Ажлын үр ашгийг сайжруулахын тулд компаний дизайны хэлтэс ямар графикийн карт сонгох ёстой вэ?

Мэргэжлийн дизайн ажлын урсгал дахь GPU-ийн гүйцэтгэлийг ойлгох

Загварчлал, загварчлах, AI-д туслагдсан дизайнд GPU-ийн архитектур хэрхэн нөлөөлөх вэ

Одоогийн үед аж үйлдвэрийн загварчлалын ажлын тулд компаниуд зэрэгцээ боловсруулах даалгавар, мөн ердийн хэрэглээний тоног төхөөрөмжийн гараар удирдагдахгүй тусгай тооцоолох ажлуудыг хариуцах чадвартай графикийн карт шаарддаг. Мэргэжлийн түвшний GPU-ийн тохируулга нь зүйлсийг дүрслэх хурдыг ихэсгэдэг бөгөөд ихэнх хэрэглэгчдийн авдаг хурдаас гурван дахин хурдан байж болно. Энэ нь маш реалистик зураг боловсруулах эсвэл одоо ихээхэн түгээмэл болсон AI суурьтай загварын өөрчлөлт хийх үед ихээхэн ялгаатай болдог. Ихэнх хүмүүс энгийн 3D загваруудад дор хаяж 8 гигабайт видео санах ойтой байх нь хангалттай гэж үздэг ч Maya эсвэл Blender шиг програм хангамжид нарийн төвөгтэй төслүүдэд ажиллахыг хүсвэл салбарын мэргэжилтнүүдийн саяхны өгүүлснээр 16 гигабайт эсвэл түүнээс дээш санах ойтой байх ёстой. Сеткийн дүрслэл, цацрагийн трасслагдсан дэмжлэг зэрэг технологиуд нь загварчлагчдад үйл явцын үеэр нарийн дэлгэрэнгүй мэдээллийг хадгалах боломжийг олгох болон олон өнцөгтүүдийг шууд харах боломжийг олгодог.

Креатив даалгавруудыг хурдасгахад тензорын цөм, CUDA болон боловсруулалтын нэгжийн үүрэг

Тусгай зориулалтын хиймэл оюун ухааны процессор нейрон дүрслэлийн хугацааг 40%-иар бууруулахад нөлөөлж, өнгийн нарийвчлалыг хадгалж үлдээдэг бөгөөд үүнийг саяхны тооцооллын загварчлалын судалгаа (Lenovo 2024) харуулсан. Гол компонентүүд нь:

• Тензорын цөм : 8K видео цагийн хуваарьт хиймэл оюунгийн шуугиан багасгах үйл явцыг хурдасгадаг
• CUDA цөм : Бүтээгдэхүүний хүнд даац шалгах физик имитацийг сайжруулдаг
• Нэгдсэн санах ой : Олон програм ашиглах үеийн VRAM болон системийн санах ой хооронд өгөгдлийн шилжилтийг хялбар болгодог

Эдгээр элементүүд нийлж мэргэжлийн креатив ажлын урсгалд хариу үйлдэл үзүүлэх чадвар болон боловсруулалтын хурдыг сайжруулдаг.

Ажлын ачааллын нарийн түвшинд GPU-ийн чадлыг тааруулах: 3D анимациас 8K видео засал хүртэл

GPU-ийн техникийн үзүүлэлтүүдийг ажлын ачааллын шаардлагатай нийцүүлэн тохируулах ёстой:

Хагас алсын багийн хувьд PCIe 4.0 x16 интерфейс нь локаль ажлын станц болон cloud рендерингийн зангилаа хооронд актив хуваалцах үед хугацааны хоцрогдлыг 22%-иар бууруулж, хамтын ажиллагааны үр дүнтэй байдлыг сайжруулдаг.

Загварчлалын хэлтсүүд дэхь Хиймэл оюун ухааны хурдасгалжилт ба ирээдүйд бэлэн ажлын урсгал

Хиймэл оюун ухааны цөмүүд загварчлалыг үүсгэх, стилийг бодит цагт шилжүүлэх боломжийг хэрхэн олгох вэ

Техникийн загварчлалын талаарх 2024 оны судалгаагаар хэлэхэд, зориулалттай AI-гүйцэтгэлийн төвтэй аж үйлдвэрийн GPU-ууд бүтээгдэхүүний загварчлалын үе шатыг 37 хувь хүртэл багасгаж чаддаг. Эдгээр тусгай процессорууд нь бодит цаг хугацаанд үүсгэх загварчлал гэж нэрлэгдэх зүйлийг боломжжуулдаг. Үндсэндээ инженерүүд деталийн жин, хүч чадлын шаардлага зэрэг мэдээллийг системд оруулаад, түүн дээр үндэслэн механик шийдлүүдийг мөгөөш тоогоор авч чаддаг. 2024 онд үйлдвэрт явагдсан нэг жишээ авч үзье. Компанитай машины дотор харагдалтыг хөгжүүлж байх үедээ стилийг шилжүүлэхэд хиймэл оюун ухааныг ашигласан бөгөөд энэ нь байгаа загваруудыг шинэ загваруудад тохируулахыг хэлнэ. Олон хувилбаруудыг гурван долоо хоногийн турш шалгахын оронд тэд бүх ажлыг зөвхөн 72 цагийн дотор дуусгаж чадсан. Систем автоматаар текстурыг тохируулж, жолооч болон зорчигчид суухад тохиромжтой байдлыг хангасан.

Гол сайжруулалтуудад дараахь зүйлс орно:

• Сүлжээний дүрслэлийн хурдасгуур : Keyshot шиг програмууд дэх 4K орчуулгын хугацааг AI-ийн цөмүүд 2.8 дахин багасгадаг
• Физик симуляци : Машин сургалт нь агаарын урсгал ба дулааны зан ашиглалтыг гарын авлагаас 22% хурдан урьдчилан таамагладаг
• Чанарын хяналт : 3D харахуйлагч дээрх бодит цагийн дутагдал илрүүлэлт 3%-аас бага хувьд буруу эерэг харьцааг олж авдаг

Энэхүү нэгтгэл нь нарийвчлалыг хадгалах замаар шинэлэг байдлыг хялбаршуулдаг.

Хэрэглээний болон компанийн график картуудын AI-д суурилсан үйлдвэрлэлтийн хэрэглээнд харьцуулалт

Хэрэглээний GPU-ууд суурин AI даалгавруудыг ажиллуулж чадах боловч мэргэжлийн ашиглалтад компанийн загварууд чухал давуу талуудыг санал болгодог:

NVIDIA RTX A6000 Ada гэх загварууд Autodesk-ийн AI ажлын урсгалд 1.9 дахин хурдан дүгнэлт хийх боломжийг олгоно, ялангуяа 8K текстурын нийлэгшүүдтэй ажиллахад. ECC санах ой болон виртуализацийн дэмжлэг нь өгөгдлийн бүтэн байдлыг хангаж, хиймэл оюунлаг прототип дээр ажиллахтай холбоотой найдвартай хамтран ажиллах боломжийг бүрдүүлдэг—энэ бол хэрэглээний техник хангамжид байхгүй шинж чанарууд юм.

Хамгийн их үр ашгийг хангахын тулд компанийн нийлүүлэлтийн сценарууд

Өндөр нягтшил бүхий 3D үйлдвэрлэлийн ажиллагааны үед олон GPU-г ашиглан зураг гаргах талбай

Нийлмэл 3D хөдөлгөөнт зураг эсвэл бүтээгдэхүүний дүрслэлийг зурах үед нэг графикийн карт ашигласнаас харьцуулахад олон GPU-г зохион байгуулах нь зургийг гаргах хугацааг 65%-иас 80% хүртэл багасгаж чаддаг. Ихэнх хүмүүс машин тус бүрт дөрвөөс найман хүртэл GPU суулгасан системийг бий болгох нь маш сайн ажилладаг гэж үздэг бөгөөд ийм олон GPU-г ашигладаг талбайнууд хэрэгцээтэй бол 96 тооцооллын нэгж хүртэл хэмжээгээр хялбархан масштабжуулах чадвартай байдаг. Гэхдээ анхаарах чухал зүйл байдаг. Сайн үр дүн гаргах нь хангалттай их VRAM санах ой (ихэвчлэн карт тус бүрт дор хаяж 32 гигабайт) байх, мөн PCIe холболтууд ажиллагааг хязгаарлахгүй байх зэргийг зөв тэнцвэртэй хангасан эсэхээс шалтгаалдаг. Үүнийг хангаж чадвал жишээ нь архитектурын зураг зэрэг том текстур бүхий төслүүд дээр ажиллах үед системийн ачаалал түгжрэл үүсгэхгүйгээр сайн үйлдэл хийх боломжтой болно.

Клуд суурилсан GPU инфраструктурыг ашиглан виртуальжруулсан ажлын байр

Cloud дээр суурилсан GPU виртуализацийн тусламжтайгаар ахмад түвшний ажлын байрны гүйцэтгэлийг холоос ашиглах боломжтой болсон бөгөөд өнөө үед дизайн багийн бараг гурван хувь нь алсын ажилтан ажилладаг тул энэ нь маш чухал ач холбогдолтой юм. 2023 онд үйлдвэрлэлийн үр ашгийг судласан судалгаа нь компаниуд cloud GPU шилжихдээ маш сайн үр дүн гаргасан байна. Техник хангамжийн асуудлаас үүдэлтэй зогсонги байдлын хугацаа ойролцоогоор 40 хувиар буурсан, мөн үед тооцооны чадавхыг 99.6%-д хадгалж чадсан. Хөгжиж буй бизнесүүдийн хувьд энэ технологи нь хэрэгцээний дагуу нөөцийг тохируулах боломжийг олгоно. Энгийн CAD даалгавруудын хувьд зөвхөн дөрвөн NVIDIA A100-тэй тэнцэх нэгжээс эхлээд, цаг алдалгүй 8K композит хийх үедээ томоохон 16 GPU бүрдэл рүү масштабжуулах боломжтой. Одоо бол их өрөөнд байрлуулсан серверийн физик тоног төхөөрөмжид анхаарах шаардлага алга.

Корпорацийн графикийн карт сонгох гол шалгуур

4K/8K ба нарийн 3D ачаалалд зориулсан видеосан (VRAM) болон тооцооны цөмийг үнэлэх

Өндөр нарийвчлалын зүйлсээр ажиллах үед боломжит бол 24 ГБ-ийн GDDR6 VRAM-той графикийн карт уруу эргэх нь логик юм. Энэ нь хэт том 8K файлуудыг тодорхой текстуруудыг тасралтгүй солихгүйгээр удирдахад тусалдаг бөгөөд энэ нь маш их ачаалал буурахад хүргэдэг. Үнэндээ мэргэжлийн рендеринг нь тоглоомнуудад ердийн шаардагддагтай харьцуулахад ойролцоогоор 1.6 дахин илүү санах ойн хурд хэрэгтэй байдаг. Тооцооллын цөмүүдийн хувьд одоогийн үеийн сценүүдийн нарийн төвөгтэй байдлыг тооцон тэдгээрийг зохицуулах шаардлагатай. Ихэнх мэргэжилтнүүд хэтэрхий реалистик симуляци хийх үед 12,000-аас дээш CUDA цөм эсвэл дор хаяж 384 стрим процессортой зүйл хайхыг зөвлөдөг. Зарим шинэ, дээд түвшний GPU-ууд геометр боловсруулах даалгавруудыг зөвхөн гүйцэтгэхэд зориулсан тусгай хангамжтай ирдэг. Autodesk Arnold програм дээр хийсэн тестүүдийн дагуу энэ нь рендерингийн цагийг ойролцоогоор гуравны нэгээр бууруулдаг байна.

Нягтлан ажиллах орон зайд цахилгаан хангамж, хөргөлт ба дулаан зохицуулалт

Ахлах түвшний дан GPU-тэй ажлын байрнууд ачаалал дор 320Вт хүртэл чадал зарцуулдаг бөгөөд энэ нь таван офисны компьютерыг хөргөхтэй эквивалент (Gartner 2023). Олон GPU-тэй байрлуулалтын хувьд 80%-иас дээш дулааны үр ашигтай, хий шидэмтгий загварын картуудыг эхлүүлэн сонгоно уу. NVIDIA-ийн RTX 6000 Ada нь дамжуулах хүчдэлийг тохируулах замаар өмнөх үеийн харьцаагаар хэрэглэдэг чадлыг 28%-иар бууруулсан бөгөөд энэ нь 24/7 рендерингийн зангилаануудад гол давуу тал болдог.

Давхар багуудад виртуализацийн болон алсын холбооны дэмжлэг

Компаниудын 74% нь алсын дизайн ажлын урсгалын турш GPU-г виртуальжуулахыг ашигладаг (Flexera 2023 оны Cloud тайлан). SR-IOV ба vGPU хуваалттай загваруудыг сонгоно уу — AMD-ийн Radeon Pro V620 нь анхдагч гүйцэтгэлээс 65% хадгалан зэрэгцээ найман виртуал ажлын байрыг дэмждэг. Intel-ийн Flex Series нь давхар могойн рендерингийн хоолойнуудад хүчирхийг татварын үр ашигтай байдлаар сайжруулалт хийдэг.

Нийт өртгийн үзүүлэлт: Эхний хөрөнгө оруулалт болон урт хугацааны бүтээмжийг тэнцвэржүүлэх

Корпорацийн түвшний GPU-ууд нь анхных үнээрээ илүү өндөр байдаг, хэрэглээний загваруудынхаас ойролцоогоор 2.5 дахин илүү. Гэсэн хэдий ч дөрвөн жилийн нийт зардалд анхаарлаа хандуулбал, сертификатжуулсан драйверууд илүү сайн ажилладаг, улмаар ажлын урсгалыг зогсоох салхимхий доголдолтой асуудлууд гарахаас сэргийлдэг тул эцэст нь 18% илүү хямд болдог. 2024 оны Forrester-ийн саяхан хийсэн судалгаа гайхамшигтай зүйлсийг илрүүлсэн. Quadro картуудыг энгийн GeForce картуудын оронд ашиглахад, эдгээр картууд видеосанах ойг (VRAM) хэрхэн үр дүнтэй удирддаг болохоор компаниуд рендер фермийг өргөтгөх шаардлагыг ойролцоогоор 43% бууруулсан байна. Мөн энергийн хэмнэлтийг мартаж болохгүй. 2023 онд Ponemon Institute хийсэн судалгаанаас үзэхэд, ухаалгаар цагийн хуваарь төлөвлөх арга хэмжээ бүхий бизнесүүд жилд киловатт бүрт дунджаар 740 ам.доллар хэмнэдэг байна. Ийм төрлийн хэмнэлтүүд хугацаа өнгөрөх тутамдаа хуримтлагдаж, ихэнх байгууллагуудад эхний хөрөнгө оруулалтыг үнэ цэнэтэй болгодог.