NVIDIA Ada Lovelace contre Ampère : 5 améliorations clés pour la série RTX 4000
NVIDIA est reconnue pour lancer une architecture de carte graphique de nouvelle génération tous les deux ans. En 2018, elle a sorti la puce Turing pour les GPU de la série GTX 16 ainsi que ceux de la série RTX 20. Puis, en 2020, elle a présenté les puces Ampère pour le GPU RTX 3000.
Et comme prévu, tout au long de la conférence technologique NVIDIA GPU en septembre 2022, le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, a enfin annoncé la microarchitecture Ada Lovelace qui persévère dans la 3e génération de GPU RTX.
Alors, quelles améliorations la microarchitecture Ada Lovelace apporte-t-elle au GPU RTX 4000 ?
1. Un tout nouveau nœud de processus
Crédit image : NVIDIA
La microarchitecture Ada Lovelace est basée sur la technologie N4 de 4 nm de TSMC, ce qui la rend deux fois plus petite que la puce Ampere de la génération précédente, basée sur la procédure de 8 nm de Samsung. Ce nm plus petit apporté par la rénovation de la procédure de nœud permet à la collection RTX 4000 de fournir plus de puissance avec succès.
Cela indique également les variantes de milieu de gamme que NVIDIA va certainement sortir à l’avenir peuvent compléter contre les puces de haut niveau de la série 30 comme le 3090 Ti.
2. Réordonnancement de l’exécution des shaders
Crédit image : NVIDIA
En raison de son cadre identique, un GPU est merveilleux pour utiliser de nombreux cœurs de ses processeurs pour s’occuper exactement de la même tâche. Néanmoins, le ray mapping est totalement différent de la fourniture de scènes. En effet, les rayons lumineux sautent partout, nécessitant des calculs différents pour chaque surface qu’ils touchent et aussi pour chaque direction qu’ils prennent. Cela signifie que les GPU sont moins fiables lorsqu’il s’agit de raffiner plusieurs shaders.
Mais avec le Shader Execution Reordering (SER), la puce Lovelace peut replanifier son travail, en s’assurant que les shaders comparables sont traités les uns avec les autres. Cela permet aux multiprocesseurs en continu de travailler plus efficacement, car ils traitent simultanément exactement les mêmes informations.
3. DLSS 3.0
Crédit d’image : NVIDIA
RTX est une tâche gourmande en ressources, spécifiquement si vous avez affaire à des résolutions plus élevées comme 4K et plus. C’est pourquoi NVIDIA a développé le DLSS (Deep Learning Super Sampling). L’innovation DLSS utilise l’IA pour anticiper le pixel suivant, ce qui permet de réduire la charge de travail du GPU.
Mais avec le DLSS 3.0 de la conception Ada Lovelace, NVIDIA élargit la prévision des pixels aux structures. Cela permet au GPU d’anticiper le prochain cadre, même sans regarder les données de l’image qui doivent encore être rendues. Cela permet d’améliorer l’efficacité des jeux vidéo lourds pour le GPU et le CPU, ce qui, selon Huang, est quatre fois plus efficace que le rendu par force brute.
4. Cores Tensor
Crédit image : NVIDIA
NVIDIA tente de réussir dans la salle de calcul de l’IA, et aussi cela s’affiche dans sa puce de dernière génération. La microarchitecture Ada Lovelace utilise des Tensor Cores de 4ème génération, capables de délivrer 1 400 TFLOPs de Tensor – plus de 4 fois plus rapides que le 3090 Ti, qui avait juste 320 TFLOPs de Tensor.
Cette toute nouvelle génération de Tensor Cores est peut-être la raison pour laquelle DLSS 3.0 fonctionne beaucoup mieux que ses versions précédentes. Cela peut également être la raison pour laquelle les puces de la série 4000, de modèle relativement inférieur, dépassent les conceptions de haut niveau des GPU de la série 3000.
5. Amélioration de la puissance et de l’efficacité
Crédit d’image : NVIDIA
NVIDIA affirme que les puces Ada sont deux fois plus rapides pour les jeux rastérisés et jusqu’à quatre fois plus rapides pour les jeux à tracé de rayons. De plus, ils affirment que ses dernières puces offrent plus de deux fois plus d’efficacité pour le même classement de puissance.
Et grâce à ces améliorations, vous pouvez overclocker les GPU Lovelace au-delà de 3GHz… mais cela se fait au prix d’une consommation électrique colossale : environ 450 watts pour le RTX 4090.
Néanmoins, ces rénovations pourraient également être la raison pour laquelle le RTX 4070 rapporté est aussi efficace que le RTX 3090 Ti, ainsi que le RTX 4090 fournit deux fois la puissance du 3090 Ti sur le même prélèvement de puissance.
Le cœur des GPU de la série RTX 4000
La microarchitecture Ada Lovelace est un saut supplémentaire dans la puissance, l’efficacité et aussi les performances des GPU de NVIDIA. Et comme cette puce est le cœur battant des GPU clients de la série RTX 4000, nous prévoyons que ces cartes entrantes fourniront des performances exceptionnelles.
Cependant, ce ne sont que des affirmations académiques jusqu’à ce que nous mettions la main sur la RTX 4090 le 12 octobre 2022, et aussi sur la RTX 4080 le mois suivant. Donc, nous retenons notre souffle et attendons de voir de vrais benchmarks lorsque les appareils de détail atteindront les étagères des magasins.
