News Packaging-Probleme unlösbar: 4-Tile-Variante von Nvidia Rubin wohl endgültig gestrichen

[AAS]

@foofoobar Viele moderne Inferenz- und Entwicklungswerkzeuge funktionieren zwar auch mit ROCm oder anderen Backends, die beste Performance, die schnellste Unterstützung neuer Modelle und die grösste Kompatibilität erhältst du derzeit meist mit NVIDIA-GPUs und CUDA.

 

[input_iterator]

Das könnte man doch für Gaming-GPUs übernehmen.

Das kannste auf das Gaming nicht übernehmen, weil es technisch etwas völlig anderes ist als echte Chiplet GPU. Mehrere getrennte GPU auf einer Karte bleiben immer separate Speicherpools, separate Scheduler, separate Render Pipelines und müssen über PCIe, oder NVLink synchronisiert werden, was viel zu langsam ist für die Datenmengen eines einzelnen Frames. Mal davon abgesehen gibt es keine Spiele mehr die Multi GPU Render Pfade nutzen. Das DX12 Explicit Multi GPU hat bis Heute noch wirklich niemand benutzt. Mal davon abgesehen ist der Skalierungsfaktor bescheiden.

Chiplets dagegen funktionieren nur, weil sie innerhalb eines Packages über extrem breite, kohärente Interconnects zu einer einzigen GPU Instanz verschmelzen, genau wie AMD das bei den MI350P/MI355X Karten macht, wo mehrere Compute Dies und IO Dies gemeinsam einen VRAM Adressraum, gemeinsame Caches und eine einzige PCIe‑x16‑Anbindung bilden. Das ist zwar ein monolithisches Design aus mehreren Teilen, aber eben keine Multi GPU Karte. Gaming GPUs könnten dieses Chiplet Prinzip zwar übernehmen, aber eben nur als ein GPU Chip mit mehreren Tiles, nicht als viele kleine GPUs, da die Spiele diese überhaupt nicht nutzen können.

 

[Nagilum99]

Verwundert jetzt nicht mal so sehr. Es gab schon viel "Dual"-GPU-Experimente, die gescheitert sind und nie auf den Markt kamen. Eben aus solchen Technischen Hintergründen.

Eigentlich sind sie früher immer aus anderen Gründen gescheitert...

 

[foofoobar]

@foofoobar Viele moderne Inferenz- und Entwicklungswerkzeuge funktionieren zwar auch mit ROCm oder anderen Backends, die beste Performance, die schnellste Unterstützung neuer Modelle und die grösste Kompatibilität erhältst du derzeit meist mit NVIDIA-GPUs und CUDA.

Arbeitest du für NV?

 

[gustlegga]

Wichtiger Grundsatz bei Speicher:
Kaufe, wenn er günstig ist, nicht wenn du ihn brauchst.

Danke. Hab ich gemacht als ich Ende 2024 den Ryzen3600 gegen einen 5700X3D getauscht hab.
2x16GB-3200 Kit raus und 2x32GB-3600 Kit rein. Konnte bei 120€ für die beiden GSkill Ripjaws Riegel einfach nicht widerstehen. Mit den alten Teilen hat der Vater von einem Freund seinen alten Core i5-4570 ersetzt.
Ob das Speicherupgrade Sinn gemacht hat sei mal dahin gestellt, aber zumindest vom RAM halt ichs jetzt locker bis Zen7 oder gar AM6 aus. GPU mal schauen was sich dann so Mitte nächsten Jahres mit RDNA5 tut.
Derweil reicht die 6700XT auch noch um ein bissl von dem mehr als reichlich vorhandenen alten Zeug von der Pile wegzudaddeln. Was soll ich den tun wenn Steam, GOG und Epic dauernd Gratiszeug unters Volk werfen. Ich claim ja eh schon nur was mich auch wirklich interessiert....😬

 

[eastcoast_pete]

Wenn Nvidia und TSMC das Packaging hier nicht in den Griff bekommen, könnte Nvidia es ja Mal mit Intels Packaging probieren 😜.

 

[SSD960]

Hat NVidia sich auch so lange ausgeruht wie Intel. Bis dann die Konkurrenz aufschliesst und hoffentlich vorbei zieht...Aber Wunschdenken.

 

[AAS]

Arbeitest du für NV?

Nein, aber ich benutze Intel und AMD Karten für meinen AI Stuff privat und kenne daher die Limitationen aus erster Hand.

 

[AAS]

Hat NVidia sich auch so lange ausgeruht wie Intel. Bis dann die Konkurrenz aufschliesst und hoffentlich vorbei zieht...Aber Wunschdenken.

Das Problem ist nicht die Hardware, sondern CUDA.

 

[Haggi20]

Hat Huawei dafür nicht kürzlich eine Lösung vorgestellt, die bereits angewendet wird?