История появления

Первые робкие попытки использования ресурсов видеокарт для неграфических вычислений (в основном для математических расчётов) были предприняты ещё в конце прошлого века задолго до их официального внедрения компаниями NVIDIA и AMD (ATI). Но ощутимого распространения эта технология не получила, так как возможности графических процессоров на тот момент были весьма ограничены, да и точность вычислений оставляла желать много лучшего.

Переломным моментом можно считать выход видеокарт на чипах NV30 (NVIDIA GeForce FX) и R300 (AMD (ATI) Radeon 9500 и выше) в 2002-2003 годах. В них была реализована программируемая шейдерная архитектура второй версии, точность вычислений значительно повысилась, что заметно расширило область применения. Эта новая и стремительно растущая технология получила название GPGPU (General-purpose computing on graphics processing units — «вычисления общего назначения на графических процессорах»).

Ещё одну ключевую роль сыграло появление компилятора BrookGPU. До его создания разработчикам приходилось получать доступ к ресурсам видеокарты через графические API OpenGL или Direct3D, что значительно усложняло процесс программирования, так как требовало специфических знаний — приходилось изучать принципы работы с 3D-объектами (шейдерами, текстурами и т. п.). Это явилось причиной весьма ограниченного применения GPGPU в программных продуктах и мешало её широкому распространению. BrookGPU стал этаким «переводчиком», при его использовании надобность в знаниях 3D-программирования практически отпала — вычислительные мощности видеокарт теперь были легко доступны программистам в виде дополнительного сопроцессора для параллельных расчётов.

Во многом благодаря BrookGPU компании NVIDIA и AMD (ATI) обратили внимание на зарождающуюся технологию произвольных вычислений на графических процессорах, тем более функционирующую непосредственно на видеокартах, ими же и произведённых. Началась разработка собственных реализаций, обеспечивающих прямой и более прозрачный доступ к вычислительным блокам 3D-ускорителей, в разработке которых приняли участие некоторые инженеры, создававшие компилятор BrookGPU.

Необходимое оборудование, принцип работы

Одновременно с выходом видеокарт серий NVIDIA GeForce 8 и AMD (ATI) Radeon X1900 / HD 2000 были официально представлены собственные реализации GPGPU — CUDA у NVIDIA и Stream у AMD (ATI). Эти платформы программно несовместимы между собой (в CUDA используется язык Cg, а в Stream сначала использовался Close To Metal, затем OpenCL), но принцип действия один и тот же. Если кратко, то заключается он в том, что графический ускоритель может одновременно обрабатывать огромное количество потоков данных (вплоть до нескольких тысяч), используя встроенные в него наборы инструкций. Если требуется одинарная точность вычислений, то скорость их выполнения может возрасти в десятки и даже сотни раз по сравнению с любым центральным процессором x86, если же требуется двойная точность, то прирост уже не столь впечатляющ, но всё же иногда может достигать нескольких десятков раз.

Видеокарта NVIDIA GeForce 9800 GT с поддержкой CUDA

Для функционирования NVIDIA CUDA необходима видеокарта серии GeForce 8000 или выше, причём их количество в персональном компьютере может достигать шести (существуют материнские платы с необходимым числом разъёмов PCI Express x16), которые к тому же могут быть двухпроцессорными. Только вот есть сомнения, что кто-то будет собирать такие монстроподобные кластеры для домашнего применения.

Также выпускаются специализированные ускорители Tesla, предназначенные исключительно для неграфических вычислений. Варианты Tesla для рабочих станций отличаются от видеокарт большим количеством памяти (вплоть до шести гигабайт) и наличием только одного видеовыхода.

Ускоритель GPGPU Tesla C2070 с поддержкой CUDA

Для функционирования AMD (ATI) Stream необходима видеокарта серии Radeon HD 2000 или выше, как и у CUDA, их количество может достигать шести. Специализированные ускорители от AMD (ATI) для неграфических вычислений называются FireStream, оснащаются памятью вплоть до четырёх гигабайт и тоже имеют один видеовыход.

Ускоритель GPGPU AMD FireStream 9270 с поддержкой Stream

Практическое применение

Существует очень большое количество приложений, использующих GPGPU, но многие из них относятся к профессиональному и научному узкоспециализированному программному обеспечению. Можно с уверенностью предположить, что мало кому придёт в голову заняться на домашнем компьютере вычислениями гидрогазодинамики, поиском нефти или газа.

Одним из самых распространённых применений GPGPU в домашних условиях является ускорение физических процессов в играх (и не только) через движки PhysX (NVIDIA CUDA) и Bullet Physics (AMD (ATI) Stream), хотя второй на данный момент куда менее распространён. Также большую популярность получили проекты распределённых вычислений, цели которых простираются от поиска радиосигналов внеземного разума (SETI@home) до исследования причин возникновений болезней человека (Folding@home). Многие клиентские программы отлично распараллеливают полученные для обработки задания и активно используют вычислительные ресурсы видеокарт, то есть любое количество установленных в системе графических процессоров без работы не останутся.

Также применительно к домашнему использованию вычислительные возможности GPGPU используются в программах для видеотрансляций в HD-качестве (распознавание объектов в реальном времени), шифровании и дешифровании данных (например, можно восстановить забытый пароль от какого-либо документа), обработки видео (в том числе его кодирования и декодирования) и звука сложными фильтрами, а также некоторых других.

Тестирование, заключение

И всё же какие преимущества эта технология даёт на практике? Рассмотрим их на примере кодирования относительно небольшого видеоролика в программе CyberLink PowerDirector 9, в которой имеется поддержка и CUDA, и Stream. Кодировка осуществлялась из FullHD-формата (H.264, 1080p) в SD-формат (H.264, 480p) с применением некоторых фильтров.

При тестировании использовалась следующая конфигурация компьютера:

• процессор: AMD Phenom II X4 955 3200 МГц;
• материнская плата: ASRock A770DE AM2+;
• оперативная память: Hynix DDR2 4 x 2048 Гб PC2 8500 1066 МГц (в двухканальном режиме);
• видеокарта: AMD Radeon HD 4890 1024Мб DDR5 PCI Express 2.0;
• жёсткий диск: 2 x Seagate 7200.10 160 Гб SATA2 (320 Гб в режиме RAID 0).

Результаты представлены на следующем графике (меньше — лучше):

Прирост при использовании AMD (ATI) Stream по сравнению с далеко не самым маломощным процессором составил впечатляющие 360 процентов. Если бы кодировался не небольшой ролик, а полнометражный фильм, то выигрыш по времени был бы куда более ощутим.

Может возникнуть вопрос о том, что же всё-таки лучше — NVIDIA CUDA или AMD (ATI) Stream? Однозначного ответа нет. По личному опыту в разных приложениях прибавка производительности может сильно отличаться — где-то быстрее CUDA, где-то Stream. Даже в одной и той же программе изменение настроек может сделать одну технологию быстрее другой, и наоборот.

И хотелось бы надеяться, что в ближайшем будущем технологии вычислений общего назначения на графических процессорах найдут более широкое применение применительно к непрофессиональному использованию, так как на данный момент они практически ограничены только описанными выше сферами.

Оригинал статьи опубликован на сайте «Поиск-подбор».

Графические процессоры NVIDIA® Tesla™ — основа построения рабочих станций Team Workstation, выполняющих роль суперкомпьютеров.

Куда ведет CUDA: практическое применение технологии GPGPU

Их использование позволяет существенно увеличить производительность решения вычислительных задач в различных областях, включая обработку видео и изображений, биологию и химию, моделирование динамики жидкостей, сейсмических исследованиях и многих других. С подробным перечнем приложений, ориентированных на использование TESLA можно ознакомиться на сайте NVIDIA.

Вычисления с GPU-ускорением обладают беспрецедентной производительностью благодаря тому, что части приложения, требующие большой вычислительной мощности, обрабатываются специализированным графическим процессором. При этом остальная часть приложения выполняется на CPU.

В отличие от CPU, состоящего из нескольких ядер, оптимизированных для последовательной обработки данных. GPU состоит из тысяч более мелких и энергоэффективных ядер, созданных для обработки нескольких задач одновременно.

Вычислительная система на NVIDIA TESLA является ведущей платформой для ускорения научных вычислений и анализа больших данных. Она объединяет в себе самые быстрые графические ускорители, широко распространенную модель параллельных вычислений CUDA от NVIDIA и обширную экосистему разработчиков программного обеспечения.

Технология NVIDIA мульти-GPU позволяет успешно масштабировать производительность за счет использования в одной системе комбинации из нескольких графических карт NVIDIA TESLA или NVIDIA QUADRO.

Несколько цифр для иллюстрации. Графический ускоритель Tesla K80 обеспечивает производительность в операциях двойной точности дот 2,91 терафлопс, а производительность в операциях с одинарной точностью до 8,74 терафлопс.

Высокая производительность обработки крупных наборов данных достигается благодаря большому объему встроенной памяти (24 ГБ памяти на Tesla K80 GPU). Увеличенная скорость передачи данных для обеспечения их доступности обеспечивается высокой пропускной способностью используемой памяти (480 Гбит/с для Tesla K80 GPU).

Ниже приведена гистограмма сравнения производительности процессоров GPU и CPU.

Графический ускоритель NVIDIA TESLA K20 оснащен одним процессором Kepler GK110, 12 ГБ памяти и обеспечивает пиковую производительность вычислений с двойной точностью в 1,17 терафлопс.

Графический ускоритель NVIDIA TESLA K40 оснащен одним процессором Kepler GK110B, 12 ГБ памяти и обеспечивает пиковую производительность вычислений с двойной точностью в 1,43 терафлопс.

Графический ускоритель NVIDIA TESLA K80 — новинка с двумя GPU Kepler GK210 и 24 ГБ памяти с пропускной способностью 480 Гбит/с . Благодаря технологии NVIDIA GPU Boost™ пиковая производительность вычислений двойной точности с плавающей запятой достигает 2,7 терафлопс.

Напоминаю, что в предыдущей части мы задались целью собрать компьютер для работы с 3D-графикой. После того как мы определились с общими рекомендациями. Перейдем к выбору видеокарты и, как следствие, монитора, материнской платы, системного блока… Но давайте по порядку.

Зачем нужна видеокарта
Видеокарта в 3D-приложениях нужна для:
1. Интерактивной работы с видовыми окнами
2. Рендеринга изображений силами GPU (используется технология CUDA)
3*. Вывода картинки на несколько устройств вывода, например, на два-три-четыре монитора

Параметры видеокарты
При покупке видеокарты надо обратить внимание на следующие характеристики:

1. Количество видеопамяти, ее тип
Видеопамяти должно быть минимум 1GB, если вы не собираетесь использовать видеокарту для GPU-ренедеринга и как можно больше памяти, если GPU-рендеринг вам интересен.

Большое количество памяти важно, т.к. при GPU-рендеринге в ней размещается сцена и все текстуры. Если же все это добро не влезает хотя бы на один килобайт — все, рендер не пойдет. Ушлые производители видеокарт умышленно оснащают бодрые карты серии GeForce недостаточным количеством видеопамяти, чтобы вынудить потребителя приобретать дорогущие и откровенно слабые в вычислительном отношении карты Quadro.

С типом памяти все просто — минимум GDDR5 (или что там будет актуально через года два, и ни в коем случае не GDDR3, если только вы не приобретаете бюджетное решение)

2. Количество ядер CUDA
Этот параметр важен фактически только для GPU-рендеринга. Поэтому если вас это не интересует, то можете просто пропустить абзац. Мне могут возразить, что мол CUDA — это вообще универсальная технология и с ее помощью можно считать физику и прочее бла-бла-бла. Пусть сначала покажут хотя бы один пакет, где это реально используется, тогда я не буду столь категоричен. Но сегодня CUDA эффективна только в задачах визуализации, т.е. GPU-рендеринга, и мне это действительно интересно, я это использую, я вижу перспективность такой технологии, поскольку она может ускорить визуализацию раз в 10-50!

С ядрами все предельно просто: чем их больше, тем лучше! Причем зависимость самая прямая. Так если одна карта имеет 100 ядер, а другая 500, то вторая будет считать аккурат в 5 раз быстрее. Причем опыт показывает, что другие характеристики железа (частоты, тайминги, прочая муть) почти не влияют. Поэтому просто смешно, когда дорогущая «распоследняя» модель Quadro 6000 имеет 448 ядер супротив GeForce GTX680 c 1536 ядрами.

3. Потребляемая мощность и тип подключения
Как ни странно, это важно. Покупка видеокарты сильно влияет на выбор материнской платы. Ну, во-первых, проверьте, что совпадает тип шины (например, PCI-E x16 3.0).

Неграфические вычисления на видеокарте (NVIDIA CUDA и AMD Stream)

Во-вторых, помните, что многие современные видеокарты громоздки и часто имеют большие размеры, занимая сразу два слота (а ведь иногда приходится озадачиваться и эффективностью охлаждения). Т.е. материнская плата должна иметь подходящие размеры и достаточное количество слотов (впрочем как и корпус системного блока).

Возможна также ситуация, что вам захочется впоследствии увеличить производительность видеосистемы вставкой еще одной видеокарты. У nVidia эта технология называется SLI. Это будет возможно лишь тогда, когда на материнской плате есть соответствующее количество разъемов и к ним можно подступиться, т.е. в корпусе хватает места и… мощности блока питания (а иногда и банально разъемов питания)!

Вообще блок питания для 3D-компьютера должен иметь высокую мощность. Не зря производители видеокарт специально акцентируют на этом внимание! Можно утверждать, что для современного компьютера блок питания менее 550W не эффективен. Не забывайте также, что китайцы-производители имеют склонность к значительному завышению этого показателя в декларациях, поэтому будьте готовы к тому, что блок питания 600 Вт реально выдаст в лучшем случае 450 Вт.

Короче, не экономьте на корпусе системного блока (в него обычно уже входит блок питания). При выборе руководствуйтесь сначала мощностью блока питания, затем размерами и удобством монтажа частей компьютера, а уж затем выбирайте «красненький или синенький». Хотел было написать еще про эффективность охлаждения, но подумал, что такая проблема в основном у дешевых ящиков, а найти дешевый системник с мощностью более 550W — постараться надо.

Внимание! Если вы не знаете, понадобится ли вам вторая видеокарта, и вообще не понимаете зачем это нужно — расслабьтесь и не забивайте себе голову! Просто сэкономьте — материнские платы с несколькими разъемами PCI-E стоят заметно дороже, чем обычные. Лучше вы потом всю материнскую плату замените, если надо будет.

4. Количество и тип интерфейсов для вывода
Имеется в виду, что если вы собираетесь подключить сразу два или, чем черт не шутит, три монитора, то на видеокарте сзади должно быть достаточно количество разъемов нужного типа.

5. Максимальное разрешение вывода
Возможно глупость, но все же имеет смысл проверить поддерживает ли видеокарта разрешение вашего монитора. Особенно если он большой и если он не один. Впрочем тут обычно проблем не бывает.

6. Другие цифирки в спецификации: разрядность шины, частоты
Производитель часто указывает кучу других параметров, например, разрядность шины, частоты. Разумеется, что чем больше эти характеристики, тем лучше. Но как правило, по этим параметрам устройства уже отлично классифицированны ценой. Тупо — чем дороже, тем лучше.

Что-то многовато получилось текста, поэтому конкретику выбора придется вынести в следующую часть.

Продолжение темы подведение промежуточных итогов

Автор: Александр Миловский

Часть 1. Общие рекомендации по выбору компьютера для 3D
Часть 2. Хараткеристики видеокарт
Часть 3. Промежуточные Итоги
Часть 4. Бюджетные решения
Часть 5. Зачем нужны видеокарты Quadro

Как выбрать компьютер для 3D. Рекомендации 3D-шникам

Этот цикл коротких статей был написан инструктором учебного центра 3D Master Александром Миловским в качестве универсальной инструкции по приобретению компьютера для 3D-графики. Прочтите и вам многое станет ясно. Несколько прямолинейный тон изложения связан с тем, что изначально статьи предназначались для прочтения близкими друзьями автора, читающими его блог.

Часть 1. Общие рекомендации

Самый частый вопрос, который мне задают начинающие 3d-шники: Какой компьютер купить для занятий 3D-графикой?

Хоть это и неблагодарное дело, но все же постараюсь порекомендовать.

Я отлично понимаю, что у всех разные финансовые возможности. Поэтому начну с минимальных условий, ну а дальше на ваше усмотрение.

Сразу уточню, что речь идет о компьютере для работы, а насколько он подойдет для игр мне безразлично.

Итак, начнем с главного, коротко:

0. Компьютер для 3D-шника — это стационарный компьютер большого размера. НЕ НОУТБУК! И НЕ МАК! Не гламурная бесшумная коробочка, а здоровая уродливая бандурина, которая может жужжать как фен и обогревать не хуже батареи (ну, может, с «уродливой» я немного погорячился).

Утилиты CUDA

В компьютере для 3D-шника главное — производительность! А это значит, что если производительность недостаточна, то в компьютере что-то заменяют (хотел бы я посмотреть как владелец MacBook Air будет заменять видеокарту). Вообще-то, 3D-жизнь на Маке вполне возможна, но она начинается со слов: «а теперь установите параллельно Windows, а теперь под Windows установите…»

1. Обязательно 64-разрядная операционная система.
Приобретая компьютер, обратите внимание, чтобы на нем стояла 64-разрядная операционная система. Это чертовски важно! Тем более, что при покупке нового компьютера правильно выбранная операционка обойдется вам заметно дешевле. Рекомендую Windows 10 (64-bit) (сейчас это единственно правильный выбор).

2. Видеокарта nVidia на базе CUDA с как можно большим объемом памяти на борту
Вы можете как угодно относиться к конкурентной продукции компании AMD (ATI), но примите на веру, что на данный момент, выбор нужно сделать в пользу технологии CUDA, которую предлагает nVidia. Технология CUDA необходима для визуализации силами GPU. Эта технология набирает обороты и в ближайшие два-три года из экзотики превратится в норму. Рекомендую серию GeForce 7xx/8xx/9xx/10xx (какая будет последней на тот момент). Категорически НЕ рекомендую серию Quadro (заплатите тьму денег за посредственную производительность).

3*. Хотя бы 8 Гб памяти (и лучше одним куском)
Для современных компьютеров количество оперативной памяти не должно быть менее 8Гб (и обязательно с возможностью расширения до 16-48Гб). На начальном этапе нормально сэкономить на памяти и купить ее минимально, т.е. 8Гб и обязательно одним куском (а не два по 4Гб, как обычно предлагают). Не ведитесь на разговоры про 2-х канальный режим работы и прочее. Поверьте, когда вам понадобится больше памяти то вам будет глубоко без разницы в каком режиме эта память работает, лишь бы ее хватало.

4*. Хотя бы 4 ядра в процессоре
С процессором сейчас сложнее всего. Скажу лишь, что в нем должно быть минимум 4 ядра. Никаких двух- или трех- ядерных компромиссов (с ноутбуками опять-таки отдельная история). Процессор нужен для конечной визуализации (рендеринга), поэтому с одной стороны, чем производительнее процессор тем лучше, но цена может быть просто запредельной. Поэтому спросите себя, не будет ли вам жалко просто выбросить этот процессор через год-два при плановой замене. Помните, что вы покупаете компьютер не навсегда. Уже через три года он станет слабой посредственной машиной.

Intel или AMD? Самое сложное это выбрать производителя для процессора. Мой выбор — Intel. Хотя в разное время у меня были компьютеры и AMD, но для работы я выбираю Intel. У меня нет подтверждений правильности моего выбора, я не могу привести выкладки или тестовые данные.

Старая песня AMD о том, что вы получаете более производительное решение за меньшие деньги, часто бывает правдой, но бывает и так, что шесть ядер у AMD будут работать также как 4-ре у Intel. Вот почему из соображений преемственности решений, надежности работы специализированного ПО, коим 3D-приложения являются несомненно, я выбираю Intel.

Но вынести это как однозначную рекомендацию было бы неправильно. Поэтому поступайте как знаете (только не слушайте мальчиков в компьютерных магазинах, лучше пойдите и поищите тестирование времени рендера в вашем будущем 3D-приложении — это единственный объективный тест).

Продолжение про характеристики видеокарт (часть 2)…

Автор: Александр Миловский

Часть 1. Общие рекомендации по выбору компьютера для 3D
Часть 2. Хараткеристики видеокарт
Часть 3. Промежуточные Итоги
Часть 4. Бюджетные решения
Часть 5. Зачем нужны видеокарты Quadro

Графические процессоры NVIDIA Quadro спроектированы для профессиональных рабочих станций и обеспечивают высокой производительностью более 200 профессиональных приложений в широком спектре отраслей, включая производство, проектирование и конструирование, масс-медиа и развлечения, науку и энергетику. Профессионалы доверяют решениям Quadro рабочие процессы в таких распространенных приложениях, как Adobe Creative Cloud, Avid Media Composer, Autodesk Inventor, Dassault Systemes CATIA и SolidWorks, Siemens NX, PTC Creo и многих других. Подробнее о профессиональных приложениях, для которых решения QUADRO сертифицированы и рекомендованы можно узнать на сайте NVIDIA или на сайте PNY, производителя видеокарт с процессором NVIDIA QUADRO, используемых в рабочих станциях Team Workstation.

Аппаратная совместимость и стабильность работы обеспечена поддержкой последних стандартов OpenGL, DirectX, OpenCL , NVIDIA CUDA и взаимодействием на их основе с разработчиками программного обеспечения.

Широкие возможности и качество работы графических рабочих станций обеспечиваются рядом технологий NVIDIA, как то, NVIDIa 3D Vision, G-Sync, NVLINK, PHYSX многих других. В частности, технология NVIDIA мульти-GPU позволяет успешно масштабировать производительность за счет использования в одной системе комбинации из нескольких графических карт NVIDIA QUADRO или NVIDIA TESLA.

Повышение производительности приложений можно проиллюстрировать на примере популярных программ:

Adobe Premiere Pro CC

Мощный движок Adobe Mercury Playback Engine, разработанный совместно компаниями Adobe и NVIDIA ускоряет финальный рендеринг в 18 раз.

Adobe After Effects CC

Метод трассировки лучей ускоряет создание реалистичных 3D фигур до 23 раз по сравнению с CPU.

Autodesk 3ds Max

Фотореализм в 3ds Max повышается благодаря NVIDIA IRAY для интерактивного рендеринга. Материалы и свет взаимодействуют, как в реальном физическом мире.

GPU ускорение и видеокарта для After Effects (CUDA и OpenGL). Мифы и реальность

Ускорение рендеринга продемонстрировано в следующей таблице.

Современный модельный ряд графических решений NVIDIA QUADRO построен на архитектуре Kepler и включает перечень карт для различного бюджета, производительности и набора интерфейсов.

NVIDIA QUADRO K420

Однослотовая низкопрофильная карта с 1 Гб оперативной памяти DDR3 с поддержкой до четырех дисплеев с DisplayPort 1.2 с ультра-высокими разрешениями 3840×2160 @ 60 Гц при 30-битном цвете.

NVIDIA QUADRO K620

Однослотовая низкопрофильная карта с 2 Гб оперативной памяти DDR3 с поддержкой до четырех дисплеев с DisplayPort 1.2 с ультра-высокими разрешениями 3840×2160 @ 60 Гц при 30-битном цвете.

NVIDIA QUADRO K2200

Однослотовая полнопрофильная карта с 4 Гб оперативной памяти GDDR5 с поддержкой до четырех дисплеев с DisplayPort 1.2 с ультра-высокими разрешениями 3840×2160 @ 60 Гц при 30-битном цвете.

NVIDIA QUADRO K4200

Однослотовая полнопрофильная карта с 4 Гб оперативной памяти GDDR5 с поддержкой до четырех дисплеев с DisplayPort 1.2 с ультра-высокими разрешениями 3840×2160 @ 60 Гц при 30-битном цвете. Возможна синхронизация нескольких дисплеев в системах с платой Quadro Sync и ускорение передачи данных с помощью GPUDirect ™.

NVIDIA QUADRO K5200

Двухслотовая полнопрофильная карта на GPU с 2304 ядрами и 8 Гб оперативной памяти GDDR5. Поддерживает до четырех дисплеев с DisplayPort 1.2 с ультра-высокими разрешениями 4096 х 2160 @ 60 Гц при 30-битном цвете. Возможна синхронизация нескольких дисплеев в системах с платой Quadro Sync и ускорение передачи данных с помощью GPUDirect ™.

NVIDIA QUADRO K6000

Двухслотовая полнопрофильная карта на GPU с 2880 ядрами и 12 Гб оперативной памяти GDDR5. Поддерживает до четырех дисплеев с DisplayPort 1.2 с ультра-высокими разрешениями 4096 х 2160 @ 60 Гц при 30-битном цвете. Возможна синхронизация нескольких дисплеев в системах с платой Quadro Sync и ускорение передачи данных с помощью GPUDirect ™.

NVIDIA QUADRO M6000

Новинка на архитектуре Maxwell. Двухслотовая полнопрофильная карта на GPU с 3072 ядрами и 12 Гб оперативной памяти GDDR5. Поддерживает до четырех дисплеев с DisplayPort 1.2 с ультра-высокими разрешениями 4096 х 2160 @ 60 Гц при 30-битном цвете. Возможна синхронизация нескольких дисплеев в системах с платой Quadro Sync и ускорение передачи данных с помощью GPUDirect ™.

Большинство начинающих любителей компьютерных игр плохо разбираются в деталях компьютера. Поэтому на форумах можно часто встретить вопросы новичков, какие характеристики у моего ПК, что такое Nvidia, почему игра тормозит. И чтобы у пользователей с видеокартами Nvidia не возникало подобных проблем, мы постараемся разобраться с ними в этой статье. Что же представляет собой Nvidia?

Компания Nvidia — это известный американский производитель, который является мировым лидером в выпуске графических процессоров и ускорителей. Проще говоря, фирма Nvidia производит видеокарты для большинства игровых компьютеров во всем мире. Основным конкурентом является фирма AMD, которая помимо видеокарт тоже занимается производством процессоров. Для своих видеокарт Nvidia выпускает драйвера для того, чтобы операционная система смогла распознать вашу видеокарту. После появления видеокарты на рынке ее драйверная поддержка сохраняется весьма длительный срок. Например, если вы приобретете топовую видеокарту в 2015, то актуальность ее использования в новых играх останется вплоть до 2018 года или на более длительное время.

Технологии Nvidia

Компания Nvidia разработала архитектуру параллельных вычислений CUDA для своих видеокарт. Особенностью архитектуры CUDA является возможность использования графической мощи процессора GPU в различном программном обеспечении. Благодаря этой технологии существенно увеличивается вычислительная производительность не только в играх, но и в популярных приложениях, как:

• Autodesk 3ds Max;
• Adobe Photoshop CC;
• TMPGEnc XPress;
• Xilisoft Video Converter;
• Blender;
• Autodesk Maya.

В арсенале разработок компании имеется физический движок NVIDIA PhysX, хорошо используемый в играх. Этот программный комплект детально воспроизводит игровую физику в игре, что придает игровому процессу больше зрелищности.

Производители видеокарт

Компания Nvidia не занимается выпуском видеокарт, а производит для них графические процессоры. Разработкой видеокарт и выпуском их на рынок занимаются партнеры Nvidia. Самыми известными партнерами компании являются:

1. ASUS;
2. EVGA;
3. Gigabyte;
4. HIS;
5. Inno3D;
6. MSI;
7. PNY;
8. PowerColor;
9. Sapphire;

Перед покупкой видеокарты выясните соответствует ли она вашим требованиям. Например, если вы собрались поиграть в последнего Ведьмака, то для игры на максимальных настройках потребуются карты такого уровня:

• GeForce GTX 980;
• GeForce GTX 970.

На минимальных или средних настройках для игры подойдут видеокарты:

• GeForce GTX 750 Ti;
• GeForce GTX 960.

Покупая видеокарту для определенной игры, следует ознакомиться с ее системными характеристиками. Узнать про них можно на сайте издателя игры или в магазинах цифровой продажи игр.

Проблемы с драйверами

При выходе игровых новинок, Nvidia обновляет драйвера для своих видеокарт. Это делается для того чтобы ваша видеокарта максимально поддерживала новую версию игры. У новичков сразу появляется резонный вопрос – а где их взять. Ответ довольно прост.

NVIDIA CUDA

Перейдите на официальный сайт Nvidia и откройте закладку “Драйвера” и “Загрузить драйверы”. На загрузившейся странице выберите вашу версию операционной системы и версию видеокарты и нажмите кнопку “Поиск”. После поиска скачайте драйвер и приступайте к его установке.

Перед установкой нового драйвера необходимо удалить старый драйвер, для этого следует перейти в “Панель управления” и открыть “Программы и компоненты”. После чего можете смело удалить старый драйвер. Как видно, удалить драйвер можно стандартными средствами “Windows”. Поэтому удалить драйвер сможет любой начинающий пользователь.

Теперь запускайте скаченный пакет установки и приступайте к установке драйвера. Процедура достаточно простая, вы следуете подсказкам инсталлятора и нажатием кнопки “Далее” вы сможете установить драйвер за несколько минут. Установив новый драйвер, можете смело запускать новые игры и наслаждаться игровым процессом.

Надеемся, что наша статья поможет всем геймерам разобраться с нюансами видеокарт фирмы Nvidia, и у вас не будут возникать такие вопросы, как удалить драйвера nvidia или установить их.

Видео про то что такое nvidia