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GPU 컴퓨팅
새로운 아키텍처는 3D 게임 전용으로 설계된 것이 아닙니다. Fermi는 또한 독점적인 CUDA 프로그래밍 프레임워크를 통해 암호화나 데이터 분석에 사용되는 것과 같은 비그래픽 계산을 수행하는 GPU의 기능을 향상시킵니다. Nvidia는 Fermi가 이전 최고급 카드에 사용된 GT200 코어보다 일부 기능을 8배 더 빠르게 수행할 수 있다고 주장합니다. 또한 C++를 기본적으로 지원하는 회사의 첫 번째 카드이기도 합니다(카드의 고도의 병렬 처리를 지원하는 CUDA 확장 포함). 건축학).
나쁜 소식을 묻어?
Mike Jennings는 Nvidia의 Fermi GF100 출시에 대해 몇 가지 질문을 제기합니다.
이러한 정교함은 의심할 바 없이 카드를 생산하는 데 오랜 시간이 걸리는 주요 이유이지만 Nvidia는 투자를 통해 Fermi에게 512개의 잠재적 코어가 데스크탑보다 수백 배 빠른 속도로 데이터를 찢어낼 수 있는 워크스테이션 시장에서의 강력한 기반 CPU. 그리고 국내 시장의 경우 Nvidia는 개발자들이 물리 시뮬레이션 및 인공 지능과 같은 정교한 게임 내 프로세스에 CUDA를 사용하도록 권장하고 있습니다.
우리는 CUDA와 ATI Stream을 모두 지원하는 유일한 소프트웨어인 CyberLink PowerDirector 8을 사용하여 테스트를 수행했지만 둘 사이에 명확한 근거가 거의 없었습니다. 단일 가속 필터 효과가 적용된 1080p 비디오 클립을 AVCHD 형식으로 렌더링한 결과 GTX 470 및 480이 3분 30초 이내에 테스트를 완료한 것으로 나타났습니다. 이는 가속되지 않은 성능에 비해 약 35% 향상된 수치입니다. 이와 대조적으로 ATI HD 5870은 표준 인코딩 시 속도가 더 느렸지만 가속 시에는 3분 47초가 소요되어 39% 향상되었습니다.
따라서 CUDA는 긴 인코딩 작업에 소요되는 시간을 크게 줄일 수 있지만 이 단계에서는 그다지 많은 것을 제공하지 않습니다. 지원되는 필터 효과의 선택 그룹을 많이 사용할 때만 이점을 볼 수 있습니다. 실제로 Fermi의 컴퓨팅 능력이 주류 애플리케이션에서 널리 활용될지는 아직 지켜봐야 합니다. 많은 개발자는 Nvidia 하드웨어에서만 실행되는 CUDA 루틴에 투자하기보다는 DirectX에 내장된 기본적이지만 범용 컴퓨팅 기능을 고수하는 것을 선호할 수 있습니다.
팔릴까요?
우리는 특정 전문 분야에서 Fermi의 매력을 의심하지 않으며, 최대 6GB RAM을 갖춘 Quadro 및 Tesla 변형에 대한 Nvidia의 계획은 틀림없이 더 흥미로울 것입니다. GTX 480과 GTX 470이 오래 전에 인내심이 바닥났던 팬보이 군단을 되살릴 수 있을지 여부는 완전히 다른 질문입니다. GTX 480은 VAT를 포함해 £429로 비싼 반면, 보다 주류인 GTX 470은 여전히 VAT를 포함하여 £299를 돌려받을 것입니다. 5~10% 속도 향상이 더 조용하고 훨씬 더 효율적인 HD 5850에 비해 £70 프리미엄을 정당화할 수 있습니까? 우리는 그렇지 않다고 주장합니다.
