வேலை செய்கை திறமையை மேம்படுத்த நிறுவன வடிவமைப்புத் துறைகள் எந்த கிராபிக்ஸ் கார்டைத் தேர்ந்தெடுக்க வேண்டும்?

தொழில்முறை வடிவமைப்பு பாய்ச்சங்களில் GPU செயல்திறனைப் புரிந்துகொள்ளுதல்

ரெண்டரிங், மாதிரியமைத்தல் மற்றும் AI-உதவியுடன் வடிவமைப்பில் GPU கட்டமைப்பு எவ்வாறு தாக்கத்தை ஏற்படுத்துகிறது

தற்போது நிறுவன வடிவமைப்பு பணிகளுக்காக, இணையாக செயல்படும் பணிகளையும், சாதாரண நுகர்வோர் தர உபகரணங்களால் கையாள முடியாத சிறப்பு கணினி பணிகளையும் சமாளிக்கக்கூடிய கிராபிக்ஸ் கார்டுகள் நிறுவனங்களுக்கு தேவைப்படுகின்றன. புரொஃபஷனல் நிலை GPU அமைப்புகள் பொருட்களை ரெண்டர் செய்வதில் மிக வேகத்தை ஏற்படுத்துகின்றன—சாதாரண நுக்வோருக்கான அமைப்புகளை விட மூன்று மடங்கு வேகமாக இருக்கலாம். மிகவும் யதார்த்தமான படங்களில் பணியாற்றும்போது அல்லது தற்போது பிரபலமாக உள்ள AI-அடிப்படையிலான ஸ்டைல் மாற்றங்களைச் செய்யும்போது இது பெரும் வித்தியாசத்தை ஏற்படுத்துகிறது. எளிய 3D மாதிரிகளுக்கு குறைந்தபட்சம் 8 ஜிகாபைட் வீடியோ மெமரி போதுமானதாக இருக்கும் என பெரும்பாலோர் கருதுகின்றனர். ஆனால் Maya அல்லது Blender போன்ற மென்பொருள்களில் சிக்கலான திட்டங்களை கையாள விரும்புபவர்கள் தொழில்துறை நிபுணர்கள் சமீபத்தில் கூறியதைப் போல 16 ஜிகாபைட் அல்லது அதற்கு மேற்பட்டதை தேர்வு செய்வது நல்லது. மெஷ் ஷேடிங் தொழில்நுட்பம் மற்றும் உள்ளமைக்கப்பட்ட ரே டிரேசிங் ஆதரவு போன்ற அம்சங்கள் படைப்பு செயல்முறையின் போது நுண்ணிய விவரங்கள் அனைத்தையும் பராமரித்துக்கொண்டே வடிவமைப்பாளர்கள் பெரிய பாலிகான் எண்ணிக்கையை உடனடியாகக் காண உதவுகின்றன.

உருவாக்கும் பணிகளை வேகப்படுத்துவதில் டென்சர் கோர்கள், குடா மற்றும் கணக்கிடும் அலகுகளின் பங்கு

சமீபத்திய கணினி வடிவமைப்பு ஆராய்ச்சி (Lenovo 2024) காட்டுவது போல, நியூரல் ரெண்டரிங் நேரத்தை 40% குறைக்கும் அர்ப்பணிக்கப்பட்ட AI செயலி, நிற துல்லியத்தை பராமரிக்கிறது. முக்கிய கூறுகள்:

• டென்சர் கோர்கள் : 8K வீடியோ காலக்கோடுகளில் AI சத்தம் நீக்கத்தை வேகப்படுத்துகிறது
• CUDA கோர்கள் : தயாரிப்பு அழுத்த சோதனைக்கான இயற்பியல் சிமுலேஷன்களை மேம்படுத்துகிறது
• ஐக்கிய நினைவகம் : பல-ஆப் பணிப்பாய்வுகளின் போது VRAM மற்றும் சிஸ்டம் RAM இடையே தரவு பரிமாற்றத்தை எளிதாக்குகிறது

இந்த கூறுகள் சேர்ந்து தொழில்முறை உருவாக்கும் பாதைகளில் பதிலளிப்பையும், திறனையும் மேம்படுத்துகின்றன.

பணிச்சுமை சிக்கலுக்கு ஏற்ப GPU சக்தியை பொருத்துதல்: 3D அனிமேஷன் முதல் 8K வீடியோ தொகுப்பு வரை

பணிச்சுமை தேவைகளுடன் GPU தரவரிசைகளை ஒத்துப்போகச் செய்ய நிறுவனங்கள் வேண்டும்:

கலப்பு அணிகளுக்கு, இடத்திலுள்ள வேலைநிலைகளுக்கும் மேகச் செயலாக்க முனைகளுக்கும் இடையே சொத்துக்களைப் பகிர்வதில் PCIe 4.0 x16 இடைமுகங்கள் 22% தாமதத்தைக் குறைக்கின்றன, இது ஒத்துழைப்பு திறமையை மேம்படுத்துகிறது.

வடிவமைப்புத் துறைகளில் செயற்கை நுண்ணறிவு முடுக்கம் மற்றும் எதிர்காலத்திற்கு ஏற்ற பணிப்பாயங்கள்

ஜெனரேட்டிவ் வடிவமைப்பு மற்றும் நிகழ்நேர ஸ்டைல் மாற்றத்தை செயற்கை நுண்ணறிவு கோர்கள் எவ்வாறு சாத்தியமாக்குகின்றன

நிபுண செயற்கை நுண்ணறிவு கோர்களைக் கொண்ட தொழில்துறை GPUகள் தயாரிப்பு வடிவமைப்பு சுழற்சிகளை மிகவும் குறைக்க உதவுகின்றன, உண்மையில் 2024இல் டெக் டிசைன் ரிவியூ கூறுகையில், இது ஏறத்தாழ 37 சதவீதம் ஆகும். இந்த சிறப்பு செயலி என்ன செய்கிறது என்றால், மெய்நேர உருவாக்கும் வடிவமைப்பு என்று அழைக்கப்படும் ஒன்றை சாத்தியமாக்குகிறது. அடிப்படையில், பகுதியின் எடை எவ்வளவு இருக்க வேண்டும் அல்லது என்ன வகையான வலிமை தேவைகள் உள்ளன போன்ற தகவல்களை பொறியாளர்கள் அதில் செலுத்துகிறார்கள், பின்னர் உடனடியாக பல்வேறு இயந்திர விருப்பங்களைப் பெறுகிறார்கள். 2024இல் நிறுவனங்கள் கார்களின் உள்துறையைப் பற்றி பணியாற்றிய தொழில்துறையில் இருந்து ஒரு உதாரணத்தை எடுத்துக்கொள்ளுங்கள். அவர்கள் ஸ்டைல் மாற்றங்களுக்கு செயற்கை நுண்ணறிவைப் பயன்படுத்தினார்கள், இதன் பொருள் ஏற்கனவே உள்ள வடிவமைப்புகளை எடுத்து புதிய மாதிரிகளுக்கு பொருத்துவதைக் குறிக்கிறது. பல பதிப்புகளை மூன்று முழு வாரங்கள் செலவிடுவதற்கு பதிலாக, அவர்கள் சுமார் 72 மணி நேரத்தில் அனைத்தையும் முடித்துவிட்டனர். இந்த அமைப்பு தானாகவே உரோட்டங்களை சரிசெய்து, ஓட்டுநர்கள் மற்றும் பயணிகள் இருவருக்கும் எல்லாம் வசதியாக பொருந்துவதை உறுதி செய்யும்.

முக்கிய மேம்பாடுகளில் பின்வருவன அடங்கும்:

• நியூரல் ரெண்டரிங் முடுக்கம் : கீஷாட்ட் போன்ற பயன்பாடுகளில் 4K ரெண்டரிங் நேரத்தை 2.8x மடங்கு குறைக்க AI கோர்கள்
• உடல் சிமுலேஷன் : கையால் செய்யும் முறைகளை விட 22% வேகமாக காற்றோட்டம் மற்றும் வெப்ப நடத்தையை இயந்திர கற்றல் முன்னறிவிக்கிறது
• தருவித்தி கட்டுப்பாடு : 3D காட்சிப்படுத்தலின் போது நிகழ்நேர குறைபாட்டைக் கண்டறிதல் 3% க்கும் குறைவான தவறான நேர்மறை விகிதத்தை அடைகிறது

துல்லியத்தை பராமரிக்கும் போதே புதுமையை எளிதாக்குவதற்கு ஏ.ஐ-இன் இந்த ஒருங்கிணைப்பு உதவுகிறது.

ஏ.ஐ-ஓடு இயங்கும் கிரியேட்டிவ் பயன்பாடுகளில் நுகர்வோர் மற்றும் தொழில்துறை கிராபிக்ஸ் கார்டுகள்

அடிப்படை ஏ.ஐ பணிகளை நுகர்வோர் GPUகளால் இயக்க முடிந்தாலும், தொழில்முறை பயன்பாட்டிற்கு தொழில்துறை மாதிரிகள் முக்கிய நன்மைகளை வழங்குகின்றன:

NVIDIA RTX A6000 Ada போன்ற மாதிரிகள் ஆட்டோடெஸ்க் AI பாய்ச்சல்களில், குறிப்பாக 8K உரை சிந்தனையில், 1.9x மடங்கு வேகமான உள்ளீட்டை வழங்குகின்றன. ECC மெமரி மற்றும் மெய்நிகரமாக்கல் ஆதரவு AI-மேம்படுத்தப்பட்ட முன்மாதிரிகளில் தரவு முழுமை மற்றும் நம்பகமான ஒத்துழைப்பை உறுதி செய்கிறது—நுகர்வோர் ஹார்ட்வேரில் இல்லாத அம்சங்கள்.

அதிகபட்ச திறமைக்கான நிறுவன நிறுவல் சூழ்நிலைகள்

அடர்த்தியான 3D உற்பத்திக்கான பல-ஜிபியூ ரெண்டரிங் பண்ணைகள்

சிக்கலான 3D அனிமேஷன்கள் அல்லது தயாரிப்பு காட்சிப்படுத்தல்களை ரெண்டர் செய்வதைப் பொறுத்தவரை, ஒரு கிராபிக்ஸ் கார்டை மட்டும் பயன்படுத்துவதை விட பல-ஜிபியூ அமைப்புகள் ரெண்டர் நேரத்தை 65% முதல் 80% வரை குறைக்க முடியும். ஒரு இயந்திரத்திற்கு ஏறத்தாழ நான்கு முதல் எட்டு ஜிபியூக்களைக் கொண்ட அமைப்பை உருவாக்குவது பெரும்பாலானோருக்கு நன்றாக பணியாற்றுவதாகத் தோன்றுகிறது, மேலும் தேவைப்பட்டால் 96 கணக்கிடும் யூனிட்கள் வரை இந்த வகையான ஜிபியூ பண்ணைகள் மிகவும் நன்றாக அளவில் சமாளிக்கின்றன. ஆனால் இங்கே ஒரு முக்கியமான விஷயத்தை நினைவில் கொள்ள வேண்டும். போதுமான VRAM நினைவக இடத்தை (ஒவ்வொரு கார்டுக்கும் குறைந்தபட்சம் 32 கிகாபைட்டுகள்) பெறுவதற்கும், PCIe இணைப்புகள் செயல்திறனை தடுக்காமல் பார்த்துக்கொள்வதற்கும் சரியான சமநிலையைக் கண்டறிவதே நல்ல முடிவுகளைப் பெறுவதற்கான முக்கிய காரணி. இல்லையெனில், கட்டிடக்கலை ரெண்டர்கள் போன்ற கனமான டெக்ஸ்சர் திட்டங்களில் பணியாற்றும்போது, எங்கோ ஒரு இடத்தில் தடைகள் உருவாவதால் செயல்திறன் பாதிக்கப்படும்.

மேக-அடிப்படையிலான GPU உள்கட்டமைப்பைப் பயன்படுத்தி மெய்நிகர் பணியிடங்கள்

கிளவுட்-அடிப்படையிலான GPU மெய்நிகரமயமாக்கல் காரணமாக, உயர் தர வேலைநிலை செயல்திறனுக்கு தொலைநிலையில் அணுகல் இப்போது சாத்தியமாகியுள்ளது, ஏனெனில் இன்றைய சூழலில் வடிவமைப்பு அணிகளில் கிட்டத்தட்ட மூன்றில் இரண்டு பங்கு பணியாளர்கள் தொலைநிலையில் பணியாற்றுகின்றனர். 2023இல் உற்பத்தி திறமையைப் பற்றிய ஒரு சமீபத்திய ஆய்வு, நிறுவனங்கள் கிளவுட் GPUகளுக்கு மாறியபோது மிகவும் கவர்ச்சிகரமான முடிவுகளைக் காட்டியது. ஹார்டுவேர் சிக்கல்களுடன் தொடர்புடைய நிறுத்தநேரம் சுமார் 40 சதவீதம் குறைந்தது, அதே நேரத்தில் அவர்களின் கணினி சக்தியை 99.6% அளவில் பராமரித்தனர். வளர விரும்பும் வணிகங்களுக்கு, இந்த தொழில்நுட்பம் தேவைக்கேற்ப வளங்களை சரிசெய்ய அனுமதிக்கிறது. சாதாரண CAD பணிகளுக்கு நான்கு NVIDIA A100 சமமான அலகுகளுடன் தொடங்கி, 8K கூட்டுதல் திட்டங்களில் நிகழ்நேரத்தில் பணியாற்றும்போது 16 GPU அமைப்புகள் வரை அதிகரிக்கலாம். இனி அவர்களின் சேவையக அறைகளில் உள்ள உடல் உபகரணங்களைப் பற்றி கவலைப்படத் தேவையில்லை.

நிறுவன கிராபிக்ஸ் கார்டுகளுக்கான முக்கிய தேர்வு நிபந்தனைகள்

4K/8K மற்றும் சிக்கலான 3D சுமைகளுக்கான VRAM மற்றும் கணினி கோர்களை மதிப்பீடு செய்தல்

அதிக தெளிவுத்திறன் கொண்ட பொருட்களுடன் பணியாற்றும்போது, சாத்தியமானால் 24GB GDDR6 VRAM அளவு கொண்ட கிராபிக்ஸ் கார்டுகளைத் தேர்ந்தெடுப்பது நல்லது. இது 8K கோப்புகளை மிகப்பெரிய அளவில் நிர்வகிக்க உதவுகிறது, இதனால் தொடர்ந்து டெக்ஸ்சர்களை மாற்றி அமைக்க வேண்டிய அவசியம் ஏற்படாமல் செயல்திறன் மேம்படுகிறது. உண்மையில், தொழில்முறை ரெண்டரிங் விளையாட்டுகளுக்கு தேவையான அளவை விட சுமார் 1.6 மடங்கு அதிக மெமரி பேண்ட்விட்த்தை தேவைப்படுகிறது. கணக்கீட்டு கோர்களைப் பொறுத்தவரை, இன்றைய காட்சிகளின் சிக்கலான தன்மைக்கு ஏற்ப அவற்றை பொருத்த வேண்டும். பெரும்பாலான நிபுணர்கள் மிக உயர்ந்த யதார்த்தமான சிமுலேஷன்களைச் செய்யும்போது 12,000 க்கும் மேற்பட்ட CUDA கோர்கள் அல்லது குறைந்தபட்சம் 384 ஸ்ட்ரீம் புராசஸர்கள் கொண்ட ஒன்றைத் தேர்ந்தெடுக்க பரிந்துரைக்கின்றனர். சில புதிய உயர்தர GPUகள் ஜியோமெட்ரி செயலாக்கப் பணிகளைக் கையாள சிறப்பு ஹார்ட்வேருடன் வருகின்றன. ஆட்டோடெஸ்க் ஆர்னால்ட் மென்பொருளில் செய்யப்பட்ட சோதனைகளின்படி, இது ரெண்டர் நேரத்தை சுமார் ஒரு மூன்றில் ஒரு பங்காகக் குறைக்க உதவுகிறது.

அடர்த்தியான அலுவலகச் சூழல்களில் மின்சாரம், குளிர்வித்தல் மற்றும் வெப்ப மேலாண்மை

உயர் தர ஒற்றை-GPU வேலைநிலைகள் சுமையின் கீழ் 320W வரை பயன்படுத்தும் - ஐந்து அலுவலக PCகளை குளிர்விப்பதற்கு சமமானது (Gartner 2023). பல-GPU நிறுவல்களுக்கு, 80%+ வெப்ப திறமையுடன் பிளேடர்-ஸ்டைல் அட்டைகளை முன்னுரிமையாக எடுத்துக்கொள்ளவும். NVIDIA-ன் RTX 6000 Ada முந்தைய தலைமுறைகளை விட 28% மின்சார நுகர்வை குறைக்கிறது, இது 24/7 ரெண்டரிங் நோடுகளுக்கு முக்கியமான நன்மை.

கலப்பு அணிகளில் மெய்நிகரமயமாக்கல் மற்றும் தொலைநிலை ஒத்துழைப்புக்கான ஆதரவு

74% நிறுவனங்கள் தொலைநிலை வடிவமைப்பு பாய்வுகளுக்கு GPU மெய்நிகரமயமாக்கலைப் பயன்படுத்துகின்றன (Flexera 2023 கிளவுட் அறிக்கை). SR-IOV மற்றும் vGPU ஸ்லைசிங் கொண்ட மாதிரிகளைத் தேர்ந்தெடுக்கவும் - AMD-ன் Radeon Pro V620 65% இயல்பான செயல்திறனில் எட்டு ஒரே நேர மெய்நிகர வேலைநிலைகளை ஆதரிக்கிறது. கலப்பு கிளவுட் ரெண்டரிங் பைப்லைன்களுக்கு Intel-ன் Flex Series சிறந்த ஓட்டி சீரமைப்பை வழங்குகிறது.

மொத்த உரிமை செலவு: முன்கூட்டியே முதலீடு மற்றும் நீண்டகால உற்பத்தித்திறனை சமநிலைப்படுத்துதல்

நிறுவன ரீதியான தரத்திலான GPUகள் கடைசி விலையில் உற்பத்தி செய்யப்படும் போதே கிட்டத்தட்ட நுகர்வோர் மாதிரிகளை விட 2.5 மடங்கு அதிக விலை கொண்டவை. ஆனால், நான்கு ஆண்டுகளுக்கான மொத்தச் செலவுகளைக் கணக்கில் எடுத்துக்கொண்டால், அந்த சான்றளிக்கப்பட்ட ஓட்டுநர்கள் மிகவும் சிறப்பாக செயல்பட்டு, பணிப்பாய்வு சூழலில் ஏற்படும் எரிச்சலூட்டும் தடைகளை நிறுத்துவதால், அவை உண்மையில் 18% குறைவான செலவாக முடிகின்றன. 2024இல் புதிதாக வெளியிடப்பட்ட ஃபோரஸ்டர் ஆய்வு ஒன்று மிகவும் சுவாரஸ்யமான தகவலையும் காட்டியுள்ளது. சாதாரண ஜியோஃபோர்ஸ் கார்டுகளுக்குப் பதிலாக குவாட்ரோ கார்டுகளைப் பயன்படுத்தும்போது, VRAMஐ அந்த கார்டுகள் எவ்வளவு திறமையாக கையாளுகின்றன என்பதால், நிறுவனங்கள் ரெண்டர் பண்ணைகளை விரிவாக்க வேண்டிய தேவை 43% அளவுக்கு குறைந்தது. மேலும், ஆற்றல் சேமிப்பைப் பற்றியும் மறக்க வேண்டாம். 2023இல் பொனெமன் நிறுவனத்தின் ஆராய்ச்சி கூறுவது என்னவென்றால், புத்திசாலித்தனமான அட்டவணை நடைமுறைகளை செயல்படுத்துவதன் மூலம், ஒவ்வொரு கிலோவாட்-மணிக்கும் தொழில்கள் தோராயமாக $740 சேமிக்கின்றன. இதுபோன்ற சேமிப்புகள் நேரத்துடன் குவிந்து, பெரும்பாலான நிறுவனங்களுக்கு ஆரம்ப முதலீட்டை நியாயப்படுத்துகின்றன.