В мире графических ускорителей определенно что-то назревает. Не успела NVIDIA толком запустить линейку RTX 5000, как AMD тут же поспешила раскрыть подробности о своих новых видеокартах серии RX 9070. Судя по всему, красные не просто хотят составить конкуренцию зеленым, а всерьез намерены потеснить их. Но так ли хороша новая архитектура RDNA4, которая лежит в основе карточек следующего поколения, или это просто маркетинговые игры?
Недавний релиз флагманской видеокарты NVIDIA RTX 5090 вызвал настоящий переполох среди геймеров и энтузиастов компьютерной техники. Однако причина этого ажиотажа оказалась совсем не той, на которую рассчитывали производитель и пользователи. Вместо восторженных отзывов о революционной производительности, интернет-форумы и социальные сети заполонили сообщения о массовых сбоях в работе новых графических адаптеров, которые нередко беспричинно выходят из строя. Кажется, что даже NVIDIA не знает толком, что с этим делать. Ведь если обновления драйверов, которые вроде как должны исправить ситуацию, делают только хуже, наверное, это что-то да значит.
Несмотря на огромный дефицит, нам удалось достать несколько карт GeForce RTX 5090 и протестировать одну из них. Не все так однозначно, как обещал глава NVIDIA, но результаты интересные и внушают оптимизм для применения GPU для ИИ задач.
Чтобы эффективно осваивать вложенные в покупку или аренду GPU ресурсы, важно использовать весь потенциал видеокарт. Первые сложности возникают при настройке оборудования в контексте его потенциальных возможностей. С одной стороны — недостаточная утилизация ресурсов, с другой — бесконечное горизонтальное масштабирование и кратное удорожание ИТ-инфраструктуры.
В этой статье мы разберем базовые принципы и настройки оптимизации проверенных моделей GPU, чтобы эффективнее справляться с задачами машинного обучения. Посмотрим, как настраивать драйверы и библиотеки, управлять памятью, активировать Tensor Cores для ускорения вычислений, использовать технологию MIG для распределения задач и проводить разгон GPU для получения максимальной производительности. Следуя этим рекомендациям, вы сможете ускорить вычислительные процессы и сократить затраты на оборудование, увеличив эффективность работы с большими данными. Разбираться будем на примерах популярных моделей NVIDIA: A30, A100, L40s и L4.
Смоделируем ситуацию. Вы только что собрали мощнейший игровой ПК с новенькой RTX 5090, потратили кучу денег и готовитесь знатно кайфануть. Запускаете любимую игру, предвкушая невероятную графику и бешеный FPS. И вдруг... запах горелой пластмассы. Паника, дым, а под столом лужица - нет, не кошачьей неожиданности, - а расплавленного пластика. Такое и в страшном сне не приснится. Но для некоторых владельцев топовых видеокарт NVIDIA это стало реальностью. В этой статье мы изучаем причины и разбираемся, стоит ли покупать новые видеокарты NVIDIA.
Чем больше размер экрана, тем проще работать с информацией. На 24-дюймовом мониторе легко уместятся браузер и текстовый редактор. Но если вам нужно открыть больше двух программ одновременно, то может пригодиться дополнительный монитор, порой даже не один.
Два монитора не только увеличивают количество отображаемой информации, но и помогают работать быстрее и лучше. Университет Юты провёл исследование, в котором использование пары дисплеев привело к снижению числа ошибок на 33%. Уичитский университет утверждает, что такой сетап увеличил продуктивность пользователей на 18%. Они смогли сравнивать больше информации за раз. А Jon Peddie Research сообщает, что дизайнеры и инженеры выполнят работу на 42% эффективнее при наличии двух мониторов.
Недавно мы обновили BareMetal 2.0 в составе нашего «Публичного облака». Теперь в инфраструктуре есть выделенные физические серверы с высокопроизводительными GPU-картами. Они позволяют работать с задачами, где критична скорость вычислений.
Расскажем, что именно изменилось и какие задачи можно теперь решать быстрее.
Привет, Хабр! В прошлом материале мы поговорили о том, чем серверные видеокарты отличаются от потребительских, а теперь немного углубимся в технические аспекты профессиональных ускорителей и поговорим о решениях, которые доступны (или скоро будут доступны).
Похоже, что эпоха жалоб на нехватку видеопамяти подходит к концу. Оказывается, NVIDIA, в своей привычной манере "сначала сделаем, потом расскажем", несколько лет тихо работала над новой технологией сжатия текстур. Она способна радикально изменить подход к использованию видеопамяти в современных играх и 3D-приложениях, сократив ее потребление в десятки раз. И хотя пока технология находится в бете, первые результаты тестирования в реальных условиях уже демонстрируют ее огромный потенциал.
Представьте, что вы купили видеокарту с 8 ГБ VRAM, а через год игры или иференсы модели стали требовать 32 ГБ. Не проще ли было бы докупить модуль памяти, как с оперативкой? Увы, это невозможно. Почему же производители десятилетиями игнорируют модульность видеопамяти? Давайте разбираться.
Я занимаюсь разгоном компьютеров много лет, даже устанавливал мировые рекорды (Золото на HWBOT) и попадал в новости. Приоткрою завесу тайны над софтом и железом, которые скорее всего никогда не попадет к обывателям и обьяснит, почему вас обманывают маркетологи с кучей версий видеокарт и что реально нужно покупать.
Сегодня я расскажу вам о том, что не покажут по телевизору, об этом вы не прочитаете в газетах и даже ваши блогеры на ютубе не расскажут.Речь о секретных скрижалях и о том, какое же исполнение видеокарты лучшее без возможности дискуссии.Об этом вам не расскажут полуремонтники полублогеры, с полузнаниями путающие кнопку включения 100% оборотов вентиляторов с кнопкой переключения между биосами.
Единственной видеокартой кардинально отличающейся от всех других является Galax/KFA2 HOF, а именно версии 3080ти 3090 3090ти 4090 и будущая 5090.Все остальные карты не имеет смысла обсуждать с точки зрения компонентной базы и прочего, ведь их возможности ограничены.Чем же хорош хоф? Тем что карта изначально проектируется под потребление до 1000ватт и выше. Качественная элементная база и возможность обойти все ограничения Nvidia.
Все что дальше распространялось под NDA в западных странах( сам софт) но и о его возможностях нигде не писали, полу ремонтники этого не знают.Специальный софт в комплекте с биосом который в народе называют 1000w позволяет выйти далеко за пределы ограничений nvidia.На 3000 линейке, биос слили в сеть и пользователи с другими картами могли прошить его и выйти за предели 450ватт лимита, но весь остальной функционал у них не работал, т.к аппаратно карты были другие.
Привет, Хабр! В этом материале мы снова вернемся к теме GPU и машинного обучения, но на этот раз поговорим о параллельных вычислениях, видах параллелизма и типах архитектур, которые задействуют для эффективной тренировки и работы нейросетевых моделей.
Выход нового поколения графических процессоров традиционно привлекает внимание не только энтузиастов, но и всего технологического сообщества. Это неудивительно, ведь каждое обновление линейки видеокарт от NVIDIA открывает новые возможности для разработчиков и пользователей. Однако релиз флагманской RTX 5090 преподнес неожиданный сюрприз. Карточки просто неожиданно стали выходить из строя – массово и без видимых на то причин.
Компьютерные инновации — явление весьма относительное и зависящее от угла восприятия. Потому что чаще всего за громкими анонсами скрываются минорные улучшения существующих решений, которые маркетологи пытаются выдать за революционные прорывы. Тем не менее, Deep Learning Super Sampling версии 4 от NVIDIA действительно претендует на звание серьезного технологического скачка в области рендеринга графики. Сегодня поcмотрим, что особенного в этой технологии и почему она вызывает такой ажиотаж.
Вот мы и дождались выхода GeForce RTX 5090. Компания Nvidia наконец-то представила флагманскую видеокарту, которая, по заявлениям производителя, должна совершить настоящий прорыв в мире графических процессоров. С одной стороны, технические характеристики впечатляют, с другой — цена в 1999 долларов заставляет серьезно задуматься, ведь это примерно на треть больше, чем было у RTX 4090 на старте продаж. Сейчас, когда в сети начали появляться первые тесты, давайте разберемся, действительно ли новинка стоит своих денег и кому она может быть интересна.
Казалось бы, с выходом монструозной RTX 4090 Nvidia исчерпала запас инженерных чудес. Все-таки трехслотовая карта с TDP под 450 Вт уже была за гранью разумного, поэтому ее Ti-версию в продажу решили не пускать вообще. Но в Nvidia, похоже, считают иначе. На CES 2025 Дженсен Хуанг представил новое поколение RTX 5000-й серии, и оно оказалось даже мощнее, чем многие думали.
Cегодня видеокарта остаётся основным компонентом, от которого зависят не только игровые возможности, но и успешное выполнение профессиональных задач: рендеринг, монтаж, работа с искусственным интеллектом. Конечно, каждмоу хочется выбрать идеальный GPU, и сегодня мы поговорим отом, на какие бренды обратить внимание, а также какие модели лучше всего подойдут для конкретных задач. В этой первой в 2025 году статье от XCOM-SHOP мы подготовили детальный разбор собенностей всех актуальных видеокарт, доступных для заказа. Под катом мы пойдемся по их возможностям, реальным тестам и приведем некоторые сравнения.
