На что способны видеокарты GeForce RTX 4090D с 48 ГБ памяти из Китая и зачем они нужны

Пока западные энтузиасты продолжают гоняться за лишними кадрами в играх, китайский рынок GPU преподносит сюрприз, который заставит задуматься даже видавших виды экспертов. Ведь на горизонте появились настоящие монстры, равных которым будет найти весьма сложно. Мастера из Поднебесной сумели довести объемы памяти топовых видеокарт Nvidia вплоть до 48 ГБ. Так что теперь они не просто обходят американские санкции — они задают новую планку в истории графических вычислений.

Можно ли увеличить объем памяти видеокарты

Модификации затронули две ключевые модели высокопроизводительных GPU от NVIDIA. Первая — это GeForce RTX 4090D, специальная версия флагманской карты, разработанная для китайского рынка с целью обхода американских экспортных ограничений. Вторая — GeForce RTX 4080 SUPER, высокопроизводительная карта верхнего сегмента. Обе модели получили значительное увеличение объема видеопамяти, что существенно расширяет их возможности в задачах, требующих обработки больших объемов данных.

RTX 4090D теперь доступна в версии на 48 ГБ, что вдвое превышает объем памяти стандартной версии. А RTX 4080 SUPER, в свою очередь, получила апгрейд до 32 ГБ, также удвоив свои стандартные значения памяти. Осталось только разобраться, зачем так много?

Появление этих модифицированных GPU в Китае — это не просто ответ на американские экспортные ограничения и даже не демонстрация технологического потенциала китайцев. Потому что нужны они отнюдь не для игр или монтажа. Апгрейд, который претерпели топовые карточки Nvidia, в первую очередь нужен для обучения AI и нейронных сетей. 

Увеличенный объем памяти позволяет использовать видеокарты с более сложными и объемными моделями, ускоряя процессы обучения и инференса AI-моделей, которые раньше были ограничены объемом доступной памяти. А ведь именно этого Nvidia хотела избежать, запретив экспорт фирменных карточек на китайский рынок и выпустив D-модификацию своей самой топовой RTX 4090.

Подобные модификации — не редкость в сообществе энтузиастов и сервисных центрах. Однако масштаб, на котором это происходит в случае с улучшенными видеокартами Nvidia, говорит о серьезном подходе и промышленном уровне производства. Для тех, кто интересуется техническими аспектами модификации, важно понимать, что увеличение объема памяти — это не просто замена чипов. Это комплексная задача, которая может включать в себя модификацию печатной платы, переделку системы питания и оптимизацию системы охлаждения.

Nvidia RTX 4090D с 48 ГБ памяти

Поэтому и RTX 4090D с 48 ГБ памяти представляет собой не просто апгрейд, а настоящий технологический гибрид:

• Сердце карты — графический процессор AD102 от стандартной RTX 4090D

• Тело — предположительно модифицированная печатная плата от RTX 3090 Ti, поддерживающая 24 модуля памяти вместо стандартных 12

• Кровеносная система — высокоскоростная память GDDR6X с пропускной способностью 937 ГБ/с

Это инженерное решение позволяет обойти ограничения стандартной конфигурации RTX 4090D, удваивая объем памяти без существенных потерь в производительности.

RTX 4080 SUPER с 32 ГБ VRAM также заслуживает пристального внимания. Удвоение объема памяти по сравнению со стандартной версией (16 ГБ) превращает эту карту в мощный инструмент для задач, требующих большого объема видеопамяти, но не нуждающихся в максимальной производительности RTX 4090D.

Как связаны видеокарты и нейросети

Несмотря на то что видеокарта — это средство в первую очередь для решения графических задач, они эффективно отрабатывают в задачах с большим количеством мелких вычислений, в отличие от процессора. И именно это делает их полезными в работе с большими языковыми моделями, такими как GPT. 

RTX 4090D с 48 ГБ памяти предлагает ряд серьезных преимуществ по сравнению с классической версией самой себя. Она не только умеет загружать и обрабатывать модели с огромным количеством параметров, но и делает это одна, не требуя разделять модели между несколькими GPU. Это значительно упрощает процесс обучения и повышает эффективность работы.

Используя RTX 4090D, исследователи могут обучать модель на основе обширных объемов медицинских текстов и изображений одновременно, что потенциально может привести к созданию более точных и надежных систем диагностики.

Что касается компьютерного зрения, то RTX 4080 SUPER с 32 ГБ VRAM становится идеальным инструментом для работы с изображениями и видео сверхвысокого разрешения. Это особенно ценно в таких областях, как спутниковая съемка и анализ данных дистанционного зондирования Земли.

С помощью RTX 4080 SUPER можно анализировать целые городские агломерации в мельчайших деталях, отслеживая изменения в застройке, зеленых насаждениях или даже движении транспортных потоков.

Кроме того, увеличенный объем памяти обеих карт позволяет работать с более сложными и детализированными 3D-моделями и текстурами, что открывает новые возможности в области создания цифрового контента.

С их помощью архитекторы и урбанисты могут создавать невероятно детализированные модели целых городских районов, позволяя заказчикам и жителям «прогуляться» по еще не построенным улицам и оценить каждую деталь будущего проекта.

В науке RTX 4090D с 48 ГБ открывает новые горизонты для моделирования сложных физических процессов и объектов вроде симуляции поведения плазмы в термоядерных реакторах с более высокой точностью и детализацией. Это может ускорить разработку эффективных термоядерных реакторов, приближая нас к эре чистой и неисчерпаемой энергии.

Видеокарты с большим объемом памяти

Почему, в таком случае, Nvidia не делает видеокарты с таким объемом памяти в коммерческих масштабах? Ну, на самом деле делает. Просто в рамках другой, профессиональной линейки. Ведь для игровых GPU столько VRAM просто избыточно. А Nvidia RTX A6000 имеет те же 48 ГБ. Правда, стоит она почти полмиллиона рублей, тогда как кастомная версия RTX 4090D с увеличенным объемом памяти скорее всего обходится китайским мастерам раза в 2 дешевле. Экономия разительная. 

Вот и получается, что переделать игровую видеокарту, заменив ее отдельные компоненты, оказывается выгоднее даже при ряде серьезных оговорок.

Во-первых, увеличенный объем памяти и, соответственно, повышенное тепловыделение требуют уделять особое внимание охлаждению видеокарты. Как правило, в подобных системах либо используется жидкостное охлаждение, либо просто закладывается меньший ресурс, который выдаст каждая конкретная GPU в стеке.

Во-вторых, для максимальной производительности критически важно использовать специализированные драйверы, оптимизированные под увеличенный объем памяти. Поскольку объем является специфическим, не исключено, что драйверы для кастомных RTX 4080 Super и RTX 4090D пишут сами энтузиасты, что также увеличивает потенциальную себестоимость систем, где они применяются.

В-третьих, помимо наращивания объемов памяти, такие видеокарты могут требовать их профилирования для детального анализа использования VRAM и оптимизации рабочих нагрузок. Это позволит выявить узкие места в ваших алгоритмах и оптимизировать код для более эффективного расходования доступной памяти, но осложнит использование системы.

Впрочем, существует немало методик, которые даже при всех оговорках позволяют извлекать из подобных систем достаточную эффективность:

• При работе с большими языковыми моделями используются особые техники, такие как модельный и пайплайнный параллелизм, чтобы эффективно распределить нагрузку между доступными ресурсами памяти.

• Для задач компьютерного зрения могут использоваться техники обработки изображений в реальном времени, такие как тайлинг или потоковая обработка, чтобы работать даже с изображениями, превышающими объем доступной видеопамяти.

• При создании контента для VR и AR применяются техники динамической загрузки текстур и уровней детализации (LOD), чтобы максимально использовать преимущества увеличенного объема памяти без ущерба для производительности.

• В научных вычислениях используются библиотеки, оптимизированные для работы с большими объемами данных на GPU, такие как cuDNN для глубокого обучения или CUDA-ускоренные версии научных библиотек.

Почему RTX 4090D с 48 ГБ — это прорыв

Появление RTX 4090D с 48 ГБ и RTX 4080 SUPER с 32 ГБ VRAM бесспорно ознаменовало собой новый этап в развитии высокопроизводительных вычислений. Эти карты не просто обходят экспортные ограничения — они открывают новые возможности для исследователей, разработчиков и специалистов в различных областях.

От обучения сверхмассивных языковых моделей до создания фотореалистичных виртуальных миров — увеличенный объем видеопамяти позволяет решать задачи, которые ранее казались недостижимыми на одном GPU. Теперь дело за малым — научиться грамотно использовать их потенциал на все 100%. А, возможно, и оптимизировать его для “гражданских” задач по типу игр или работы с графикой.

Но если говорить о политике, самое интересное заключается в том, что  такие видеокарты уже пошли “в народ”. И это совершенно точно заметит Nvidia, а скорее всего — уже заметила. И теперь будет очень любопрытно посмотреть, как поведет себя корпорация. Ведь у нее есть два варианта: просто закрыть глаза на происходящее и никак в этом не участвовать (потому что запретить все равно не выйдет) или взять и удешевить производство, начав свой выпуск более доступных видеокарты с максимальным объемом памяти, которые откроют обширные возможности по обучению ИИ за более вменяемый прайс.