Nvidia RTX 5000: potwory i spółka!
Uznany informator branżowy, ukrywający się pod pseudonimem @kopite7kimi, opublikował wstępne specyfikacje modeli RTX 5080 i RTX 5090. Jeśli te informacje się potwierdzą, możemy spodziewać się jednego potwora wydajności i o połowę mniej wydajnego „potworka”.
Uznany informator branżowy, ukrywający się pod pseudonimem @kopite7kimi, opublikował wstępne specyfikacje modeli RTX 5080 i RTX 5090. Jeśli te informacje się potwierdzą, możemy spodziewać się jednego potwora wydajności i o połowę mniej wydajnego „potworka”.
Nieco skromniej prezentuje się GeForce RTX 5080. Układ GB203 ma dysponować 10 752 rdzeniami CUDA, co stanowi prawie dokładnie połowę mocy obliczeniowej flagowca. Karta będzie wyposażona w 16 GB pamięci GDDR7 na 256-bitowej szynie, a jej TGP ma wynosić 400W. Dzięki wykorzystaniu szybszych pamięci GDDR7, RTX 5080 powinien znacząco przewyższać swojego poprzednika, szczególnie przy wysokich rozdzielczościach.
Którą kupujecie?
Co ciekawe, różnica w specyfikacji między RTX 5090 a RTX 5080 wydaje się nadzwyczaj duża. Zastanawiające jest, czy Nvidia planuje stworzyć nową kategorię wydajnościową. Warto przypomnieć, że w obecnej generacji RTX 4090 jest o około 35% wydajniejszy od RTX 4080 przy rozdzielczości 4K i ustawieniach ultra. Natomiast specyfikacje RTX 5090 sugerują, że może on być nawet dwukrotnie wydajniejszy od RTX 5080.
Pojawia się pytanie, dlaczego Nvidia zdecydowała się na taką strategię. Jednym z technicznych wyjaśnień mogłoby być zastosowanie w RTX 5090 architektury wieloczipowej, składającej się z dwóch układów GB203. Takie rozwiązanie było już wcześniej przedmiotem spekulacji, a karty z serii datacenter GB100/GB200 rzeczywiście korzystają z tej architektury.
Alternatywą byłoby stworzenie monolitycznego układu graficznego z ponad 21 760 rdzeniami CUDA w procesie technologicznym TSMC klasy 4 nm. Taki projekt skutkowałby powstaniem układu o powierzchni około 650 mm². Ze względu na duży rozmiar, trudno byłoby osiągnąć wysoką wydajność produkcji, dlatego zwykle stosuje się redundancje – przykładowo, układ AD102 w RTX 4090 ma maksymalnie 144 Streaming Multiprocessors (SM), ale tylko 128 jest aktywnych.
Niezależnie od wybranego podejścia, należy spodziewać się, że flagowy RTX 5090 będzie produktem niezwykle drogim. Biorąc pod uwagę obecne trendy rynkowe, szczególnie rosnące zainteresowanie obliczeniami AI, Nvidia może priorytetowo traktować rozwój układów dla centrów danych, a dopiero później adaptować je na potrzeby rynku konsumenckiego.