Русский
Открыть в Telegram

Ветка 🟢 Когда RTX 5090 «отдыхает»: анатомия процессорного бутылочного горлышка

15 сообщений · –
P
Видео
SaveClip_App_AQOBRK8nFmcXApzNbC_TiN24nQG9DpRNdLNgcqrtYvN1ldi · 4.2 МБ · нажмите — покажем
🟢 Когда RTX 5090 «отдыхает»: анатомия процессорного бутылочного горлышка Видео, где RTX 5090 соседствует с древним Intel Core i3-530 и 2 ГБ ОЗУ. Мир не успевает прогружаться, текстуры «плывут», а FPS болтается в районе 20-30. C точки зрения архитектуры — это идеальная иллюстрация того, как узкое место (bottleneck) превращает флагманскую видеокарту в бесполезный кусок кремния. В любой игре CPU и GPU работают в тандеме, но с разной скоростью. CPU отвечает за игровую логику: физику, ИИ, обработку ввода, расчёт положения объектов и, что критично, подготовку и отправку команд рендеринга видеокарте. GPU — исполнитель: он получает эти команды и рисует картинку. Проблема в том, что GPU сегодня в разы быстрее CPU. И если процессор не успевает подготовить кадр, видеокарта просто простаивает. В случае с i3-530 разрыв катастрофический: калькуляторы показывают 89–100% процессорного боттлнека для этой связки. То есть GPU загружен хорошо если на 40-50%, пока CPU «задыхается» под 100%. Игровой движок (в GTA V — RAGE) работает в несколько потоков: ✔️Game Thread — считает логику мира (физика, ИИ, коллизии); ✔️Render Thread — собирает данные для отрисовки; ✔️RHI Thread — отправляет команды в драйвер и GPU. Каждый draw call — команда «нарисуй этот объект» — имеет свою цену для CPU. Каждое изменение состояния (текстура, шейдер, буфер) — тоже. В открытом мире GTA V на экране одновременно находятся сотни объектов: машины, здания, NPC, трава, тени. Каждый объект — отдельный draw call. Старый i3-530 с двумя ядрами и низкой IPC физически не может обработать этот поток команд достаточно быстро. GTA V — это открытый мир, который потоково загружается (streaming) по мере движения игрока. Движок использует LOD (Level of Detail): вдали объекты упрощены, вблизи — детализированы. CPU постоянно вычисляет, какие LOD-модели нужно загрузить, какие выгрузить, и где они находятся в мире. Слабый процессор не справляется с этой задачей. Отсюда — знаменитые «пустые» улицы и здания-призраки, которые проявляются только через несколько секунд. GPU готов нарисовать всё в мгновение ока, но CPU не успевает даже сообщить ему, что именно нужно нарисовать. Помимо рендеринга, есть ещё два пожирателя процессорного времени: ✔️Физика и ИИ: поведение NPC, машин, столкновения. GTA V известна как игра, «выедающая» CPU именно из-за сложных систем симуляции. ✔️Оперативная память: 2 ГБ — это в разы меньше минимума (рекомендуется 8+ ГБ). Когда ОЗУ не хватает, система начинает свопить — сбрасывать данные на диск. Это убивает производительность даже без учёта CPU. Видеокарта готова отрисовать 200+ FPS, но процессор способен «скормить» ей данные только для 25-30. GPU ждёт. Кадры рождаются не тогда, когда их может нарисовать GPU, а тогда, когда CPU закончит подготовку следующего кадра. А какая у вас сейчас сборка ПК или на каком ноутбуке сидите, ребят? Давайте поделимся по фотографии в комментариях. #математика #физика #наука #gif #образование #разработка_игр #gamedev #math #physics 💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
63 · 4.5K ·
  1. H
    Так как скорость движения игрока слишком высока, движок не успевает выгрузить старые / подгрузить новые ресурсы. И это еще в GTA движок подгружает детали открытого мира динамически. А в каком-нибудь Far Cry движок просто ставится на паузу, пока область не прогрузится до определенного предела
  2. I
    Видео
    m2-res_480p.mp4 · 3.3 МБ · нажмите — покажем
  3. D
    ИИ это как раз нейросети, LLM, трансформеры, генеративные модели в общем смысле. И им нужны CUDA и тензоры, т.е. как раз GPU. А игровые боты это набор алгоритмов и они не особо сильно грузят CPU. Я думаю 10% максимум, от общей загрузки. А основной bottle neck CPU это симуляция игрового мира, физики, взаимодействий. Я года 2 назад покупал ноут для работы ML/DS, всё такое. Asus Rog G18 G814JIR-N6048 с RTX 4070 и i9-14900HX. Много ML задач на CPU выполняется, поэтому мощный проц полезен был. Но полные ультра настройки Cyberpunk 2077 он не тянул именно по GPU.
      1. D
        Немного шарю в матмоделях, тервере, матстате, ML/DS. В LLM (ИИ) постольку поскольку, больше как пользователь. Понимаю ограничения, плюсы и минусы. С нуля LLMку я бы закодить не взялся, хотя математическую идею понимаю.
        1. A
          А вот записал это себе в планы... Оно в планах уже месяца 4 лежит, и пока не расхачивается :- D
  4. A
    Зачем физику на CPU считать? Ещё лет 15 назад была тенденция, мол, физика отлично параллелится, и поэтому её переводят на GPU, даже запускал технодемки, где тысячи кубиков разлетались на сцене и это не лагало на Riva128. А сейчас снова считают на CPU. Что это, получается, физика на GPU теперь ещё одна утерянная технология древних?
    1. Д
      GPU хорошо справляется с монотонными задачами. А CPU с тяжелыми последовательными шагами, которые зависят друг от друга
    2. A
      Ну так вот буквально недавно была история, что PhysX понерфили на новых картах от нвидии ;)
        1. A
          Ну обрезали то есть. Убрали поддержку аппаратной физики.
    3. D
      Так физика это в том числе тот мир, который мы не видим, а не только картинка на мониторе. Невозможно вообще всё посчиать на GPU
    4. A
      Потому что GPU хорошо работает с простыми шейдерами, требующими маленький стек и не очень связнаные по данным потоки, а считать нужно не только такое... Частенько у группок есть кластерочек на CPU, и реже на GPU )
ТТехночатТехночат@physics_maths_code · группа · Технологии
3 126участников214пишущих за 30 дней
Лента площадки Открыть в Telegram

Открытая публичная лента из поискового индекса ChatCrawler — «Google по публичному Telegram»; обновляется по мере обхода площадки. Время — UTC.

Только публичный контент, официальный API Telegram. О проекте · Вопросы · Границы индекса · Убрать страницу из выдачи · Каталог · Поиск · Как мы считаем