Super Folge und ich kenn auch noch das

Praline Magazin :), man bin ich alt ^^

Im Zusammenhang mit Frame Generation habt Ihr diskutiert, wann es wohl GPUs mit 10 GHz Taktrate geben wird bzw. warum es sie noch nicht gibt.

Die kurze Antwort lautet: Weil GPUs so hohe Taktraten nicht nötig haben. Statt die Taktrate zu erhöhen, ist es effizienter, der GPU mehr Cores zu spendieren.

Woran liegt das?

Wenn man die Taktrate erhöht, steigt logischerweise die elektrische Leistung, die die GPU aufnimmt (wieviel Watt „zieht“ die GPU), und damit auch die Wärmeentwicklung. Die elektrische Leistung steigt aber nicht im gleichen Maße wie die Taktrate, sondern stärker — ungefähr quadratisch.

Ein Beispiel: Ich habe eine GPU, die mit 1 GHz läuft und dabei 50 Watt „zieht“. Wenn ich die Taktrate auf 2 GHz verdopple, vervierfacht sich die elektrische Leistung auf 200 Watt. Mein Spiel läuft jetzt bestenfalls doppelt so schnell, aber ich „verbrate“ dafür viermal so viel Strom und muss viermal so viel Wärme abführen.

Die Berechnungen, die eine GPU ausführt, lassen sich nun aber fast beliebig gut auf viele parallel arbeitende Cores aufteilen. Ein 4K-Display hat über 8 Millionen Pixel, und vereinfacht betrachtet kann man jedes Pixel unabhängig von den anderen berechnen — also potenziell parallel auf verschiedenen Cores. Man nennt das auch „embarrassingly parallel“ (https://en.wikipedia.org/wiki/Embarrassingly_parallel), weil es schon fast peinlich ist, wie gut sich die Berechnung parallelisieren lässt.

Wenn ich nun die Anzahl der Cores verdopple, verdoppelt sich auch die elektrische Leistung — anstatt sich, wie bei der Verdopplung der Taktrate, zu vervierfachen. Wenn ich meine GPU schneller machen will, ist es also wesentlich effizienter, die Anzahl der Cores zu erhöhen als die Taktrate.

Eine letzte Frage bleibt: Wenn das alles so ist, warum gibt es dann nicht GPUs mit 8 Millionen Cores, damit ich tatsächlich jeden Pixel eines 4K-Displays parallel zu den anderen berechnen kann? Der limitierende Faktor ist hier die Chipfläche. Mehr Cores brauchen logischerweise mehr Platz, und einen Chip kann man nicht beliebig groß machen.

Über die Jahre ist aber die Strukturgröße — die Größe der einzelnen Bauelemente auf dem Chip — immer kleiner geworden, und damit passen immer mehr Cores auf eine gegebene Chipfläche.

Ein Vergleich:

Die 1070 Ti von 2017 verwendet eine Strukturgröße von 16 nm. Sie packt 2432 CUDA Cores auf eine Chipfläche von 314 mm^2 und schafft damit 7,8 TFLOPS Rechenleistung. Die 4070 Ti von 2023 verwendet eine Strukturgröße von 5 nm. Sie hat 7680 CUDA Cores auf einem sogar etwas kleineren Chip von 294,5 mm^2 und schafft 35,5 TFLOPS. Die Taktrate ist zwar auch etwas angestiegen — 1,6 GHz bei der 1070 Ti, 2,3 GHz bei der 4070 Ti — aber die 4,5 mal so hohe Rechenleistung der 4070 Ti geht hauptsächlich auf das Konto der gestiegenen Core-Anzahl.

Dass Taktrate nicht alles ist, sieht man übrigens auch an der 4090. Sie ist mit 2,2 GHz sogar etwas niedriger getaktet als die 4070 Ti, liefert aber mehr als die doppelte Rechenleistung — weil sie eben auch mehr als doppelt so viele Cores hat.

(Für die Experten: Ich weiß, dass ich hier einiges vereinfache, aber es ging mir um die prinzipiellen Zusammenhänge.)

Ich muss sagen, diese Episode hat mir deutlich mehr zugesagt als die vorherige. In der letzten Runde hatte ich euch ja ein wenig kritisiert, da meiner Meinung nach zu viel Zeit mit dem gebashe an Juluis und Inibuilds verbracht wurde, während der eigentliche Inhalt etwas zu kurz kam. Doch diese Episode steuert wieder in die richtige Richtung. Macht weiter so, ausgezeichnet!

Ich freue mich bereits auf den nächsten Gast!

Ist es Sebastian Möbius (Mobiflight) den Ihr als Gast geplant habt?

Wenn ja, gewinne ich dann eine MiniFCU? 😉

Grüsse Markus