RTX 2080 Ti: Beim Deep-Learning schneller und teilweise teurer als Vorgänger
Deep-Learning-Benchmarks zufolge ist die Geforce RTX 2080 Ti auch in dieser Disziplin deutlich schneller als ihr Vorgänger in Form der GTX 1080 Ti. Doch für die gleiche Leistung muss man tiefer ins Portemonnaie greifen.
Lambdalab hat sich Nvidias Geforce RTX 2080 Ti geschnappt und mehrere Deep-Learning-Benchmarks erstellt. Um den Mehrwert gegenüber der Vorgängergeneration zu verdeutlichen, jagte man die nicht mehr ganz taufrische Geforce GTX 1080 Ti durch denselben Parcours. Wenig überraschend erwies sich Nvidias jüngstes Flaggschiff durch die Bank als leistungsfähiger.
Doch der Mehrwert fällt nicht in allen Disziplinen gleich groß aus. Während bei den Half-Precision-Benchmarks (FP16) ein Plus von 60 bis 65 Prozent zu verzeichnen ist, kommt bei der Single-Precision (FP32) nur ein Gewinn von 27 bis 45 Prozent raus.
Nicht umsonst stellen die Tester im Bezug auf Deep Learning die Frage, ob sich die Anschaffung der GPU aus finanzieller Sicht überhaupt lohnt. Beim Thema FP16 kann man die Frage noch mit einem klaren Ja beantworten. Wer ausschließlich auf FP32-Training setzt, erhalte für 71 Prozent höhere Kosten aber nur eine um 36 Prozent höhere Leistung.
Auch Spieler müssen sich die Frage stellen
Damit kommen die Tester im Bezug auf Deep Learning zu einem ähnlichen Schluss, wie wir ihn bereits auf die Gaming-Performance betrachtet zogen. In unserem Test stellen wir unter anderem fest, dass Nutzer die Mehrleistung mehr als 1:1 bezahlen.
Erst die Geforce RTX 2080 (non-Ti) kostet und leistet ähnlich viel wie die Geforce GTX 1080 Ti. Auf der Habenseite stehen wie bei der großen Schwester Raytracing- und Tensor-Kerne, dafür umfasst der Grafikspeicher nur 8 statt 11 GiByte.
Den Preis empfinden auch viele unserer Leser als zu hoch. Bei einer aktuell noch laufenden Umfrage besteht derzeit nur wenig Kaufinteresse. Manche User sehen laut Kommentaren bisher auch nur wenig Mehrwert durch Raytracing, zudem werfen Nutzer ein, dass sie mit der Leistung ihrer Grafikkarte noch zufrieden sind und daher generell keine Neuanschaffung in Betracht ziehen.
Quelle: Lamdalab
Wenn 2008 ein 90nm Wafer 850€ gekostet hat, und ein 14/12nm angenommen 8500€, dann hat man ja die verzehnfachung
Ich hab lediglich erwähnt, dass die Dies hauptsächlich aus Silizium bestehen, und nicht aus Kupfer. nicht mehr und nicht weniger.
Was allerdings im Preis gestiegen sind, sind dann die aus Silizium bestehenden Wafer, wie schon richtig erkannt --> Quelle PCGH
würde eine Preissteigerung von 20% einen maximalen Preis von 120 € bei einer Abnhame von 10 Stück ergeben. NVIDIA wird sicherlich ein vielfaches dieser Menge abnehmen, aber rechnen wir den worst case.
Das ist ein verschwindend kleiner Teil der Gesamtkosten bei dem Endprodukt. Ein fertig belichteter Wafer hat im 90nm Verfahren 2008 schon 850 € gekostet (Wafer – Wikipedia). Selbst hier hätten wir es mit einer maximalen Preissteigerung von 2 % zu tun gehabt.
Da kannst aber davon ausgehen, dass die Gesamtkosten für 14/12 nm inzwischen wesentlich höher sind so das man auf Mehrkosten von vielleicht 0,2% (bei 8.500 € pro fertig belichteten Wafer) oder ähnlichen landet.
20 % hört sich erstmal sehr krass an, aber dies betrifft nur den Rohstoff an sich, der nur einen kleinen Kostenanteil am Endprodukt hat.
Und sogar bei denen liegst du falsch. Die Preise für Roh-Silizium sind gesunken - das wars dann aber auch schon.
Ich hab lediglich erwähnt, dass die Dies hauptsächlich aus Silizium bestehen, und nicht aus Kupfer. nicht mehr und nicht weniger.
Was allerdings im Preis gestiegen sind, sind dann die aus Silizium bestehenden Wafer, wie schon richtig erkannt --> Quelle PCGH
...wie auch immer, das NV Geschäft läuft.