뉴럴+메가지오 둘다 쓰는겜나오면 5080oc가 4090 결국 딸듯

----

그래서 SM은 Maxwell로 돌아갔습니다. 아니, 어떤 면에서는 Pascal입니다. 당시에는 타일 기반 렌더링으로 개선되었고, Nvidia는 '다시 해보자'고 생각했고 Pascal을 다시 만들었지만 대신 신경 렌더링을 사용했습니다! 진지하게 말해서, FP32가 아닌 INT32 성능을 개선하는 것이 왜 중요할까요? 제가 이것을 Pascal이라고 부르는 이유는 제가 해석한 바에 따르면 SM은 클럭당 128FP2 또는 128INT32만 발행되기 때문입니다. Turing to Ada Lovelace 시대의 FP+INT 모드가 없습니다. 하지만 제가 틀렸을 수도 있습니다.

2) "기존 레이 트레이싱 솔루션에 대한 추가 개선 사항으로, 모든 Mega Geometry API는 완전히 배치되도록 설계되었으며, 입력 매개변수는 전적으로 GPU 메모리에서 구동됩니다. 이를 통해 게임 엔진은 LOD 선택, 애니메이션, 컬링 등의 로직을 GPU에서 효율적으로 실행하면서 CPU로의 왕복을 최소화할 수 있습니다. Mega Geometry API를 효과적으로 사용하면 애플리케이션은 BVH 관리와 관련된 CPU 오버헤드를 실질적으로 제거할 수 있습니다."

따라서 rtx 50의 rtx 메가 지오메트리는 RT에서 CPU 오버헤드를 훨씬 낮출 수 있고, 새로운 클러스터 구조는 전반적으로 더 빠릅니다. Alan Wake에서 이것이 어떻게 실행되는지 보기를 기다릴 수 없습니다. AMD가 BVH 처리를 지속적으로 개선하는 반면 Nvidia는 레이 삼각형 교차 테스트만 하는 것이 이상하다고 생각했습니다. 이제 Nvidia는 둘 다 수행했습니다. 이 RT 코어는 얼마나 크고 트랜지스터는 어디에 있습니까? 그래서 CUDA 코어가 Maxwell 수준으로 돌아간 것입니까? 그들은 각 유형의 장면을 수용하기 위해 다양한 클러스터 빌드를 세부적으로 설명합니다. 미래의 RT 코어는 반 프로그래밍 가능하거나 텐서 코어만큼 다재다능할 수 있습니다. 어머, RTX 7000 GPU 아키텍처를 망쳤나 봅니다. 다양한 구조를 사용하면 VRAM도 절약됩니다.

3)"Blackwell의 RT Core는 선형 스윕 구(LSS)라는 새로운 기본형에 대한 하드웨어 기반 광선 교차 테스트 지원을 도입합니다. 선형 스윕 구는 테셀레이션 곡선과 유사하지만, 선형 세그먼트로 공간을 가로질러 구를 스윕하여 구성됩니다. 구의 반지름은 각 세그먼트의 시작점과 끝점 사이에서 다를 수 있으므로 다양한 스트랜드 유형을 유연하게 근사할 수 있습니다. LSS의 특수한 경우로서, Blackwell 하드웨어 기본형은 또한 구를 직접 지원합니다(스윕 선형 세그먼트 없이). 이는 입자 시스템과 같은 애플리케이션에 유용합니다."

그래서 레이 트레이싱된 머리카락을 위한 새로운 구조. 또한 구도 RT 코어에서 지원하는 기본 요소라고 하는 흥미로운 사실. RT 코어를 입자 물리학 시뮬레이션에 사용할 수 있을까요? 이 구조를 사용하면 이 아키텍처의 실행 테마인 VRAM도 절약할 수 있습니다.

4) 새로운 SER은 셰이더와 텐서 코어에 동적으로 작업을 할당할 수 있습니다. 이것이 신경 렌더링의 비밀 소스이며 적어도 높은 수준에서는 50 시리즈에서 더 나은 이유일 것입니다. 제가 아는 한, 텐서 코어는 일반적으로 기본적으로 완전한 프레임이 필요하지만 이 세대는 일반 워크로드로 할당할 수 있습니다. 아마도 셰이더 워크로드를 할당하는 것과 동일한 클록 사이클 내에서 할당할 수 있습니다.

5) AI 관리 프로세서(AMP)는 잠재적으로 큰 일이 될 수 있습니다. HAGS가 지금 사용 가능할 뿐만 아니라 GPU가 CPU 없이도 스스로 스케줄을 조정할 수 있습니다. 젠슨은 GPU가 모든 것을 처리하고 프레임 생성과 같은 트릭을 '실제 프레임'처럼 통합하고 생성하기 더 쉬운 미래를 상상하고 있을까요? 그 시점에서 성능은 어떨까요?