Nvidia "Ampere": Angebliche Spezifikationen der RTX 3080 Ti (GA102) aufgetaucht

Und ich schreibe Dir immer wieder, dass wenn es diese Alleingänge nicht gäbe, die natürlich auch bezahlt werden wollen, der Fortschritt noch weiter gebremst würde. Allein Vulkan ist da schon ein hervorragendes Beispiel dafür und der Beweis, was passiert, wenn zu viele Köche mitspielen.

Jede DOS- Application kann die Renderpipeline so weit anpassen, dass Du entsprechende Aufrufe an die DLSS2.0 Blackbox versendest und diese, normgerechte Ergebnisse ausspuckt, die Du verarbeiten kannst.
Du brauchst 3 Frames, Jitteroffset, Samplingzahl und entsprechend "rohe" Framebuffer in den unterschiedlich benötigten Auflösungen, die Du in die API speist.
Software ist Software. Und Du kannst letztenendes alles so weit runterbrechen, dass jeder Mist auf einem CISC Prozessor auch lauffähig wird. Du kannst auch sämtliche Grafik und die Shaderaufgaben über die CPU abbilden.

Die Frage ist dann nur, welche Performance mann dann noch erwarten darf. Und da hege ich meine erheblichen Zweifel, dass shadergestütztes RT (also ohne die Unterstützung speziell beschleunigender Schaltungen) in absehbarer Zukunft auch nur den Hauch einer Chance, gegen Hardwarebeschleunigte fixed- function Unterstützung hat.
Allein die Encoding und Decodingeinheiten der Video Codecs BEWEISEN eindrucksvoll, was fest- verdrahtete Einheiten für ein Spezialgebiet leisten können (für ähnliche immer wiederkehrende Aufgaben).
Wie erklärst Du Dir denn, dass genau diese Funktionen NICHT primär shadergestützt ablaufen und das schon seit Jahrezehnten?
Weil die Ingenieure zu blöd sind und den Vorteil Deines universellen, shadergestützten Ansatzes nicht erkennen wollen? Sicher nicht.
Die Dinger sind zu lahm. Mehr Komplexität, flexibilität - weniger Performance. Das war schon immer so.

Die Aufgaben beim En- und Decodieren bleiben immer primitiv die gleichen. Mal mit mehr, mal mit weniger rechenaufwändigen Algorithmen, aber immer nach den gleichen Mustern. Mit fixed Function entlastet man hier die gesamte GPU und ist x- Fach effizienter, wenn es um tatsächlichen Maximaldurchsatz zur benötigten Energie geht.
Brauchts alles nicht. Ginge auch mit einer CPU. Nur wäre man selten dämlich, alle Nachteile, die sich in der Effizienz ergeben, in Kauf zu nehmen, auch wenn man damit noch so flexibel wäre.

Du kannst Bitcoin auf CPUs, GPUs und ASICs minen. Schau Dir mal an, was wieviel bringt (weisst Du selbst) und warum das so ist. Sind dort ASIC- Systeme für Dich auch nur eine Zwischenlösung, bis CPUs schnell genug sind? Oder besteht schlichtweg keine Notwendigkeit den ASIC- Ansatz zu ersetzen, weil auch dieser evoltionär immer schneller wird und die eine Aufgabe (Bitcoin Mining) immer schneller erledigen wird als eine "klassische" CPU,

Datacenter und AI finden in dieser Form, wie Du es denkst nicht statt. Es ist eine billige offline- Lösung. Du bekommst mit den Treiberversionen seit DLSS 2.0 einen optimierten inferencing- Datensatz mit, wenn nvidia glaubt, diesen mal wieder gewinnbringend updaten zu können.
Völlig langweilig und unabhängig von dem, was wie gerade trainiert worden ist.
Und das auch nur, wenn man den Marketing- Aussagen von nvidia Glauben schenken darf.

Ich zerlege gerade diverse Renderpipelines und hoffe einem DLSS "auf die Spur zu kommen". Ich hege den Verdacht, dass dem "AI" hier viel zu viel (relative Aussage) Bedeutung zugemessen wird.
Die AI kann nämlich, wie schon mehrfach erwähnt, "nur" den Charakter eines Bildes beeinflussen. Das heisst, dass wahrscheinlich sehr wohl eine verbesserte Mustererkennung im Spiel stattfindet, die Kanten und alias- anfällige Linien besser geglättet werden, aber das erklärt nicht, wie vorher nicht sichtbare Geometrie plötzlich wie in einem Downsampling- Verfahren sichtbar sind.
Der AI Part wird, um es nochmals zu wiederholen, meines Erachtens maßgeblich dafür sein, dass diverse Kanten besser geglättet werden und Muster innerhalb einer Geometrie aufgewertet werden können. Mehr nicht.

Es ist aber auch egal, weil die Blackbox letztenendes das tut, was sie soll. Ein niedrig aufgelöstes Bild in ein hochaufgelöstest zu verwandeln. Und das mit "Unterschieden" die man allenfalls mit Standbild und Lupe feststellen kann. Im Positiven, wie im Negativen. Deswegen erübrigt sich dahingehend eigentlich auch jede weitere Diskussion.

Und zu GA100/A100 - Die sind 0! dafür gedacht hier irgendwelche Raytracing- Konstruktionen zu beschleunigen. Das sind Deep- Learning und inferencing- Schleudern, die in einer Dimension (meist eben nicht high- oder double- precision) Zahlen schieben, dass es einem schwindlig wird.

LG
Zero