Nvidia RTX A4500 GPU bemutató és teszt

A csúcskategóriás professzionális munkaállomás GPU-k kínálatának növelése érdekében az Nvidia nemrégiben kiadta az RTX A5000 egy kissé alacsonyabb specifikációjú kistestvérét. Lássuk, hogy az Nvidia RTX A4500 hogyan teljesít a valós idejű vizuális, GPU renderelés és VR munkafolyamatok terén.

Amikor az Nvidia 2021 novemberében piacra dobta a 20 GB-os Nvidia RTX A4500 professzionális munkaállomás GPU-t, kicsit meglepett minket. Nem igazán láttuk szükségét egy olyan terméknek, amely az RTX A4000 (16 GB) és az RTX A5000  (24 GB) között helyezkedik el. A különbség egyszerűen nem volt olyan nagy.

De nem hétköznapi időket élünk. A folyamatos globális chiphiány miatt az RTX A4000 és az RTX A5000 szállítása enyhén szólva is hiányos volt. Amióta ezek az "Ampere" GPU-k 2021 tavaszán megjelentek, nagyon nehéz hozzájuk jutni. Az interneten látott msterségesen felhajtott árak némelyike pedig egészen eszement volt.

Az Nvidia RTX A4500 az RTX A5000 lecsökkentett változata. Úgy tűnik, hogy bevezetését elsősorban az Nvidia rendelkezésére álló szilícium alkatrészek vezérelték. Időközben az Nvidia GTC rendezvényén a vállalat bemutatott egy másik új GPU-t, az Nvidia RTX A5500-t, amely az RTX A6000 lecsökkentett változata.

Az Nvidia elmondta, hogy az A5500 nem csak egy kis teljesítménynövekedést ad az ügyfeleknek az A5000-hez képest, hanem javítja a "kínálat általános elérhetőségét". A vállalat elismeri, hogy korlátozott lett volna az elérhetőség, ha egész évben csak az RTX A5000-et gyártják.

Mi is az Nvidia RTX A4500?

Az Nvidia RTX A4500 dupla szélességű PCIe kártya, külsőre megegyezik az Nvidia RTX A5000-zel és specifikációiban is sokkal közelebb áll hozzá, mint a szimpla szélességű Nvidia RTX A4000-hoz.

Az RTX A5000-hez képest 4 GB-tal kevesebb memóriával rendelkezik, de ugyanazzal a GA102 grafikus processzorral, bár néhány magot letiltva, valamivel alacsonyabb órajellel és valamivel alacsonyabb fogyasztással (200 watt vs. 230 watt az egyetlen 8 tűs PCIe tápcsatlakozón keresztül).

Az RTX A4500 és az A5000 funkciókészlete gyakorlatilag megegyezik - négy DisplayPort 1.4a csatlakozó, 3D sztereó és NVLink -, így két A4500 GPU fizikailag összekapcsolható a teljesítmény skálázása és a memória megduplázása 40 GB-ra a támogatott alkalmazásokban. Ez lehet a 3D képkocka sebességének növelése az olyan pro viz alkalmazásokban, mint az Autodesk VRED Professional, vagy a nagyméretű jelenetek gyorsabb renderelése az olyan GPU renderelő programokban, mint a Chaos V-Ray.

Az egyik fő különbség a GPU-k között, hogy az RTX A4500 nem támogatja az Nvidia virtuális GPU (vGPU) szoftverét. Ha tehát virtualizálni szeretné a grafikus kártyát, hogy több felhasználót szolgáljon ki egy virtuális munkaállomáson, akkor az RTX A5000, A5500 vagy A6000-re lesz szüksége.

Teszteléskor

Az RTX A4500-at egy sor valós alkalmazási benchmarknak vetettük alá a GPU renderelés és a valós idejű vizualizáció terén. Minden tesztet az Intel Core i9-12900K alapú munkaállomáson végeztünk 4K (3840 x 2160) felbontáson, a legújabb 511.09-es Nvidia illesztőprogrammal.

A munkaállomás specifikációi:

• Intel Core i9 12900K processzor
• 128 GB memória
• 2 TB Samsung 980 Pro NVMe SSD
• Microsoft Windows 11 Pro, 64 bit

Egy Nvidia RTX A4000 GPU-t teszteltünk összehasonlításképpen ugyanezen a munkaállomáson.

Az Nvidia RTX A5000 GPU-t egy AMD-s konfiguráción teszteltük. Mivel az AMD Ryzen 5950X más architektúrával és alacsonyabb órajelenkénti utasításszámmal (IPC) rendelkezik, és a munkaállomáson más operációs rendszer futott, van itt egy csipetnyi alma és körte összehasonlítás. Az eredmények azonban így is elég jó képet adnak a relatív teljesítményről.

Az AMD CPU-tól azt várhatnánk, hogy a valós idejű 3D-s tesztek némelyikében kissé lefelé rontja a pontszámokat. Mivel azonban ezen benchmarkok többsége inkább GPU-, mint CPU-korlátozott, nem számítunk arra, hogy a CPU nagymértékben befolyásolja az eredményeket.

A GPU-s renderelési tesztjeinkben, mivel a CPU szerepe minimális, az összehasonlítás pontosabbnak kell lennie.

Valós idejű teljesítmény

Valós idejű (realtime) 3D-s tesztjeinkben nem volt hatalmas teljesítménykülönbség az RTX A4500 és az A5000 között. Az AutoDesk VRED Professional-ben az autóipari tesztmodellünkkel például az A5000 1,75% és 3,10% között volt gyorsabb az A4500-nál, az alkalmazott anti-aliasing szintjétől függően.

Az Enscape arch viz eszközben is hasonlót tapasztaltunk, 2,85%-os különbséggel, amikor nagyméretű irodai jelenetünket teszteltük

Az RTX A5000 jobban húzott előre az Unreal Engine-ben, különösen akkor, amikor a valós idejű sugárkövetést engedélyeztük az Audi autómodelljénél.

Az RTX A4000 és az A4500 közötti különbség sokkal nagyobb volt. Ez nem teljesen meglepő, mivel az RTX A4000 szimpla szélességű kártya, legfeljebb 140 W teljesítményt vesz fel, és az alacsonyabb specifikációjú GA104 processzorral rendelkezik. Az RTX A4500 körülbelül 20-25%-kal volt gyorsabb az A4000-nél.

Tehát realtime teljesítményben az A4500 sokkal közelebb van az A5000-hez, mint az A4000-hez.

GPU renderelés

A GPU renderelési benchmarkjainkban az RTX A5000 előnye az RTX A4500-hoz képest sokkal nagyobb volt.

A Chaos V-Ray RTX benchmarkban például 9,5%-kal volt gyorsabb, ami a KeyShot 10-ben 26%-ra nőtt. Ez azért lehet, mert ezek a benchmarkok mindhárom típusú feldolgozómagot - CUDA, Tensor és RT - használják (lásd a lenti keretes írást).

Az RTX A4500 következetesen gyorsabb volt, mint az RTX A4000, a legtöbb tesztünkben 20% és 26% között.

Következtetés

Ez egy nagyon érdekes időszak a professzionális munkaállomás GPU-k és általában a GPU-k számára. Bár a funkciók és az ár/teljesítmény tekintetében lehet, hogy egy adott modellre vetette a szemét, de hogy végül mi kerül a munkaállomásba, azt inkább a piacon elérhető kínálat diktálja. Mi például jelenleg "jelentős mennyiségű" RTX A4500-hoz jutottunk hozzá munkaállomás-építéshez, míg az RTX A5000 továbbra is hiánycikk.

Az RTX A4500 (és azóta az RTX A5500) bevezetése mindenképpen választási lehetőséget biztosít a vásárlóknak. Ha egy nagy teljesítményű, vizekre összpontosító GPU-t keresel sok memóriával, akkor az RTX A4500 és az RTX A5000 is igazi ütőkártya. Az árkülönbség nem óriási. És egy kis szerencsével talán találsz egyet, amelyik pontosan illik a költségvetésedhez és a munkafolyamatokhoz.

Milyenek az Nvidia RTX GPU-k?

Az Nvidia RTX GPU-k kifejezetten munkaállomásokhoz tervezett professzionális grafikus kártyák. A legtöbb HP Z, Dell Precision, Fujitsu Celsius és Lenovo ThinkStation munkaállomásban alapfelszereltségként megtalálhatóak, és olyan kisebb gyártók munkaállomásaiban is megtalálhatóak, mint amilyen a Szerver.Hu.

A Nvidia RTX GPU-k általában több memóriával rendelkeznek, mint a desktop "GeForce RTX" társaik, így nagyobb adathalmazokat tudnak kezelni, mind a geometria, mind a textúrák tekintetében. A magasabb kategóriás modellekben ez az ECC (Error Correcting Code) memória az összeomlások elleni védelem érdekében.

A szoftverek terén is van különbség. Az Nvidia RTX GPU-k speciális illesztőprogramokkal rendelkeznek, amelyek számos professzionális alkalmazáshoz tanúsítvánnyal rendelkeznek, és amelyeket független szoftvergyártók (ISV-k) és a főbb munkaállomás-gyártók tesztelnek.

A Nvidia RTX GPU-k háromféle feldolgozómaggal rendelkeznek:

• Nvidia "Ampere" CUDA magok az általános célú feldolgozáshoz.
• 3. Gen Nvidia Tensor magok az AI és a gépi tanuláshoz.
• 2. Gen Nvidia RT magok, amelyek a sugárkövetést (Ray Tracing) támogatják.

A különböző alkalmazások különböző módon támogatják ezeket a magokat. A legtöbb CAD és BIM alkalmazás például egyszerűen a CUDA magokat használja a raszterizálásra, hogy a vektoros adatokat pixelekre (raszteres képre) alakítsa át.

Az egyre több vizualizációs eszköz viszont mindhárom magtípust képes használni. Az Enscape nevű valós idejű arch vizuális szoftver például a CUDA-t használhatja a raszterizáláshoz, az RT magokat a sugárkövetési számítások gyorsításához, a Tensor magokat pedig az Nvidia Deep Learning Super Sampling (DLSS) számára.

A DLSS lehetővé teszi a jelenetek valós idejű renderelését alacsonyabb felbontásban, majd a mélytanuláson alapuló felskálázási technikák segítségével "tiszta és éles, nagy felbontású képet" ad ki. A cél a 3D teljesítmény növelése vagy a renderelési idő csökkentése.

Az Nvidia RT és Tensor magjai által felgyorsítható alkalmazások közé tartozik a Chaos V-Ray, Chaos Vantage, Solidworks Visualize, Luxion KeyShot, Unity, Nvidia Omniverse, Unreal Engine, Autodesk VRED és más alkalmazások.