英伟达发布4090超级核弹!台积电4nm,顶配12999元起,性能暴涨4倍

2022 年 9 月 20 日 新智元



  新智元报道  

编辑:编辑部
【新智元导读】英伟达40系显卡终于来了,看完发布会的发烧友们,纷纷表示自己30系还能再战三年。

在全球DIY玩家们喜迎矿难、30系显卡价崩之际,在「你,我,200,飞」成真的大喜氛围中,英伟达矿业集团(bushi)一年一度的盛会GTC 2022如期而至!
昨天晚上,老黄穿着那件万年不变的皮衣,发布了玩家们期盼已久的40系显卡:
24GB显存的RTX 4090,以及16GB和12GB显存的RTX 4080,代号「Ada」。
不用说,发烧友们最先关心的就是卖多少钱了,果不其然涨价了!

显卡

价格

上市时间

RTX 4090

12999元起

10月12日

RTX 4080 16GB

9499元起

11月

RTX 4080 12GB

7199元起

11月


这里多提一句30系两款同级显卡的首发价,相信各位「等等党」们早就烂熟于胸:
RTX 3090:11999元,RTX 3080:5499元。
随着不久前以太坊的合并,现在显卡挖矿没收益了,希望这一代不要再变「空气卡」、「耍猴卡」了。

新架构Ada,40系同级性能翻2-4倍


自从上一代30系显卡,英伟达取消了Titan开始,如果不算面向高性能计算加速的专用卡,X090就成了英伟达显卡的旗舰型号。
此次老黄在介绍时,对这两款显卡参数也确实没说太细,只是在官方新闻稿里提到了一些基本参数:

RTX 4090:760亿个晶体管、16384个CUDA核心和24 GB GDDR6X显存,最大boost频率2.52GHz。

RTX 4080 16GB:9728个CUDA核心, 基础频率2.21GHz,最大boost频率2.51GHz。

RTX 4080 12GB:7680个CUDA核心, 基础频率2.31GHz,最大Boost频率2.61GHz。

其中,在相同的功率下,Ada架构的性能是Ampere的两倍以上。
据说还能超频,还是老黄自己说的。他们在实验室里超到过3GHz,当然室温、散热、体质这些统统没提。
另外英伟达表示,此次换代,与30系相比,40系同等级显卡的功耗并未提升。 官方对RTX 4080的电源建议仅为12GB版700W,16GB版本750W,RTX 4090也才850W,看起来3080、90升级可以不用换电源了。
因为刚发布,具体性能跑分和游戏实测目前还没有,不过老黄说,新旗舰4090即使是在优化最渣的《微软模拟飞行》中,性能也达到了30系旗舰3090ti的2倍,《战锤40k: 黑潮》 也是如此。
至于3A大作《赛博朋克2077》,则达到了恐怖的4倍性能提升。
另外,16GB的RTX 4080显卡在现代游戏中的性能比RTX 3080Ti快2(关闭光追)-4(开启光追)倍。
英伟达官方称,12GB版本比上一代旗舰GPU——RTX 3090 Ti性能更强大。

在4080和3080ti的对比上同样如此,三款游戏均至少实现了接近2倍的性能提升。
而40系显卡的发布,也意味着2K360帧时代的到来。
黄氏不等式2022版:4090≈2*3090TI,4080≈2*3080TI......
目前,华硕、七彩虹、耕升、影驰、技嘉、映众、微星和索泰等顶级显卡供应商将在中国推出GeForce RTX 4090和4080 GPU标频版和超频版。
此外,英伟达也将限量推出RTX 4090和RTX 4080(16GB)FE版,以满足渴望获得FE版设计的粉丝需求。
其实早在发布之前,40系显卡的相关消息就已经满天飞了。可以说除了售价未知之外,大伙儿早就被各种leak的消息喂得饱饱的了。
比如这一代新架构的名字Ada,是为纪念人类史上首位程序员Ada Lovelace伯爵夫人,这也承袭了英伟达这代计算设备代号的命名风格——以计算机发展史上的名人命名。
从帕斯卡、图灵、安培,到这一代的艾达,希望我们在享受性能越来越强的显卡时,也不忘这些为人类文明进步做出卓越贡献的科学巨人们。
你的腰包,还好吗?

4倍性能提升 ,DLSS 3.0开启渲染新时代

本次GTC介绍显卡没少提「游戏性能提升」,那么对于游戏玩家来说,到底是什么提升?
其实大概就是两种。
一种是,在维持获取流畅游戏体验的帧数条件下,尽量提升画质。
另一种是,在游戏画质没有感知下降的情况下,尽量提升帧数。
对于英伟达来说,前者,有光追。后者,有DLSS。
老黄表示,本次40系显卡光追综合性能提升了2倍,同时搭载了全新版本DLSS 3。
官方称,DLSS 3是一款由 AI 驱动的性能倍增器,将开启NVIDIA RTX神经网络渲染游戏和应用的新时代。
DLSS 3包含四个组件:光流加速器、游戏引擎运动矢量、卷积自动编码、AI桢生成器。
最重要的是,DLSS 3.0拥有开创性光学多帧生成功能。
光学多帧生成技术,可生成全新帧,而不仅是像素,从而带来惊人的性能提升。
基于英伟达第三代Ada Lovelace架构的新光流加速器可分析两帧连续的游戏图像,并计算帧到帧中物体和元素的运动矢量数据,而不使用传统游戏引擎的运动矢量进行建模。
这极大地减少了AI在渲染诸如粒子、反射、阴影和光照等元素时的视觉异常。
为了让大家看到Ada Lovelace RTX架构的性能,英伟达进行了Racer X模拟越野赛车游戏的展示。
可别说,演示中你就能看到这个光追怪物的厉害了。
通过综合游戏中的一对超级分辨率帧,以及引擎和光流运动矢量,并将其输入至卷积神经网络,就能计算生成出新的一帧,这在实时游戏渲染中是首次实现。
另外,将DLSS生成的全新帧与DLSS超级分辨率帧相结合,使DLSS 3能用AI重建八分之七的显示像素,与没有DLSS相比,帧数提升了4倍。

DLSS 3集成也包括 NVIDIA Reflex ,可以使GPU和CPU同步,确保最佳响应速度和低系统延迟。
未来,像Unity Engine和虚幻引擎等全球热门的游戏引擎都将支持DLSS 3技术。
同时,DLSS 3也将应用到35款游戏。
目前包括《 黑神话:悟空 》、《永劫无间》、《逆水寒》、《 赛博朋克2077 》、《巫师3》、《原子之心》等。

自动驾驶「超级核弹」:1颗顶原来8颗

然而,在全新的自动驾驶旗舰级芯片DRIVE Thor面前,40系显卡的这点提升,就有些不够看了。
搭载了770亿晶体管的「雷神」Thor,在算力上达到了2000 TOPS和2000 TFLOPs。
这波操作,老黄实在是太不讲武德了。
说好的2024年推出1000T的Atlan,结果直接给砍了,换成性能再翻一倍的Thor。
(不过严格来说,INT8和FP8的算力还是有些区别的)
从30T的Xavier,到256T的OrinX,老黄打遍天下主机厂,只用了不到5年的时间。
用微博知名博主「Blood旌旗」的话说就是:「今天的高端智能电动汽车,除了特斯拉,谁敢不用OrinX做ADAS核心?」
曾经的ADAS芯片霸主,比如某Mobileye,只能眼睁睁地看着自己被「暴力美学」的车轮碾压而过。
而Drive Thor也将是英伟达第一个具有Transformer引擎的自动驾驶汽车计算平台。理论上,这可以将深度神经网络的推理性能提高9倍。
现在的自动驾驶汽车,多则搭载30多个传感器,10个或更多的摄像头、多个雷达、激光雷达和超声波传感器,Thor的AI能力对于软件感知系统的工作至关重要。
通过多域计算,Thor不仅能单独负责自动驾驶系统的计算需求,而且还能利用虚拟机,同时运行汽车底层的Linux,辅助驾驶的QNX,智能座舱的安卓等多个操作系统。
可以说是,向「真·中央域控制器」迈进了一大步。
此外,Thor还集成了最初为数据中心应用开发的NVLINK连接,以加快芯片之间的数据传输。
不过除此之外,英伟达并没有提供进一步技术细节。
最后,吉利旗下的ZEEKR将成为搭载Thor的第一个客户,并将于2025年开始生产。

Omniverse:应用更多,功能更强大


这次,有了Ada Lovelace GPU的支持,Omniverse不仅能够加速各种复杂的3D工作流,还能够将光线追踪、AI和计算等复杂技术集成到3D流水线中。

在VR中,也能实现追踪光线的功能。
还能在Omniverse中创建数字孪生数据库。
这些数字孪生均会与真实数据输入持续保持同步,并由Omniverse计算平台提供AI上的支撑。

得益于Pixar的USD(Universal Scene Description),在云的支持下,Omniverse 可为当前现有的 3D工作流提供无缝协作体验。

深度学习项目开源

除了显卡,老黄还公布了英伟达最新开源项目——CV-CUDA。
CV-CUDA由50多种CV算法组成,并支持整合定制内核、零拷贝接口和其他现代功能。 旨在处理图像的前期和后期处理,以加速计算机视觉工作负载。

英伟达称,CV-CUDA可以在 单个GPU上处理10倍数量的数据流,CV-CUDA可以与C/C++和Python应用程序对接,也可以集成到现有的深度学习框架和其他软件中。
目前,英伟达公布将从12月开始以早期访问形式发布CV-CUDA,同时计划在明年3月推出测试版。
除此之外,为了简化对对大型语言模型(LLM)的访问,英伟达还宣布提供的两项服务:
一是,用于定制和使用LLM的NeMo LLM,另一个是用于扩大LLM在制药和生物技术行业的科学应用的 BioNeMo。
目前,NVIDIA NeMo LLM服务提供了定制基础LLM,并利用英伟达管理的云AP 或通过私有和公共云进行大规模部署。
就比如,有5300亿参数的威震天模型将很快通过 NVIDIA NeMo LLM 服务的早期访问程序提供给开发人员。
另外,BioNeMo将为化学和蛋白质组学支持最先进的基于转换器的模型,未来对DNA工作流支持也即将开放。
参考资料:
https://www.nvidia.cn/gtc-global/keynote/
https://weibo.com/2323195050/M6GAFk8jY



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