Так довго, і дякую за всі чіпси

У своїй дворічній кар'єрі в журналістиці мені пощастило працювати на чудових сайтах, але я провів найбільший шматок свого часу тут, у Wfoojjaec, спочатку як учасник за сумісництвом у 2011 році. Я прийшов На борту повний робочий день у 2014 році та став керуючим редактором минулої осені. Протягом 11 років я написав 5663 історії відповідно до CMS - включаючи цю, останню.

Сприяючи публікації з такою, що була в історії, як Wfoojjaec, був чорт їзди, і я відчуваю, що пощастило взяли. Протягом останнього десятиліття я мав можливість висвітлити все, від технології процесора та GPU до археології та Інтернету речей - це останнє, можливо, трохи більше примхливих, ніж інші. Робота в пресі має свої злети і падіння, але є кілька кращих місць, якщо ви хочете бачити, як технологія розвивається з часом. Захоплююче спостерігати як еволюцію процесорів, так і графічних процесорів, а також постійні досягнення в програмному забезпеченні, які користуються тим, що апаратне забезпечення насправді може зробити.

Два з половиною роки тому я вирішив написати про збільшення AI, коли технологія виникла з царини наукової фантастики. Я не вибирав AI підсумки випадково. Я хотів вивчити нову тему, яку цей сайт був заснований для святкування. Ми не публікуємо дуже багато 20-сторінкових посібників до встановлення Linux в наші дні, здебільшого тому, що-головним чином, Nobody потребує 20-сторінкового посібника з встановлення Linux. Я думав, що практична сторона штучного інтелекту буде хорошим сучасним варіантом, і виходячи з того, наскільки добре були отримані ці статті, багато з вас погодилися. Я маю намір продовжувати писати про збільшення Star Trek: Deep Space Nine, Voyager та інші шоу для тих із вас, хто може зацікавити.

Зоряний шлях: Deep Space Nine та Star Trek: Проект підвищення масштабів Voyager

Я багато думав про те, що сказати в такому історії. Я міг би воскити мелодраматичний та/або рапсодичний, але я вже опублікував прощання зі своїми найменш улюбленими пристроями IoT, жахливою шматочкою поезії, що займається процесором, та прощальною, енциклопедійною статтею розміром з розміром. (Я даю дивні подарунки. Не судіть мене). Отже, для цієї історії я вирішив кинути погляд вперед, до тенденцій великої картини в обчисленні-і кілька тем статей, про які я хотів написати, але не встиг закінчити.

AI переробляє обчислення

Починаючи з дев'яти років тому, багато великих компаній почали виконувати бичачі обіцянки щодо ШІ та робочих місць, які він може виконувати в найближчому майбутньому. Google демонстрував помічника, який міг би зробити бронювання для вас (нібито) правдоподібним чином. Такі компанії, як Google, Uber та Tesla, обіцяли, що автомобілі самостійного керування були прямо за кутом.

Замість самостійних автомобілів або вилікування раку, найбільш помітні наслідки ШІ на світ на сьогоднішній день-це купа помірно вдосконалених чатів та служб відповідей на основі AI. Я не можу говорити ні про кого іншого, але кричав стислі фрази в телефон у (часто) марній спробі переконати прославленого доктора Сбайтсо у моїй необхідності говорити з людиною - це не одне з найкращих поліпшень, які я сподівався, що AI доставить . Було б легко відкинути AI як дим-матори шараді з кількома справжніми досягненнями та занадто великим шумом. Це також було б помилкою.

Останні кілька років я працював з відеороликами і переглянув еволюцію загальної галузі. Під галасом є багато цінних робіт. AI виявив антибіотики. Він відкрив нові кордони у відновленні та вдосконаленні відео, навіть якщо є ще деякі зірочки та грубі місця. "Зірочки та грубі плями" - це хороший спосіб описати AI в цілому зараз, на мою особисту думку. Проблеми з прорізуванням зубів, я щиро думаю, що AI буде перетворювати обчислення стільки ж у довгостроковій перспективі.

Я склав відео нижче на сьогодні. Це кліп з Deep Space Nine і досить складно отримати право. Хоча немає нічого особливо захоплюючого, це насправді те, що робить його жорсткішим - мало дивитись, але обличчя, у вас є багато часу, щоб вибрати недоліки. І є недоліки, безумовно. Але технологія вдосконалюється весь час.

Якщо озирнутися на деякі статті, які я написав на початку 2010-х, було дуже цікаво в багатоядерних архітектурах, імовірнісних обчисленнях та спеціалізованих одиницях прискорювача. Одним із запропонованих використання так званого темного кремнію було створення спеціалізованих обробних блоків, які б забивались лише під час певних сценаріїв, але могли б виконувати код швидше, ніж звичайний процесор, розповсюджуючи виробництво тепла через штамп, а не зосереджувати його в одному блоці обробки. Зараз ходять чутки, що Intel доставить VPU в озері Метеор, і AMD, і Intel також розширилися в бізнес FPGA.

Однією з причин, на мою думку, ми побачимо AI, прийняту порівняно швидко в програмному забезпеченні, - це те, що навантаження AI не обов'язково потрібно працювати на спеціальних ядрах AI. Важливі навантаження на висновки, як правило, можуть працювати на процесорі, інтегрованому GPU, дискретному графічному процесору або спеціалізованому, вбудованому ядрі прискорювача, якщо існує. Intel відноситься до цього типу спеціалізованого ядра прискорювача як VPU, а Apple називає спеціалізований кремній всередині M1 та M2 його нейронний двигун.

Такі програми, як Topaz Video, покращують AI, використовуйте нейронний двигун Apple на нижньому класі M1, і поєднуйте нейронний двигун з GPU для більш швидкої обробки в M1 Pro, M1 Max та M2. З іншого боку, OneAPI Intel має на меті спростити розробку продукту перехресного пристрою та полегшити розробникам націлити різні пристрої. Різні компанії висувають на місце, щоб зробити AI практично корисним.

Оскільки AMD додає графіку до майбутніх процесорів Zen 4, переважна більшість користувачів ПК незабаром матимуть або інтегрований GPU, вбудований процесор AI, або дискретний графічний процесор, здатний виконати навантаження на AI як частину ігрового двигуна або окреме навантаження . NVIDIA та AMD запустили алгоритми скасування шуму, які використовують машинне навчання, і я думаю, що ми можемо очікувати, що ми побачимо більше додатків, спрямованих на вдосконалення відео та аудіо різними способами. Я також думаю, що існує реальний потенціал для Game AI в довгостроковій перспективі.

Я не очікую, що короткострокові прориви в будь-якій конкретній області, але це здивувало б мене, якби до 2030 року комп'ютери не використовували AI. Машинне навчання для створення кращого обладнання або як масиву програмних утиліт, запечених у системі, яка покращує якість аудіо та/або відео в режимі реального часу, але я очікую, що такі вигоди надійдуть. І ей - якщо нічого іншого, можливо, ваш ПК буде набагато краще звучати, як бабуся.

Технології збільшення масштабу, такі як DLSS, FSR 2.0 та Xess - це майбутнє

З того моменту, як Nvidia оголосила, що додасть масштабних можливостей Тьюрінгу, я замислювався над тим, як і AMD, і Nvidia компенсують той факт, що закон Мура - це не те, що було раніше.

У перші дні 3D -графіки швидке покращення виробництва призвело до покращення продуктивності від 1,6x до 2 разів на рік. NVIDIA, як відомо, вимагала нової ітерації чіпа кожні півроку та нову родину графічних процесорів кожні 12. Фактична швидкість просування була не такою пухиркою - GeForce 2 - це вдосконалений GeForce і GeForce 4 A refined GF3 - але навіть Якщо порахувати таким чином, Nvidia все ще запускав нову архітектуру GPU щороку. Це вже не так. Закон Мура все ще забезпечує розумні вдосконалення щільності, але нові виробничі покоління не забезпечують енергоефективність та продуктивність, що колись користувалася галуззю.

Продуктивність масштабування Rasterization вже була складною, але, як правило, відстеження променів на вершині ускладнює ситуацію ще складнішою. Покращення апаратних засобів, що покращують продуктивність відстеження променів, не завжди такі ж, як апаратні вдосконалення, що підвищують Rasterization. Я ні в якому разі не хочу припустити, що це гра з нульовою сумою, але підвищення вашої гри в грі та використання простеження променів одночасно ставить більш важкий тягар на GPU. Ось чому ми бачимо докази тиску пам’яті на відеокарті 8 Гб, коли ввімкнено відстеження променів. Перевірте ту саму роздільну здатність без відстеження променів, і GPU працює добре.

DLSS, FSR 2.0 та XES - це три зусилля щодо тієї ж мети: зменшення потужності, розміру штампу та виділеного кремнію, необхідного для забезпечення майбутніх візуальних вдосконалень. Найпростіший спосіб покращити продуктивність GPU - і це так само правда сьогодні, як і 20 років тому, - це зробити при нижчій резолюції. Зрештою, концепція «рідних» ігор сама по собі може бути трохи динозавром. Чи буде це залежати від того, чи можуть AMD, Intel та Nvidia створити високі рішення, які виглядають краще, ніж рідні, чи вони просто конкурують, щоб відповідати цьому. Виходячи з того, де сьогодні все є, я очікую, що ці послуги в майбутньому регулярно переможуть якість зображення рідної резолюції, а також краще.

Цілком можливо, що в майбутньому GPU може побачити кращі підвищення продуктивності за площею або за ват від збільшення ресурсів на мікросхемі, присвячених ШІ, на відміну від підсилення ристеризації або відстеження променів. Я підозрюю, що нам ще кілька років від такого роду перегину, але те, що геймери піклуються, - це краща якість зображення. Якщо AI зможе доставити його, виробники GPU рухаються в цьому напрямку.

Мій досвід роботи з водіями AMD Radeon

Я хотів залишити деякі думки на цю тему, тому що я фактично почав працювати над статтею, яка її стосувалася. Я провів близько шести тижнів на початку цього року з Radeon 6800 XT, встановленим як мій основний GPU. Я використовував його для ігор та для своїх проектів професійної робочої станції. Перевага 6800 XT полягає в тому, що він має повний 16 Гб VRAM порівняно з графічними процесорами, як RTX 3080, який має лише 10 Гб. Це може спеціально стати в нагоді при збільшенні масштабу. Графічний процесор з більшою кількістю VRAM може збільшуватися до більш високих резолюцій, не уповільнюючи різко, і він може працювати більш висококласні екземпляри (або програми GPU взагалі). Програми GPU не завжди дуже добре діляться простором пам'яті, і наявність більше VRAM може зменшити шанс, що два або більше додатків вибирають бій між собою.

Водії AMD мають кілька вишуканих можливостей, яких NVIDIA не робить. Покриття драйверів для моніторингу продуктивності та температури-це простий спосіб контролювати ці налаштування в грі і може бути корисним діагностично, якщо ви намагалися перевірити наявність нестабільності, пов’язаної з теплом, або підтвердити, що зміна годинника GPU набула чинності. Існують варіанти коригування налаштувань на ліх, які працюють досить добре. Ви також можете запрограмувати драйвер, щоб змінити параметри кольору та яскравості дисплея, коли певна гра запускається, наприклад. Хоча я не використовував цей останній варіант дуже часто, в останньому з нас є кілька карт, які темні та досить важкі для гри. Я дуже оцінив здатність підвищувати конкретну яскравість гри.

Я поміняв на GPU AMD недовго після того, як вийшов Horizon Zero Dawn. Спочатку в грі були деякі візуальні проблеми, але оновлення водія від AMD через кілька днів вирішило їх. Загальна продуктивність у програмах робочої станції була схожа, якщо я не перевищував 10 ГБ VRAM RTX 3080. Як тільки я підштовхнув вище, продуктивність сприяла 6800 XT.

Єдиний недолік, який я побачив, полягав у тому, що модель Gaia-HQ у відео Topaz покращує AI, спричинить перезавантаження, якщо я одночасно пробіг більше однієї моделі. Це сталося лише з штаб -квартирою Gaia, і це сталося лише на Amd Radeon Silicon. Усі інші моделі AI проходили ідеально (паралельно) в декількох випадках додатків одночасно. Модель штаб -квартири TVEAI Gaia була написана до того, як підтримка GPU AMD була реалізована в програмному забезпеченні, і це може бути затяжна помилка, залишена від цього. Я контактував як з AMD, так і з TVEAI, але не знаю, чи проблема коли -небудь виправлена. Жодних інших ігор чи додатків, які я перевірив, не було проблем.

Мій досвід роботи з 6800 XT був набагато кращим, ніж п’ять років тому, коли я намагався перейти на Vega 64 і незабаром опинився заміною назад. Хоча я мав намір це бути повною статтею, не трохи в більшій історії, я хотів сказати, що мій досвід був позитивним. Я не мав тестування стільки ігор, скільки хотів, але титули, які я грав - нульова світанка, орки повинні померти 3, вони - мільярди, смерть і ніхто небо - все це не пробігли досить добре. Я був вражений тим, як швидко AMD виправили проблеми з HZD, і це означає, що компанія є більш чуйною, ніж раніше.

Висновок

Я закінчив кілька тисяч історій у свій час, навіть якщо "передчасно вбиті" було б кращим способом описати кінці, до яких деякі з них прийшли, але я виявляю себе в програші, як закінчити це. Я думаю, що мені доведеться дозволити трохи відео зробити це для мене.

Я зобов’язаний особливим подякою Джеймі Лендіно за його готовність редагувати шалено довгі статті в дивні часи доби, мій партнер періодично жертвуючи кухонним столом та вітальні довгим приношенням апаратного тестування, і кожному, хто повинен був прочитати мою Підвищення діатрибів, рантів, інформативних дискусій на нашому внутрішньому каналі Slack.

(Можливо, ввімкнення групової редагування на мою прощальну історію була поганою ідеєю.)

Дякуємо за ваші коментарі, електронні листи та підтримку протягом багатьох років. Нехай вітер буде на спині.

Грука вийшла.