрах по всему миру. Но что они собой представляют и для чего используются? Нужны ли они вообще в наших видеокартах?

Сегодня мы объясним, что такое тензор и как тензорные ядра применяются в мире графики и глубокого обучения.

Немного математики

Чтобы понять, что делают тензорные ядра и для чего они используются, нам сперва нужно выяснить, что такое тензоры. Любые микропроцессоры, независимо от типа, выполняют математические операции над числами (сложение, умножение и т.д.).

Простейший тип тензора не имеет измерений и состоит из одного значения – это то же, что и скалярная величина. По мере увеличения количества измерений, появляются другие распространенные математические структуры:

Строго говоря, скаляр – это тензор 0 x 0, вектор – 1 x 0, а матрица – 1 x 1, но для простоты мы рассмотрим только матричную структуру в контексте наших тензорных ядер в графическом процессоре.

Одна из важнейших математических операций, выполняемых с матрицами – это умножение. Давайте посмотрим, как умножаются две матрицы 4 х 4:

Результатом умножения всегда будет матрица с числом строк, равным числом строк в первой матрице, и числом столбцов, равным числу столбцов во второй. Итак, умножаем этих два массива:

Вам явно не хватит пальцев на руках и ногах, чтобы всё это посчитать

Как видите, «простое» вычисление произведения матриц состоит из множества умножений и сложений. Поскольку любой процессор, представленный сегодня на рынке, может выполнять обе эти операции, это означает, что любой настольный компьютер, ноутбук или планшет может обрабатывать базовые тензоры.

В то же время, приведенный выше пример содержит 64 умножения и 48 сложений; каждый промежуточный результат вычислений необходимо где-то хранить, прежде чем все их окончательно сложить между собой и, в конце концов, сохранить итоговый результат вычисления тензора. Таким образом, хоть умножение матриц и является математически простым, оно ресурсоёмко – необходимо использовать множество регистров, а кэш должен справляться с большим количеством операций чтения/записи.

Intel Sandy Bridge – первая архитектура, предлагающая расширение AVX

Процессоры AMD и Intel на протяжении многих лет предлагали различные расширения: MMX, SSE, а теперь AVX – все они являются SIMD (Single Instruction Multiple Data, «одиночный поток команд, множественный поток данных»), что позволяет процессору одновременно обрабатывать множество чисел с плавающей точкой – то есть именно то, что и нужно для умножения матриц.

Но есть особый тип процессора, специально разработанный для обработки SIMD-операций – да-да, это графический процессор (GPU).

Умнее, чем просто калькулятор

В мире графики огромное количество данных необходимо в одно и то же время передавать и обрабатывать в виде векторов. Возможность GPU выполнять такую параллельную обработку делает их идеальными для вычисления тензоров, и все они сегодня поддерживают GEMM (General Matrix Multiplication, подпрограмма умножения матриц).

Это алгоритм, при котором произведение двух матриц результируется третьей матрицей. На формат матриц, количество их строк и столбцов, накладываются жёсткие ограничения.

Требования GEMM для строк и столбцов: матрица A (MxK), матрица B (KxN), матрица C (MxN)

Алгоритмы, используемые для операций с матрицами, как правило, работают лучше, когда матрицы не очень большие и квадратные (например, массив 10 x 10 обработается легче, чем 50 x 2). Но в любом случае, лучше всего эти алгоритмы работают на специально заточенном для таких операций оборудовании.

В декабре 2017 года Nvidia выпустила видеокарту с GPU на новой архитектуре Volta. Она был ориентирована на профессиональные рынки, поэтому ни в одной из моделей GeForce этот чип

никогда не использовался. Особенностью его было то, что это был первый графический процессор, который имел ядра только для тензорных вычислений.

Видеокарта Nvidia Titan V с чипом GV100 Volta. Да, Crysis на ней пойдёт.

Заложен ли в названии архитектуры какой-то смысл – мы без понятия, но тензорные ядра в ней обрабатывали 64 GEMM за такт на матрицах 4 x 4, содержащих значения FP16 (16-битные числа с плавающей точкой) или умножение FP16 со сложением FP32. Такие тензоры очень маленькие, поэтому при обработке фактических множеств данных, ядра обрабатывают большие матрицы по частям, формируя окончательный результат.

Менее чем через год Nvidia представила архитектуру Turing. На этот раз тензорные ядра появились в потребительских моделях GeForce. Система была обновлена, и поддерживала уже больше форматов данных, такие как INT8 (8-битные целочисленные значения), но в остальном работала так же, как и Volta.

GPU Turing от Nvidia

В начале этого года в GPU для дата-центров A100 дебютировала архитектура Ampere, и на этот раз Nvidia улучшила производительность (256 GEMM за цикл вместо 64), добавила дополнительные форматы данных и возможность очень быстро обрабатывать разреженные тензоры (матрицы с большим количеством нулей).

Для программистов доступ к тензорным ядрам в любом из чипов Volta, Turing или Ampere прост: соответствующий флаг в коде сообщает API и драйверам, что вы хотите задействовать тензорные ядра; ядра должны поддерживать ваш тип данных, а размерность матриц должна быть кратна 8. При удовлетворении этих условий, всем остальным займётся оборудование.

Все это прекрасно, но насколько тензорные ядра обрабатывают GEMM лучше, чем обычные ядра GPU?

Когда Volta только появилась, портал Anandtech провёл сравнительный математический тест трёх карт: новой Volta, топовой Pascal и старой Maxwell.

Понятие «точность» (precision) определяется количеством бит, используемых для чисел с плавающей точкой в матрицах: двойная (double) равно 64, одинарная (single) – 32 бита, и т.д. Горизонтальная шкала – шкала FLOPs, максимального количества операций с плавающей точкой в секунду (1 GEMM равен 3 FLOP).

Просто посмотрите, что получилось при использовании тензорных ядер вместо так называемых стандартных ядер CUDA! Они неоспоримо лучше справляются с подобными задачами, но в чём же их практическая польза?

Всё станет лучше с помощью математики

Тензорные вычисления крайне востребованы в физике и инженерии, с их помощью решаются различные сложные задачи в области механики жидкости, электромагнетизма или астрофизики,

но компьютеры, которые использовались для таких вычислений, обычно выполняли матричные операции с помощью больших процессорных кластеров.

Еще одна излюбленная область использования тензоров – это машинное обучение, особенно глубокое (deep machine learning). Это работа с громадными объёмами данных в гигантских массивах, называемых нейронными сетями. Связям между различными значениями данных присваивается определенный вес – число, выражающее значимость конкретной связи.

Поэтому, когда анализируется взаимодействие всех сотен или тысяч связей, каждый фрагмент данных в сети умножается на все возможные веса связей. Другими словами, происходит умножение двух матриц – а это классическая тензорная математика!

Чипы Google TPU 3.0 с водяным охлаждением

Именно поэтому все суперкомпьютеры для глубокого обучения оснащаются GPU, и почти всегда от Nvidia. Но некоторые компании пошли еще дальше, и создали свои собственные процессоры с тензорными ядрами. Так, например, Google в 2016 анонсировал свой первый TPU (Tensor Processing Unit, тензорный процессор), но эти чипы настолько узкоспециализированы, что кроме как выполнять операции с матрицами, больше ничего не умеют.

Тензорные ядра для обычных пользователей (GeForce RTX)

Но что, если я не астрофизик, озабоченный проблемой решения римановых многообразий, и даже не увлекаюсь экспериментами в глубинах сверхточных нейросетей? Мне какой толк от покупки GeForce RTX?

Может показаться, что вы зря потратили деньги на бесполезную функцию, поскольку тензорные ядра практически не используются для привычного рендеринга и кодирования/ декодирования видео. Однако в 2018 году Nvidia встроила тензорные ядра в свои потребительские продукты (Turing GeForce RTX), одновременно представив DLSS – Deep Learning Super Sampling.

Суть проста: кадр сперва рендерится на пониженном разрешении, а по окончании этого – разрешение увеличивается до исходного размера экрана монитора (например, сперва рендерится на 1080p, а затем изменяется до 1400p). Благодаря этому, повышается производительность, поскольку обрабатывается меньшее количество пикселов, при этом на экране всё равно получается отличная картинка.

Консоли уже многие годы практикуют нечто подобное, и многие современные PC-игры тоже обеспечивают такую возможность. В Assassin’s Creed: Odyssey от Ubisoft вы можете изменить разрешение рендеринга до 50% от разрешения монитора. К сожалению, качество картинки ощутимо страдает. Вот так игра выглядит в 4K с максимальными настройками графики:

На высоких разрешениях текстуры выглядят намного лучше, поскольку сохраняют все мелкие детали. Но к сожалению, такое качество требует большого объёма обработки. Что произойдёт,

если игру настроить на рендеринг с разрешением 1080p (в 4 раза меньше пикселей на прорисовку), а затем увеличить до 4К с помощью шейдеров.

Из-за компрессии JPEG и масштабирования на сайте, разница в глаза может не броситься, но видно, что броня на персонаже и скала вдали несколько размыты. Внимательней посмотрим на увеличенный фрагмент:

Изображение слева отрендерено в 4K, а справа – в 1080p с последующим масштабированием до 4K. Разница становится более очевидной в движении, когда алгоритмы смягчения деталей быстро превращают всё в размытую кашу. Частично этого можно избежать с помощью повышения резкости в настройках видеокарты, но это совсем не то, чем бы нам хотелось заниматься.

Здесь и проявляет себя DLSS – Nvidia проанализировала несколько игр в первой версии этой технологии, используя разные разрешения, со сглаживанием и без него. Сгенерированные на разных режимах изображения были загружены в суперкомпьютеры компании, которые с помощью нейросетей искали наилучший вариант превращения изображения 1080p в идеальную картинку с высоким разрешением.

Стоит сказать, что DLSS 1.0 был не идеальным: детали часто терялись или мерцали в некоторых местах. К тому же, он не использовал тензорные ядра вашей видеокарты (это выполнялось сетью Nvidia), и каждая игра, поддерживающая DLSS, должна была быть проанализирована Nvidia для определения наилучшего алгоритма масштабирования для неё.

Когда в начале 2020 года вышла версия 2.0, в нее были внесены серьезные улучшения. Самым примечательным из них было то, что теперь суперкомпьютеры Nvidia использовались только для создания общего алгоритма масштабирования – в новой версии DLSS для обработки пикселей (тензорными ядрами вашего GPU) используются данные из отрендеренного кадра с применением нейронной модели.

Возможности DLSS 2.0 впечатляют, но пока что его поддерживает очень мало игр – на момент написания этой статьи их насчитывалось всего 12. Тем не менее, всё больше разработчиков стремятся реализовать его в своих проектах, и на то есть основания.

Любое масштабирование – это способ заметно повысить производительность, поэтому с полной уверенностью можно утверждать, что DLSS будет продолжать развиваться.

И хотя у DLSS имеются некоторые недочеты визуализации на выходе, высвободив занятые рендерингом ресурсы, разработчики могут добавлять больше эффектов или обеспечивать одинаковый уровень графики для более широкого диапазона платформ.

В частности, DLSS часто сопутствует с трассировкой лучей (ray tracing) в играх «с поддержкой RTX». Графические процессоры GeForce RTX содержат дополнительные вычислительные блоки, называемые RT-ядрами: особые логические блоки для ускорения вычислений пересечения «луч-треугольник» и обхода иерархии ограничивающих объемов (BVH, Bounding Volume Hierarchy). Эти два процесса занимают много времени для определения взаимодействия света с объектами сцены.

Поскольку трассировка лучей – процесс крайне трудоёмкий, разработчики вынуждены ограничивать число лучей и отражений в сцене, чтобы обеспечить приемлемый уровень игровой производительности. Кроме того, в результате этого процесса может появляться зернистость изображения, поэтому необходимо использовать алгоритм шумоподавления, что ещё более усложняет обработку. Ожидается, что тензорные ядра помогут повысить производительность с помощью шумоподавления на основе ИИ, но этому ещё предстоит материализоваться, поскольку большинство современных приложений по-прежнему используют для этих целей ядра CUDA. С другой стороны, имея DLSS 2.0 как перспективную технологию масштабирования, становится возможным эффективно использовать тензорные ядра для увеличения FPS после применения трассировки лучей к сцене.

Известны и другие планы относительно тензорных ядер в картах GeForce RTX, такие как улучшенная анимация персонажей или симуляция тканей. Но, как и в случае с DLSS 1.0, пройдет ещё немало времени, прежде чем появятся сотни игр, обыденно использующие специализированные матричные вычисления на GPU.

Начало весьма многообещающее

Итак, мы имеем – тензорные ядра, изящные аппаратные частицы, которые пока встречаются лишь в некоторых видеокартах потребительского уровня. Изменится ли что-то в будущем? Поскольку Nvidia уже значительно повысила производительность каждого тензорного ядра в своей новейшей архитектуре Ampere, есть большая вероятность, что мы увидим больше моделей с тензорными ядрами среднего и бюджетного ценового класса.

AMD и Intel пока вовсе не используют их в своих GPU, но возможно в будущем мы увидим их вариант реализации. У AMD есть система повышения резкости или улучшения деталей в готовых кадрах ценой небольшого снижения производительности, так что они вполне могут просто придерживаться этого пути – тем более, что разработчикам нет нужды в интеграции этой системы, она просто включается в драйверах.

Также существует мнение, что площадь кристалла GPU рациональней использовать просто под дополнительные шейдерные ядра, что Nvidia и сделала в бюджетных версиях чипов Turing. Вместо тензорных ядер в таких картах как GeForce GTX 1650 стоят дополнительные шейдеры FP16.

Пока же, если вы хотите воспользоваться всеми преимуществами сверхбыстрой GEMM-обработки, у вас есть два варианта: либо накупить себе кучу огромных многоядерных процессоров, либо купить всего один GPU с тензорными ядрами.

Источник

Что такое тензорные ядра: вычисления со смешанной точностью

В течение последних трёх лет Nvidia создавала графические чипы, в которых помимо обычных ядер, используемых для шейдеров, устанавливались дополнительные. Эти ядра, называемые тензорными, уже есть в тысячах настольных PC, ноутбуков, рабочих станций и дата-центров по всему миру. Но что же они делают и для чего применяются? Нужны ли они вообще в графических картах?

Сегодня мы объясним, что такое тензор, и как тензорные ядра используются в мире графики и глубокого обучения.

Краткий урок математики

Чтобы понять, чем же заняты тензорные ядра и для чего их можно использовать, нам сначала разобраться, что такое тензоры. Все микропроцессоры, какую бы задачу они ни выполняли, производят математические операции над числами (сложение, умножение и т.д.).

Тензор — это математический объект, описывающий соотношения между другими математическими объектами, связанными друг с другом. Обычно они отображаются в виде массива чисел, размерность которого показана ниже.

Простейший тип тензора имеет нулевую размерность и состоит из единственного значения; иначе он называется скалярной величиной. При увеличении количества размерностей мы сталкиваемся с другими распространёнными математическими структурами:

Одна из самых важных математических операций, выполняемых над матрицами — это умножение (или произведение). Давайте взглянем на то, как перемножаются друг на друга две матрицы, имеющие по четыре строки и столбца данных:

Окончательным результатом умножения всегда будет то же количество строк, что и в первой матрице, и то же количество столбцов, что и во второй. Как же перемножить эти два массива? Вот так:

На пальцах это посчитать не удастся

Как вы видите, вычисление «простого» произведения матриц состоит из целой кучи небольших умножений и сложений. Так как любой современный центральных процессор может выполнять обе эти операции, простейшие тензоры способен выполнять каждый настольный компьютер, ноутбук или планшет.

Однако показанный выше пример содержит 64 умножений и 48 сложений; каждое небольшое произведение даёт значение, которое нужно где то хранить, прежде чем его можно будет сложить с другими тремя небольшими произведениями, чтобы позже можно было сохранить окончательное значение тензора. Поэтому, несмотря на математическую простоту умножений матриц, они затратны вычислительно — необходимо использовать множество регистров, а кэш должен уметь справляться с кучей операций считывания и записи.

Архитектура Intel Sandy Bridge, в которой впервые появились расширения AVX

На протяжении многих лет в процессорах AMD и Intel появлялись различные расширения (MMX, SSE, а теперь и AVX — все они являются SIMD, single instruction multiple data), позволяющие процессору одновременно обрабатывать множество чисел с плавающей запятой; это как раз то, что требуется для перемножения матриц.

Но существует особый тип процессоров, который специально спроектирован для обработки операций SIMD: графические процессоры (graphics processing unit, GPU).

Умнее, чем обычный калькулятор?

В мире графики одновременно необходимо передавать и обрабатывать огромные объёмы информации в виде векторов. Благодаря своей способности параллельной обработки GPU идеально подходят для обработки тензоров; все современные графические процессоры поддерживают функциональность под названием GEMM (General Matrix Multiplication).

Это «склеенная» операция, при которой перемножаются две матрицы, а результат затем накапливается с другой матрицей. Существуют важные ограничения на формат матриц и все они связаны с количеством строк и столбцов каждой матрицы.

Требования GEMM к строкам и столбцам: матрица A(m x k), матрица B(k x n), матрица C(m x n)

Алгоритмы, используемые для выполнения операций с матрицами, обычно лучше всего работают, когда матрицы квадратные (например, массив 10 x 10 будет работать лучше, чем 50 x 2) и довольно небольшие по размеру. Но они всё равно будут работать лучше, если обрабатываются на оборудовании, которое предназначено исключительно для таких операций.

В декабре 2017 года Nvidia выпустила графическую карту с GPU, имеющим новую архитектуру Volta. Она была нацелена на профессиональные рынки, поэтому этот чип не использовался в моделях GeForce. Уникальным он был потому, что стал первым графическим процессором, имеющим ядра только для выполнения тензорных вычислений.

Графическая карта Nvidia Titan V, на которой установлен чип GV100 Volta. Да на ней можно запустить Crysis

Тензорные ядра Nvidia были предназначены для выполнения по 64 GEMM за тактовый цикл с матрицами 4 x 4, содержащими значения FP16 (числа с плавающей запятой размером 16 бит) или умножение FP16 со сложением FP32. Такие тензоры очень малы по размеру, поэтому при обработке настоящих множеств данных ядра обрабатывают небольшие части больших матриц, выстраивая окончательный ответ.

Менее года спустя Nvidia выпустила архитектуру Turing. На этот раз тензорные ядра были установлены и в модели GeForce потребительского уровня. Система была улучшена для поддержки других форматов данных, например, INT8 (8-битное целочисленное значение), но во всём остальном они работали так же, как в Volta.

В начале этого года архитектура Ampere дебютировала в графическом процессоре дата-центра A100, и на этот раз Nvidia повысила производительность (256 GEMM за цикл вместо 64), добавила новые форматы данных и возможность очень быстрой обработки разреженных тензоров (sparse tensor) (матриц со множеством нулей).

Программисты могут получить доступ к тензорным ядрам чипов Volta, Turing и Ampere очень просто: код всего лишь должен использовать флаг, сообщающий API и драйверам, что нужно применять тензорные ядра, тип данных должен поддерживаться ядрами, а размерности матриц должны быть кратными 8. При выполнении всех этих условий всем остальным займётся оборудование.

Всё это здорово, но насколько тензорные ядра лучше в обработке GEMM, чем обычные ядра GPU?

Когда появилась Volta, сайт Anandtech провёл математические тесты трёх карт Nvidia: новой Volta, самой мощной из линейки Pascal и старой карты Maxwell.

Понятие точности (precision) относится к количеству бит, использованных для чисел с плавающей запятой в матрицах: двойная (double) обозначает 64, одиночная (single) — 32, и так далее. По горизонтальной оси отложено максимальное количество операций с плавающей запятой, выполняемое за секунду, или сокращённо FLOPs (помните, что одна GEMM — это 3 FLOP).

Просто взгляните на результаты при использовании тензорных ядер вместо так называемых ядер CUDA! Очевидно, что они потрясающе справляются с подобной работой, но что же мы можем делать при помощи тензорных ядер?

Математика, делающая всё лучше

Тензорные вычисления чрезвычайно полезны в физике и проектировании, они используются для решения всевозможных сложных задач в механике жидкостей, электромагнетизме и астрофизике, однако компьютеры, которые использовались для обработки подобных чисел, обычно выполняли операции с матрицами в больших кластерах из центральных процессоров.

Ещё одна область, в которой любят применять тензоры — это машинное обучение, особенно её подраздел «глубокое обучение». Его смысл сводится к обработке огромных наборов данных в гигантских массивах, называемых нейронными сетями. Соединениям между различными значениями данных задаётся определённый вес — число, выражающее важность конкретного соединения.

Поэтому когда нам нужно разобраться, как взаимодействуют все эти сотни, если не тысячи соединений, нужно умножить каждый элемент данных в сети на все возможные веса соединений. Другими словами, перемножить две матрицы, а это классическая тензорная математика!

Чипы Google TPU 3.0, закрытые системой водяного охлаждения

Именно поэтому во всех суперкомпьютерах глубокого обучения используются GPU, и почти всегда это Nvidia. Однако некоторые компании даже разработали собственные процессоры из тензорных ядер. Google, например, в 2016 году объявила о разработке своего первого TPU (tensor processing unit), но эти чипы настолько специализированные, что не могут выполнять ничего, кроме операций с матрицами.

Тензорные ядра в потребительских GPU (GeForce RTX)

Но что если я куплю графическую карту Nvidia GeForce RTX, не являясь ни астрофизиком, решающим задачи римановых многообразий, ни специалистом, экспериментирующим с глубинами свёрточных нейронных сетей. Как я могу использовать тензорные ядра?

Чаще всего они не применяются для обычного рендеринга, кодирования или декодирования видео, поэтому может показаться, что вы потратили деньги на бесполезную функцию. Однако Nvidia встроила тензорные ядра в свои потребительские продукты в 2018 году (Turing GeForce RTX), внедрив при этом DLSS — Deep Learning Super Sampling.

Принцип прост: рендерим кадр в довольно низком разрешении, а после завершения повышаем разрешение конечного результата так, чтобы он совпадал с «родными» размерами экрана монитора (например, рендерим в 1080p, а затем изменяем размер до 1400p). Благодаря этому повышается производительность, ведь обрабатывается меньшее количество пикселей, а на экране всё равно получается красивое изображение.

Консоли имели такую функцию уже многие годы, и многие современные игры для PC тоже обеспечивают эту возможность. В Assassin’s Creed: Odyssey компании Ubisoft можно уменьшить разрешение рендеринга до всего 50% от разрешения монитора. К сожалению, результаты выглядят не так красиво. Вот как игра выглядит в 4K с максимальными настройками графики:

В высоких разрешениях текстуры выглядят красивее, потому что сохраняют в себе больше деталей. Однако для вывода этих пикселей на экран требуется много обработки. Теперь взгляните на то, что происходит при установке рендеринга на 1080p (25% от предыдущего количества пикселей), с использованием шейдеров в конце для растягивания картинки до 4K.

Из-за сжатия jpeg разница может быть заметной не сразу, но видно, что броня персонажа и скала вдали выглядят размытыми. Давайте приблизим часть изображения для более детального изучения:

Изображение слева отрендерено в 4K; изображение справа — это 1080p, растянутые до 4K. Разница гораздо заметнее в движении, потому что смягчение всех деталей быстро превращается в размытую кашу. Частично чёткость можно восстановить благодаря эффекту резкости драйверов графической карты, но лучше бы нам вообще не приходилось этим не заниматься.

Именно здесь в ход идёт DLSS — в первой версии этой технологии Nvidia анализировались несколько выбранных игр; они запускались в высоких разрешениях, низких разрешениях, со сглаживанием и без него. Во всех этих режимах был сгенерирован набор изображений, загруженный затем в суперкомпьютеры компании, которые использовали нейронную сеть, чтобы определить, каким образом лучше всего превратить изображение в разрешении 1080p в идеальную картинку в более высоком разрешении.

Нужно сказать, что DLSS 1.0 не был идеальным: детали часто терялись и в некоторых местах возникало странное мерцание. К тому же он не использовал сами тензорные ядра графической карты (он выполнялся в сети Nvidia) и каждой игре с поддержкой DLSS для генерации алгоритма повышения масштаба требовалось отдельное исследование компанией Nvidia.

Когда в начале 2020 года вышла версия 2.0, в неё были внесены серьёзные улучшения. Самым важным стало то, что суперкомпьютеры Nvidia теперь использовались только для создания общего алгоритма увеличения масштаба — в новой версии DLSS для обработки пикселей с помощью нейронной модели (тензорными ядрами GPU) используются данные из отрендеренного кадра.

Нас впечатляют возможности DLSS 2.0, но пока его поддерживает очень мало игр — на момент написания статьи их было всего 12. Всё больше разработчиков хочет реализовать его в своих будущих играх, и на то есть причины.

Благодаря любому увеличению масштаба можно добиться серьёзного роста производительности, поэтому можно быть уверенными, что DLSS продолжит эволюционировать.

Хотя визуальные результаты работы DLSS не всегда идеальны, освободив занятые рендерингом ресурсы, разработчики смогут добавить больше визуальных эффектов или обеспечить один уровень графики на более широком диапазоне платформ.

Например, DLSS часто рекламируют вместе с трассировкой лучей (ray tracing) в играх с «поддержкой RTX». Карты GeForce RTX содержат дополнительные вычислительные блоки, называемые RT-ядрами, это специализированные логические блоки для ускорения вычислений пересечения луча с треугольником и обхода иерархии ограничивающих объёмов (bounding volume hierarchy, BVH). Эти два процесса являются очень длительными процедурами, определяющими способ взаимодействия света с другими объектами сцены.

Как мы выяснили, ray tracing — очень трудоёмкий процесс, поэтому чтобы обеспечить в играх приемлемый уровень частоты кадров, разработчики должны ограничить количество лучей и выполняемых в сцене отражений. При выполнении этого процесса могут создаваться зернистые изображения, поэтому необходимо применять алгоритм устранения шумов, что повышает сложность обработки. Ожидается, что тензорные ядра повысят производительность этого процесса благодаря устранению шумов с использованием ИИ, однако это ещё предстоит реализовать: большинство современных приложений по-прежнему использует для этой задачи ядра CUDA. С другой стороны, благодаря тому, что DLSS 2.0 становится вполне практичной техникой повышения размера, тензорные ядра можно будет эффективно использовать для повышения частоты кадров после применения в сцене трассировки лучей.

Существуют и другие планы по использованию тензорных ядер карт GeForce RTX, например, улучшение анимаций персонажей или симуляция тканей. Но как и в случае с DLSS 1.0, пройдёт ещё немало времени, прежде чем появятся сотни игр, использующие специализированные матричные вычисления на GPU.

Многообещающее начало

Итак, ситуация такова — тензорные ядра, отличные аппаратные блоки, которые, однако, встречаются только в некоторых картах потребительского уровня. Изменится ли что-то в будущем? Так как Nvidia уже значительно улучшила производительность каждого тензорного ядра в своей архитектуре Ampere, есть большая вероятность того, что они будут устанавливаться и в модели нижнего и среднего ценового уровня.

Хотя таких ядер пока нет в GPU компаний AMD и Intel, возможно, в будущем мы их увидим. У AMD есть система повышения резкости или улучшения деталей в готовых кадрах ценой небольшого снижения производительности, поэтому компания, возможно, будет придерживаться этой системы, особенно учитывая то, что её не нужно интегрировать разработчикам, достаточно включить её в драйверах.

Существует также мнение, что пространство на кристаллах в графических чипах лучше было бы потратить на дополнительные шейдерные ядра — так поступила Nvidia при создании бюджетных версий своих чипов Turing. В таких продуктах, как GeForce GTX 1650, компания полностью отказалась от тензорных ядер и заменила их дополнительными FP16-шейдерами.

Но пока, если вы хотите обеспечить сверхбыструю обработку GEMM и воспользоваться всеми её преимуществами, то у вас есть два варианта: купить кучу огромных многоядерных CPU или просто один GPU с тензорными ядрами.

Источник