GeForce 8000: DirectX 10 и универсальные шейдеры

GeForce 9000

GeForce 200

GeForce 400: DirectX 11 и тесселяция

GeForce 500

GeForce 600

GeForce 700

GeForce 8000: DirectX 10 и универсальные шейдеры

В ноябре 2006 года были выпущены первые видеокарты новой 8000 серии — GeForce 8800GTS и 8800GTX. Их сердцем стал чип G80, первенец новой архитектуры Tesla с поддержкой DirectX 10 и шейдеров версии 4.0.

Графическая архитектура была кардинально переработана. G80 состоит из восьми вычислительных блоков, именуемых кластерами текстурной обработки (TPC). Внутри TPC два потоковых мультипроцессора (SM), в каждом из которых два TMU и восемь универсальных скалярных шейдерных процессоров (SP). Равномерно распределяет работу между блоками диспетчер потоков Thread Engine. Помимо работы с графикой, поддерживаются расчеты с помощью нового API СUDA, разработанного NVIDIA.

Растровые блоки сгруппированы по четыре, и привязаны к 64-битному контроллеру памяти. У G80 шесть таких контроллеров. Таким образом, он обладает 384-битной шиной памяти, 24 ROP, 32 TMU и 128 SP. Для сравнения: в современном флагмане RTX4090 - 16384 SP, ровно в 128 раз больше. Шейдерные процессоры в новой архитектуре работают на собственной частоте. Она более чем вдвое превышает частоту ядра и масштабируется вместе с ней. Флагманская карта получила 768 МБ памяти GDDR3 с пропускной способностью 86 ГБ/c.

G80 обеспечивал качественную анизотропную фильтрацию с меньшим штрафом производительности, и поддерживал новые режимы сглаживания — MSAA 8x и CSAA. Тепловыделение чипа достигло 150 Вт. Для запаса по разгону модели оснащались двумя разъемами дополнительного питания 6-pin. Появилась поддержка 3-Way SLI, позволяющего объединить три новые карты в тандем.

В апреле 2007 года выпущено еще два чипа для младших карт серии. Первый — G84 с 32 SP, ставший основой серии GeForce 8600. Второй — G86 с 16 SP, предназначенный для карт 8500GT и 8400GS. Серия GeForce 8600 оснащалась двумя видами памяти: GDDR3 и DDR2. Более бюджетные карты использовали только DDR2. Обе линейки карт имели 256 или 512 МБ памяти.

Карты на флагманском G80 опережали конкурирующую серию Radeon HD 2900, но были очень дороги. G84 был лишь четвертинкой от старшего чипа, и не мог обеспечить хорошей скорости в DirectX 10. Серии требовались не слишком дорогие, но производительные карты, которые стали бы массовыми. В недрах NVIDIA уже кипела разработка еще одного чипа, который решил эту проблему. Встречайте — G92.

В основу G92 лег чип G80 с переносом на 65 нм техпроцесс и серией доработок. Конфигурация памяти была упрощена: осталось четыре 64-битных контроллера из шести. Таким образом, количество ROP сократилось до 16, а шина памяти стала 256-битной. Количество TMU было увеличено до 64 штук. G92 получил поддержку шины PCI-E 2.0, которая удваивает скорость «общения» карты с системой.

Первая модель 8800GT на основе нового ГП, слегка урезанного по блокам, была выпущена в октябре 2007 года. Спустя два месяца увидела свет 8800GTS 512 на полной версии чипа G92. Новые карты пользовались популярностью за счет высокой производительности: первая приближалась к 8800GTX, а вторая часто обгоняла ее. В январе 2008 года успешный чип лег в основу новой младшей карты серии 8800 — 8800GS.

GeForce 9000

GeForce 8800 на чипе G92 имели большой успех, но разрыв в производительности между ними и «середнячками» GeForce 8600 был очень большим. Эту ошибку исправила первая карта новой серии — GeForce 9600GT, основой которой стал чип G94. В его арсенале 16 ROP и 256-битная шина памяти, как и у G92, но вдвое меньшее количество SP и TMU. Невысокая цена вкупе с хорошей производительностью сделали карту не менее популярной, чем ее предшественники высокого класса.

Среди одночиповых решений NVIDIA лидировала, и ей некуда было торопиться. Конкурирующая серия Radeon HD3800 была медленнее, но выпуск двухчиповой 3870X2 в январе 2008 года подорвал позиции лидера. Поэтому в марте была представлена первая двухчиповая карта на архитектуре Tesla — 9800GX2. По сути, модель представляла собой пару объединенных 8800GTS 512 с пониженными частотами. Tепловыделение такого «бутерброда» составило 197 Вт.

Позже чип G92 стал основой карт других карт серии GeForce 9800, а также модели 9600GSO. ГП G94 лег в основу 9600GSO 512 и 9600GS. Основная часть моделей имела 512 МБ или 1 ГБ памяти GDDR3, а модели со 192-битной шиной — 768 МБ.

Для бюджетного сегмента был выпущен новый чип G96, представляющий собой «половинку» от G94 со 128-битной шиной памяти. Он использовался в моделях 9500GT и 9400GT, у которых встречались варианты как c памятью GDDR3, так и с DDR2.

В конце 2008 года NVIDIA перенесла удачные чипы G92 и G94 на более тонкий техпроцесс 55 нм. Обновленные версии заменили старые чипы в картах линеек GeForce 9600 и 9800, снизив их энергопотребление.

GeForce 200

В июне 2008 года, параллельно с расширением графической линейки GeForce 9000, NVIDIA представляет флагманские видеокарты следующего поколения — GTX260 и GTX280.

Чип GT200, используемый в картах, основан на архитектуре Tesla с некоторыми доработками. Шейдерным процессорам добавлена возможность одновременного исполнения двух инструкций, а части из них — поддержка вычислений FP64. ГП получил ускоренный темп работы с геометрическими шейдерами и увеличенное количество одновременно обрабатываемых потоков. Алгоритмы сжатия памяти стали более эффективными.

Строение чипа претерпело некоторые изменения. Теперь в каждом TPC не два, а три SM. Количество TPC увеличено с 8 до 10, вследствие чего полный чип имеет 32 ROP, 80 TMU и 240 SP. Восемь 64-битных контроллеров составляют 512-битную шину памяти GDDR3, которая в топовой карте имела пропускную способность свыше 140 ГБ/c. GT200 был крайне горяч и прожорлив, умудряясь потреблять до 236 Вт. Для его питания понадобилась комбинация из двух коннекторов — 6-pin и 8-pin.

ATI Radeon серии HD4000 были куда успешнее предшественников. Старшая HD4870 могла конкурировать с GTX260 при меньшем энергопотреблении, а двухчиповая HD4870X2 не оставляла камня на камне от GTX280 в играх, оптимизированных под CrossFire.

В конце 2008 года NVIDIA перенесла GT200 на техпроцесс 55 нм, тем самым немного остудив его горячий нрав. Эта версия нашла применение в обновленных моделях GTX260 216, GTX 275, GTX285, а также GTX295 — нового двухчипового короля графики, ставшего ответом на HD4870X2. Все карты на чипе GT200, за исключением GTX280 и GTX285 с 1ГБ, обладают нестандартным объемом памяти 896 МБ — это следствие урезанной до 448 бит шины памяти.

В 2009 году была представлена GTS250 на базе чипа G92, уже знакомого по предыдущим сериям. На моделях бюджетного ценового сегмента NVIDIA решила обкатать технологию производства 40 нм, выпустив три новых ГП: GT215, GT216 и GT218. Они получили слегка доработанную версию архитектуры Tesla с поддержкой DirectX 10.1 и шейдерной модели 4.1. Карты выпускались в двух вариантах — с 512 МБ и 1 ГБ памяти.

Старший чип GT215 с 96 SP лег в основу модели GT240, которая первой из карт компании получила версию с памятью GDDR5. Средний GT126 с 48 SP использовался в модели GT220. Оба чипа получили 128-битную шину памяти, в отличие от младшего ГП GT218 с шиной 64 бит. Он использовался в картах GeForce 205 и 210, и имеет всего 16 SP.

GeForce 400: DirectX 11 и тесселяция

Первые карты серии GeForce 400 с поддержкой DirectX 11, основными новшествами которого являются поддержка тесселяции и вычислений DirectCompute, были представлены в марте 2010 года. В их основу легла новая архитектура Fermi и уже обкатанный техпроцесс 40 нм. Конкуренты в этот раз выпустили новые карты быстрее — линейка Radeon HD5000 появилась на рынке на полгода раньше.

Дебютной новинкой стала карта GTX480 на чипе GF100. Он состоит из четырех вычислительных графических кластеров (GPC). В каждом из них находятся по четыре SM. Один SM содержит 32 SP и блок Polymorph Engine, предназначенный для работы тесселяции.

Полный GF100 имеет 48 ROP, 64 TMU и 512 SP. Шина имеет ширину в 384 бита, а в качестве памяти используется 1.5 ГБ GDDR5 с полосой пропускания 177 ГБ/c. Чип был очень сложным, трудно было добиться малого количества брака. Поэтому в топовой GTX480 использовалась урезанная версия GF100, TDP которого даже в таком виде достигло 250 Вт. ГП поддерживает технологию 4-way SLI, которая позволяет объединить силы сразу четырех карт.

Модель GTX470 вдобавок к еще более урезанному чипу получила меньшую ширину шины — 320 бит, из-за чего объем памяти составил нетипичные 1280 МБ. Младшая GTX465 получила 1ГБ 256-битной памяти, и растеряла львиную долю SP — их осталось всего две трети.

Карты на GF100 опережали предыдущее поколение до полутора раз, но стоили недешево, требовали мощного питания и хорошего охлаждения. В июле 2010 года была представлена GTX460: карта среднего ценового сегмента, получившая популярность. В ее основе чип GF104, получивший 384 SP и 256-битную шину. Он получил улучшения TMU, позволяющие обрабатывать текстуры FP16 вдвое быстрее.

GTX 460 имела две разновидности: с полной 256-битной шиной и урезанной до 192 бит. В первом случае объем памяти составил 1 ГБ, во втором — 768 МБ. Чип был немного урезан по блокам в обеих картах, но больше всего — в появившейся позже GTX460 SE.

По чистой производительности GeForce 400 были сравнимы с серией Radeon HD5000, но значительно опережали их при использовании тесселяции — соответствующий блок у карт ATI был слабее.

Осень 2010 года принесла с собой бюджетные новинки. Чип GF106 — половина от полного GF104, стал основой GTS450. Она имеет 1 ГБ 128-битной GDDR3 или GDDR5, хотя ГП поддерживает 192-битный интерфейс памяти.

GT440 получила две разновидности. Первая основана на урезанном по блокам GF106, но со 192-битной памятью GDDR3. Вторая — на чипе GF108, младшем в линейке. Он содержит всего 96 SP и обладает 128-битной шиной. Помимо GT440, этот же чип использует младшая GT430.

GeForce 500

Линейка GeForce 500 представляет собой обновление GeForce 400, и использует ту же архитектуру Fermi. Прирост производительности в этом поколении небольшой.

Чип GF110 пришел на смену GF100, повторяя его по устройству и количеству различных блоков. ГП получил удвоенный темп обработки текстур формата FP16, аналогично GF104 из прошлой линейки. К тому же, он научился более эффективно отбрасывать полигоны, невидимые в кадре. Благодаря отлаженному производству удалось повысить частоты и сохранить все блоки чипа активными во флагмане GTX580. Совокупность изменений ускорила карту на 15–20% по сравнению c GTX480.

GTX580 увидела свет в ноябре 2010 года. Как и предшественник, карта оснащалась 1.5 ГБ 384-битной GDDR5, хотя позже появились и варианты с 3 ГБ. Пропускная способность памяти возросла до 192 ГБ/c. GTX570 основана на том же чипе, но с частью отключенных блоков. Шину памяти урезали до 320 бит, а объем — до 1280 или 2560 МБ. Позже на основе еще более урезанного чипа были выпущены две модели GTX 560 Ti, отличающиеся различным количеством активных SP.

В январе 2011 года на сцену выходит GTX560 Ti на основе ГП GF114, являющегося ближайшим родственником GF104. Как и в случае с GTX580, старшая карта теперь имеет полный чип. Память 256-битная, аналогично предшественнику. Позже в продажу поступили GTX560 и GTX560SE, обладающие меньшим количеством активных SP, но сохранившие полную шину. Объем памяти всех моделей линейки — 1 или 2 ГБ.

Двухчиповая Radeon HD5970 конкурента в прошлом поколении осталась без ответа. В марте AMD, которая уже перестала использовать в названиях карт бренд ATI, запускает следующую «двухголовую» карту HD6990. На этот раз NVIDIA подготовила ответную меру: ей стала GTX590, представляющая собой склейку из двух GTX580 со сниженными частотами. TDP достиг внушительных 365 Вт, вследствие чего карта впервые потребовала двух дополнительных разъемов питания 8-pin.

Одновременно с GTX590 появилась GeForce GTX 550 Ti на базе наследника GF106 — чипа GF116. В отличие от предшественницы, она получила 1 ГБ 192-битной памяти. Это стало возможным благодаря микросхемам памяти с разной плотностью. Позже на базе того же чипа вышла GT545 с 1.5 ГБ GDDR3.

Младший чип получил название GF119. Имеющий всего 48 SP и 64-битную шину, он нашел пристанище в самой бюджетной карте серии — GT520.

GeForce 600

Первой картой новой серии стала GTX680, выпущенная в марте 2012. В ее основе лежит архитектура Kepler, которая получила внутреннюю реорганизацию и поддерживает часть возможностей DirectX 11.1/11.2.

В ГП архитектур Tesla и Fermi шейдеры работают на своей частоте не просто так: на старых техпроцессах было невозможно «впихнуть» в чип большое количество SP, вместо этого увеличивали их частоту. Чипы Kepler перешли на 28 нм техпроцесс, который позволил разместить больше SP на той же площади, а также преодолеть барьер частоты ядра в 1 ГГц. Поэтому от старой схемы отказались, приведя к единой частоты работы ядра и шейдеров.

Основой GTX680 стал чип GK104. У него четыре GPC, но мультипроцессоров в каждом не по четыре, а по два. Теперь они содержат в себе гораздо большее количество SP — 192. Блок тесселяции Polymorph Engine 2.0 стал быстрее. Полный чип содержит 32 ROP, 128 TMU и 1536 SP. ГП получил поддержку шины PCI-E 3.0, удваивающей скорость обмена данными между картой и системой.

Ширину шины сократили до 256 бит, но за счет более быстрой GDDR5 пропускная способность осталась на уровне GTX580. Появилась технология GPU Boost — теперь частота ядра не фиксированная, а динамическая, в зависимости от нагрузки на ГП и его энергопотребления. Последнее стало довольно скромным — 195 Вт.

Карта конкурировала с ранее представленной Radeon HD7970, обгоняя ее в старых проектах. А вот в новых все было не так однозначно: представительница AMD получила новую архитектуру GCN, в которой устранили слабые места прошлого поколения, и с каждой новой игрой разрыв между картами только сокращался.

Вскоре появилась GTX690 — двухчиповая карта с парой GK104 и TDP 300 Вт. За ней последовала GTX670 со слегка урезанным чипом. Младший вариант на GK104 — GTX660 Ti. Как и прочие карты на чипе, она имеет 2 ГБ памяти GDDR5, но отличается 192-битной шиной.

GTX 660 появилась через полгода после выхода флагмана. В ее основу лег чип GK106 с 960 SP, а память представляли 2 ГБ 192-битной GDDR5. Чуть позже свет увидели две версии GTX650 Ti на том же чипе: обычная с урезанной до 128 бит шиной, и версия «Boost» с полной шиной памяти. Часть блоков в этих картах была отключена. К тому же, в отличие от старшей, они были доступны в двух версиях: с 1 и 2 ГБ памяти.

Младшим чипом GK107 оснащались две карты, GTX650 и GT640. Обе имели полную версию чипа с 384 SP, отличия в частотах и типе памяти: первая оснащалась GDDR5, вторая — GDDR3. Бюджетные карты GT630, GT620 и GT610 были построены на чипах архитектуры Fermi: GF108 и GF119.

GeForce 700

В феврале 2013 года была выпущена карта GTX Titan, с которой началась история GeForce 700, хотя номинально в эту линейку модель не входила.

GK110, ставший основой карты, построен на той же архитектуре Kepler. По сравнению с GK104, чип разросся «вширь». Новый ГП имеет пять GPC, в каждом из которых три SM. В каждом SM значительно возросло число блоков FP64, обычно используемых для неигровых вычислений — с 8 до 32.

Полный чип имеет 48 ROP, 240 TMU и 2880 SP. При этом количество активных блоков в карте было слегка сокращено. GK110 обладает 384-битной шиной памяти, которую у GTX Titan представляют 6 ГБ GDDR5. Ее пропускная способность достигла 288 ГБ/c. Технология GPU Boost была обновлена до версии 2.0, позволяющей эффективней повышать частоту с учетом температуры чипа. TDP карты достиг 288 Вт.

GTX Titan предназначался в первую очередь для неграфических вычислений, но на некоторое время получил статус самого быстрого игрового решения. Спустя три месяца NVIDIA выпустила первую игровую карту на чипе GK110 — GTX 780. Чтобы не составлять конкуренцию GTX Titan, чип был урезан еще сильнее, а cкорость вычислений FP64 ограничена. Карта получила 3 ГБ памяти, хотя иногда встречались и варианты с 6 ГБ.

Спустя год эту пару на посту сменили GTX Titan Black и GTX 780 Ti, обладающие чипами GK110 со всеми активными блоками. В мае 2014 NVIDIA представила двухчиповый GTX Titan Z, ставший кульминационной точкой развития архитектуры Kepler и последней картой компании с двумя ГП.

AMD ответила картами серии R9 290. Как и в случае с парой GTX680/HD7970, новая пара GTX780 Ti/R9 290X с переменным успехом «бодалась» друг с другом. Флагман NVIDIA на старте был быстрее и стоил дороже, но со временем карта AMD стала его обгонять.

Ступенькой ниже карт на GK110 расположились модели на уже знакомом нам GK104. GTX 680 «превратилась» в GTX770. GTX 760 получила на четверть урезанный чип, но за счет 256-битной шины памяти, хорошей производительности и гуманной цены карта стала очень популярным решением. Обе карты оснащались 2 или 4 ГБ памяти.

Февраль 2014 года принес с собой новинки: GTX750 и GTX750 Ti. В отличие от прочих решений GeForce 700, в них использовался новый ГП архитектуры Maxwell — GM107, подробнее о котором мы расскажем в третьей части истории.

Более бюджетные карты серии использовали как старые чипы GK107 и GF108, так и новый бюджетный чип архитектуры Kepler — GK208. Аналогично GK107, он имеет 384 SP, но обладает вдвое меньшим количеством растровых и текстурных блоков. Шина памяти сокращена до 64-битной, а интерфейс подключения к системе ограничен режимом PCI-E 2.0 x8. Полный чип лег в основу GT730, версия с половиной активных SP использовалась в GT720 и GT710.

С появлением ОС Windows 10 линейки видеокарт GeForce 400, 500, 600 и 700 получили частичную поддержку DirectX 12. Но полностью соответствуют функциям нового API только более современные поколения видеокарт, которые поддерживают его изначально.

ПРОДОЛЖЕНИЕ СЛЕДУЕТ...

NVIDIA. Давний и бессменный лидер рынка дискретных графических процессоров. Рассмотрим, как появились и развивались видеокарты NVIDIA. Первая часть повествует о становлении графики компании в период до появления DirectX 10.

STG-2000: неоднозначный первенец

RIVA 128: совместимость с DirectX

RIVA TNT: мультитекстурирование

GeForce 256: аппаратная трансформация и освещение

GeForce 2

GeForce 3: шейдеры

GeForce 4

GeForce FX5000: ранний DirectX 9

GeForce 6000: DirectX 9.0c и HDR

GeForce 7000

STG-2000: неоднозначный первенец

NVIDIA была основана в 1993 году. Тогда происходил рост популярности трехмерных игр, который делал перспективным разработку 3D-ускорителей. Именно этим и занялась новая компания.

В течение двух лет NVIDIA разрабатывала свой первый продукт, и, наконец, представила его в мае 1995 года. Это была мультимедийная карта STG-2000 на базе чипа NV1. Плата имела разъем PCI и объединяла в себе 3D-ускоритель, блок работы с 2D-графикой и звуковую карту.

NV1 стал первым графическим чипом для IBM-PC совместимых компьютеров с поддержкой аппаратного текстурирования. Он имел по одному текстурному модулю (TMU), пиксельному конвейеру и растровому блоку (ROP). Чип производился по техпроцессу 500 нм и работал на частоте 12 МГц. В качестве памяти использовалось 2 или 4 МБ EDO RAM с пропускной способностью 600 МБ/c.

Особенностью NV1 стала работа с четырехугольными примитивами, аналогично приставке Sega Saturn. Несколько игр с этой приставки, такие как Virtua Fighter и Panzer Dragoon, были портированы на ПК и успешно работали на STG-2000.

Вскоре после выхода STG-2000 компания Microsoft представила API DirectX, работающий с треугольными полигонами. В итоге чип NV1 остался не у дел. NV2, разрабатываемый в недрах компании для приставки Sega Dreamcast, был отменен.

RIVA 128: совместимость с DirectX

В 1996 году NVIDIA приступила к работе над 3D-ускорителем, работающим с треугольными полигонами. В приоритете была максимальная совместимость с графическими API DirectX 5 и OpenGL 1.0. В основе ускорителя лежит доработанная архитектура прошлого чипа, получившая название Fahrenheit. Разработка увидела свет в августе 1997 года — тогда компания представила карту RIVA 128.

Сердцем модели стал чип NV3, выпускаемый по техпроцессу 350 нм. Как и предшественник, он имел по одному пиксельному конвейеру, ROP и TMU, но обладал гораздо более высокими частотами чипа и памяти — оба работали на 100 МГц. Память представляла SGRAM объемом 4 МБ. Ее полоса пропускания увеличилась до 1.6 ГБ/c благодаря 128-битной шине. Буфер кадра и текстуры могли храниться в системной ОЗУ. Чип NV3 одним из первых получил поддержку шины AGP 2x, но выпускались и PCI-карты.

RIVA 128 стала первым популярным продуктом компании благодаря совместимости с DirectX, неплохой производительности, а также сочетанию обработки 2D-изображения и 3D-ускорителя в одной карте — конкурирующая Voodoo Graphics от 3dfx Interactive для своей работы требовала дополнительной 2D-карты. Другой конкурент, ATI 3D Rage Pro, обладала сравнимой с RIVA 128 функциональностью, но часто была медленнее, и вдобавок не поддерживала OpenGL.

В феврале 1998 года NVIDIA выпускает обновленную RIVA 128 ZX. Объем памяти возрос до 8 МБ, а ее частота увеличилась на четверть.

RIVA TNT: мультитекстурирование

На фоне усиливающейся конкуренции со стороны Voodoo 2, NVIDIA понадобилось более производительное решение. Им стала RIVA TNT на базе чипа NV4, выпущенная в июне 1998 года. Модель получила поддержку мультитекстурирования, которое стало одним из главных нововведений DirectX 6 и OpenGL 1.2.

Конвейеров, ROP и TMU в NV4 стало по два. Чип научился работать с 32-битным цветом и 24-битным Z-буфером, в отличие от конкурирующей Voodoo 2, и получил более качественную фильтрацию текстур. Память представляли 8 или 16 МБ SDRAM. Модели все чаще стали оснащаться активным охлаждением, хотя чип еще мог обходиться и без него.

Voodoo 2 была популярнее и показывала более высокую производительность при использовании собственного API Glide, который к тому времени получил большое распространение в играх. Но Riva TNT привлекла внимание к DirectX и OpenGL. Единственная модель не способствовала популярности, поэтому в начале 1999 года NVIDIA решила расширить линейку новыми моделями RIVA TNT2.

Карты серии TNT2 основаны на чипе NV5. Новый техпроцесс 250 нм позволил повысить частоты до полутора раз. Чип получил поддержку шины AGP 4x, 32-битного буфера и текстур разрешением 2048х2048. Карты серии TNT2 оснащались 16 или 32 МБ памяти SDRAM. Для сравнения: у современной RTX4090 24 ГБ памяти. Или, по меркам 1998 года, 24576 МБ.

Бюджетные модели основывались на NV6, упрощенном варианте NV5 с 64-битной шиной. Самой быстрой картой с ним стала Riva TNT2 M64. Младшие модели со сниженными частотами получили названия Vanta и Vanta LT.

Главным конкурентом линейки TNT2 стала Voodoo 3. Несмотря на меньшие продажи и более низкую производительность, линейка RIVA TNT2 за счет разнообразия моделей нашла применение в компьютерах разных ценовых сегментов, тем самым поспособствовав популяризации 3D-игр.

GeForce 256: аппаратная трансформация и освещение

Развитие 3D-ускорителей в 90-е годы происходило бурно, но большую часть обработки графики все так же выполнял ЦП компьютера. В сентябре 1999 года Microsoft выпустила DirectX 7, который принес поддержку аппаратной трансформации и освещения (T&L) с помощью видеокарты.

В октябре 1999 года NVIDIA дает старт карте GeForce 256. В ее основе графическая архитектура Celsius. Чип NV10 имеет аппаратный блок T&L и четыре пиксельных конвейера, к каждому из которых привязано по одному ROP и TMU. 128-битная шина поддерживает два вида памяти — SDRAM и DDR. Пропускная способность модели с DDR была почти вдвое выше, чем у версии с SDRAM: 4.8 ГБ/c против 2.6 ГБ/c. Имелись версии с 32 и 64 МБ памяти.

На внедрение аппаратного T&L в игры потребовалось время, и на момент выхода дороговизна GeForce 256 не оправдывала чистого роста производительности без учета этой технологии. С оптимизированными играми в системах со слабым процессором карта могла значительно превосходить предшественников и конкурентов, но такое применение было маловероятно.

GeForce 2

В апреле 2000 года была выпущена первая карта серии GeForce 2 на базе чипа NV15, переведенного на техпроцесс 180 нм.

Новшеством по сравнению с NV10 стало два TMU на конвейер. TMU работают совместно с новым блоком Nvidia Shading Rasterizer, который смешивает текстуры для реализации эффектов мультитекстурирования. Таким образом, реализованы некоторые функции DirectX 8, хотя шейдеров у ГП еще нет. Используется память DDR. Ее полоса пропускания возросла до 7.3 ГБ/c.

В июне свет увидела бюджетная серия GeForce 2 MX. В ее основу лег чип NV11, получивший вдвое меньше блоков, чем NV15, но сохранивший 128-битную шину. Большинство карт серии оснащались памятью SDRAM, хотя существуют и варианты с 64-битной DDR.

С появлением GeForce 2 и первых Radeon от ATI, поддержка аппаратного T&L в играх стала распространяться все больше. Voodoo 4 и 5 появились позже, и уже не могли обогнать конкурентов по производительности при гораздо большей цене. В итоге, в конце 2000 года NVIDIA купила 3dfx Interactive, тем самым положив конец одному из конкурентов.

В отличие от прошлой линейки, карты серии GeForce 2 стали по-настоящему массовыми. Игры положительно откликались на удвоенное количество TMU, но производительность все чаще стала упираться в пропускную способность памяти.

GeForce 3: шейдеры

В феврале 2001 года была представлена GeForce 3. В ее основу лег чип NV20 на архитектуре Kelvin, производимый по 150 нм техпроцессу. Главным улучшением стала программируемая шейдерная архитектура с поддержкой DirectX 8.0.

Конфигурация NV20 схожа с предшественником: 4 ROP и 8 TMU. На каждый из четырех конвейеров приходится по пиксельному шейдеру. Еще один шейдер используется для обработки вершин, он совмещен с блоком T&L. 128-битная шина памяти стала использоваться более эффективно благодаря технологии сжатия Lightspeed Memory Architecture. GeForce 3 оснащаются 64 или 128 МБ памяти DDR.

NV20 получил поддержку сглаживаний MSAA и Quincunx, которые значительно быстрее доступного ранее SSAA. Работа анизотропной фильтрации улучшена, добавлена поддержка текстур разрешением 4096х4096. ГП поддерживает технологию RT-Patches, являющуюся одним из предков современной тесселяции, но так и не получившую распространения.

Производительность GeForce 3 в старых играх, не использовавших шейдеры, была на уровне или даже ниже прошлой линейки GeForce 2. Как и конкурирующий Radeon 8500 на чипе R200, карты стали раскрываться только с приходом игр с поддержкой DirectX 8. К тому времени компания выпустила следующее поколение карт, обладающее повышенной производительностью — GeForce 4.

GeForce 4

В феврале 2002 года были представлены GeForce 4 — новые представители архитектуры Kelvin, распространившие ее в массы. Чип NV25 схож с NV20, но имеет два вершинных шейдера, которые могли работать как сдвоенный блок T&L. Добавилась поддержка пиксельных шейдеров версии 1.3, требующаяся для совместимости с DirectX 8.0a. Сглаживание теперь отнимало меньше производительности. Ядру покорились 300 МГц частоты, а память ускорилась на четверть, хотя объем не изменился.

NV25 использовался в производительной линейке GeForce 4 Ti. В бюджетной линейке GeForce 4 MX использовался другой чип — NV17, который из-за отсутствия шейдеров ограничен DirectX 7. Он достаточно схож с NV11, использовавшимся в GeForce 2 MX, и немного быстрее него за счет частоты и поддержки технологии сжатия памяти.

В конце 2002 года появились модели на чипах NV28 и NV18. Они повторяли прежний ассортимент, но получили поддержку шины AGP 8x.

Ti-модели были дорогими, MX — дешевыми. Поэтому GeForce 4 MX пользовались популярностью. Но с появлением игр, которые задействовали шейдеры, их пользователи остались не у дел: в ранних проектах не отображались некоторые эффекты, а более поздние отказывались запускаться. Благо, после этой серии производитель избавился от подобной практики, и современные Ti-модели по функциональности не отличаются от обычных карт серии.

У ATI не было адекватного ответа на топовые GeForce 4 Ti до июля 2002 года, когда была выпущена гораздо более быстрая Radeon 9700 Pro с поддержкой DirectX 9. Но спустя полгода NVIDIA ответила новой линейкой — GeForce FX5000.

GeForce FX5000: ранний DirectX 9

В январе 2003 года NVIDIA выпускает первые карты линейки GeForce FX5000, рассчитанные на работу с DirectX 9. В их основе новая архитектура Rankine.

Потребляемая мощность превысила возможности слота AGP, поэтому GeForce FX потребовали дополнительного питания с помощью разъема MOLEX. Появилось автоматическое управление вентилятором в зависимости от температуры ГП.

Первыми стали карты серии FX5800 на основе 130 нм чипа NV30. 4 ROP и 8 TMU соседствуют с четырьмя пиксельными и тремя вершинными шейдерами, которые переработаны для поддержки шейдерной модели 2.0a и управления потоком команд. К 128-битной шине подключалось 128 МБ памяти нового типа — GDDR2. Качество сглаживания и анизотропной фильтрации улучшилось. К тому же, они стали меньше влиять на производительность.

Карты серий FX5600 и FX5200 вышли спустя два месяца. В их основе — чипы NV31 и NV34. По сравнению со старшим NV30, у них вдвое меньше TMU. Младший NV31 имеет несколько упрощений в работе конвейеров. В отличие от старшей карты, здесь использовалась обычная память DDR объемом 64, 128 или 256 МБ.

Во второй половине 2003 года NVIDIA выпустила обновленные чипы NV35 и NV36, пришедшие на смену NV30 и NV31. Пиксельные процессоры получили усовершенствования, повышающие производительность. NV36 лег в основу карт серии FX5700, которые комплектовались памятью DDR, GDDR2 или GDDR3. NV35 использовал обычную DDR, но за счет 256-битной шины превосходил NV36 по пропускной способности памяти в два раза. Этот чип использовался в серии карт FX5900.

Выпущенный позже NV38 представлял копию NV35, оптимизированную для достижения высокой частоты. Его обладателем стала топовая FX 5950 Ultra. В начале 2004 года NVIDIA выпускает модели серии с интерфейсом PCI-E x16, который реализуется с помощью чипа-моста HSI. Эти карты получают новый суффикс «PCX».

Несмотря на поддержку DirectX 9, серия FX работала с ним достаточно медленно из-за малого количества шейдерных блоков. Конкурирующие Radeon на базе чипов серии R300 в этом плане были быстрее. Повышение производительности в новом API принесет следующая серия карт — GeForce 6000 на новой архитектуре Curie.

GeForce 6000: DirectX 9.0c и HDR

Первые карты нового семейства выпустили в мае 2004 года — за несколько месяцев до прихода DirectX 9.0c, поддержкой которого они могли похвастать. Обновленный DirectX принес рендеринг в расширенном динамическом диапазоне (HDR) и шейдеры версии 3.0.

Большинство моделей линейки выпускались со 128 или 256 МБ памяти, за исключением топовой 6800 Ultra, которая имела вариант с 512 МБ. Эти карты первыми получили поддержку технологии SLI, позволяющей объединять силы двух ГП для ускорения работы игр.

Шейдерные процессоры получили множество улучшений и изменения в организации. Каждый пиксельный шейдер содержит в себе два ALU, занимающихся вычислениями. По четыре шейдера и TMU сгруппированы в пулы квадов, которые работают с фрагментами изображения 2х2 пикселя. В дебютном чипе NV40 четыре пула — то есть, 16 шейдеров и 16 TMU.

Помимо этого, в чипе шесть вершинных шейдеров, а также 16 блоков ROP. Интерфейс памяти 256-битный. Он способен работать с DDR, DDR2 и GDDR3, пиковая пропускная способность которой достигла 35 ГБ/c. NV40 используется в серии видеокарт GeForce 6800.

Практически каждая модель серии имела два вида: с интерфейсами AGP 8x и PCI-E x16. Мост HSI, ранее распаиваемый на плате, интегрировали на подложку ГП. AGP-варианты получали дополнительное питание через разъемы MOLEX, а для PCI-E карт стал использоваться привычный и сегодня разъем питания 6-pin.

Чип NV40 получил несколько обновлений. В NV41 был интегрирован мост HSI для реализации PCI-E варианта. NV42 перенесли на более тонкие нормы 110 нм, как и младшие модели чипов. NV45 остался на техпроцессе 130 нм, но получил оптимизации для достижения более высоких частот. Конкурирующая серия Radeon X800 превосходила GeForce 6800 при использовании шейдеров версии 2.0, но более современные шейдеры версии 3.0 не поддерживала.

Старшие карты были хороши, но достаточно дороги. В августе 2004 года NVIDIA выпускает видеокарту среднего ценового сегмента, сразу же ставшую хитом — 6600GT. Несмотря на более простой чип NV43, содержащий лишь 4 ROP, половину шейдерных процессоров и TMU от полного NV40, карта показывала хорошую производительность. Свою роль в этом сыграла быстрая память GDDR3, хотя шина памяти у нового ГП была урезана до 128 бит.

На основе NV43 вышли и другие модели серий 6600 и 6200, в которых была заблокирована часть имеющихся блоков. В младшем чипе NV44 осталась лишь половина блоков от NV43, за исключением трех вершинных процессоров. Этот ГП использовался в картах серии GeForce 6200 и 6500.

GeForce 7000

Серия GeForce 7000 также основана на архитектуре Curie, но с некоторыми доработками Карты получили улучшения в поддержке сглаживания: стали доступны гамма-коррекция и Transparency AA, за счет комбинации методов сглаживающий полупрозрачные текстуры.

Первенец серии GeForce 7800 был выпущен в июне 2005 года. Чип G70 получил шесть пулов квадов, 24 TMU и столько же пиксельных шейдеров. В состав последних, помимо векторных ALU, вошли два небольших скалярных ALU для простых операций. Это дало прирост производительности при выполнении сложных шейдеров.

Вершинные шейдеры изменений не претерпели, но их количество увеличилось до восьми. Аналогично NV40, у G70 16 блоков ROP и 256-битная шина памяти. Карты GeForce 7800 оснащались 256 или 512 МБ памяти GDDR3, которая обеспечивала полосу пропускания до 54 ГБ/c. Интерфейс PCI-E x16 теперь был интегрирован в чип, а для реализации шины AGP применялся «развернутый» мост HSI.

Среди продуктов NVIDIA эта линейка карт последней получила AGP-модели. После этого по сей день все видеокарты для соединения с системой используют только интерфейс PCI-E, в том числе современные NVIDIA RTX. В марте 2006 года на смену G70 пришел G71. Он производился по более тонкому техпроцессу 90 нм, который снизил TDP и увеличил рабочие частоты. На основе G71 были выпущены карты серии GeForce 7900, в том числе первые двухчиповые модели компании — 7900GX2 и 7950GX2.

Одночиповые GeForce 7900 модели конкурировали с картами серии Radeon X1800 и X1900, которые где-то превосходили, а где-то наоборот уступали продукции NVIDIA. Связка двух карт этих серий в CrossFire противопоставлялась двухчиповым 7900GX2 и 7950GX2.

В отличие от топовых, карты среднего и младшего ценового сегмента серии GeForce 7000 имели 128 или 256 МБ памяти. Средний сегмент представлял G73 — «половинка» старшего чипа, не считая еще один вершинный шейдер. К 128-битной шине памяти подключалась память DDR2 или GDDR3. Полный чип стал основой серии GeForce 7600, а урезанная версия — модели 7300GT.

Младший G72 использовался в сериях GeForce 7300 и 7200. Его характеристики по сравнению с G73 урезали вдвое. Ширина шины памяти у разных моделей — 64 или 32 бита. В основе модели 7100GS — чип прошлого поколения NV44.

GeForce 7000 стала последней линейкой с отдельными пиксельными и вершинными шейдерами. Следующая линейка GeForce 8000 принесла универсальные шейдеры, которые и до сих пор используются в любой современной видеокарте

ПРОДОЛЖЕНИЕ СЛЕДУЕТ...

NVIDIA — крупнейший разработчик графических процессоров. Это одна из самых дорогих компаний в мире, долгий путь которой начался более 30 лет назад. За это время она прошла множество технологических войн с конкурентами, а также сделала большие шаги в развитии ранее неизведанных направлений. О самых интересных моментах истории NVIDIA рассказываем в нашем материале.

Зарождение компании

В далеком 1993 году в США три инженера решили открыть собственную компанию. Это были Дженсен Хуанг, являющийся руководителем одного из подразделений LSI Logic, Кертис Прэм, который ранее был разработчиком графических чипов в IBM и Sun Microsystems, а также Крис Малаховски, на тот момент еще работавший в Sun.

Всех троих объединяло общее видение перспектив компьютерной области. Основатели будущей компании верили, что прорыва в скорости вычислений можно будет добиться только с помощью аппаратного ускорения. Они заметили, что игры были одной из самых сложных задач для ПК и имели высокие объемы продаж, поэтому решили сфокусироваться на разработке 3D-ускорителей.

Датой появления NVIDIA считается 5 апреля 1993 года. Тогда Дженсен Хуанг в роли генерального директора подписал ее первый устав. Компания начала свою работу с начальным капиталом всего в 40 000 долларов, но уже в первые годы получила 20 миллионов долларов на развитие от других компаний-инвесторов.

Своим именем NVIDIA обязана выражению «Next Version» (следующая версия). Именно так соучредители обозначали всю документацию компании в процессе подготовки ее проекта. Когда дошло дело до выбора названия, сначала было предложено «NVision». Но оказалось, что оно уже занято другой компанией. Поэтому Хуанг предложил заменить его на «Nvidia» — производное от латинского слова «invidia» (зависть).

Первые шаги

В мае 1995 года компания представила свой первый продукт — мультимедийную карту STG-2000 на базе чипа NV1. В ней были объединены ускорители 3D- и 2D-графики, а также звуковая карта. NVIDIA работала в бесфабричной модели — для выпуска чипов была привлечена компания SGS-Thomson Microelectronics.

NV1 работал с четырехугольными примитивами. Такую же технологию использовала приставка Sega Saturn. NVIDIA помогла в портировании нескольких игр с Saturn на ПК, и Sega предложила ей заняться разработкой графического чипа для своей следующей приставки Sega Dreamcast. Однако ставка на четырехугольники оказалась ошибочной. Sony и Nintendo в своих приставках использовали треугольные полигоны. А вскоре после выхода NV1 Microsoft представила графический API DirectX, который тоже работал только с треугольниками.

NVIDIA в это время разрабатывала чип NV2 для Dreamcast, но столкнулась с проблемами и никак не могла получить от него необходимую производительность. В итоге президент Sega Сеитиро Иримадзири сообщил Хуангу, что компания уже работает с другим разработчиком графических чипов. Однако Сеитиро не потерял веру в NVIDIA и убедил руководство Sega инвестировать в эту компанию 5 миллионов долларов.

Получив инвестиции и понимая бесперспективность первых чипов, Хуанг решает начать разработку 3D-ускорителей заново. В 1996 году он уволил более половины работников, а оставшихся усадил за работу над новым чипом NV3, которые должен был стать совместимым с DirectX 5 и работать с треугольными полигонами.

NV3 стал сердцем карты RIVA 128, увидевшей свет в августе 1997 года. На момент ее выпуска в NVIDIA осталось около 40 сотрудников, а оставшегося бюджета хватало им только на один месяц заработной платы. Эта ситуация породила выражение «Наша компания в тридцати днях от банкротства», которое стало неофициальным девизом компании. И много лет спустя презентации для сотрудников NVIDIA Хуанг начинал именно с этих слов.

За четыре месяца было реализовано около миллиона RIVA 128. Карта стала альтернативой для Voodoo Graphics от 3dfx, в отличие от нее предлагая 2D и 3D на одной плате. На конец 1997 года компании принадлежало около четверти рынка графических решений — весомая доля, учитывая множество производителей карт в те годы.

NVIDIA инвестировала полученную прибыль в разработку следующих моделей с поддержкой DirectX 6 — RIVA TNT, а потом и RIVA TNT 2. Производством новых чипов занялась компания TSMC. Обе карты стали успешнее предшественницы, способствуя массовому распространению как моделей компании, так и графического API от Microsoft. Конкурирующие Voodoo 2 и Voodoo 3 были производительнее, но и стоили дороже. За 1998 год чистая прибыль NVIDIA достигла 4,1 миллиона долларов, позволив ей развиваться дальше и проектировать новые графические чипы.

Ускоренный рост

В январе 1999 года компания стала публичной и разместила свои акции на бирже. Это принесло NVIDIA около 42 миллионов долларов, так как цена на акции только за первый день выросла в полтора раза. Благодаря этому рыночная капитализация компании уже на тот момент достигла 626 миллионов долларов.

В августе 1999 года NVIDIA анонсирует следующий продукт, который впервые называет GPU — графическим процессором. За несколько часов до его презентации на сайте компании появилась надпись: «Через 18 часов мир изменится». Этим продуктом стала видеокарта GeForce 256. Она получила блок аппаратной трансформации и освещения (T&L). Он был необходим для разгрузки ЦП от этой работы и поддерживался в новом на тот момент DirectX 7.

GeForce 256 увидела свет в конце 1999 года, положив начало новому поколению графики NVIDIA. Карта была дорога, а игр с поддержкой T&L на тот момент практически не было. Но именно она дала толчок этой технологии. Увидев потенциал NVIDIA, Microsoft выбрала их в качестве контрактного производителя графического чипа для своей консоли Xbox, снабдив и без того не бедствующую компанию авансом в 200 миллионов долларов.

Месяцем позже NVIDIA представила первую карта новой серии Quadro, предназначенную для использования на рабочих станциях для автоматизированного проектирования. Карта была основана на GeForce 256, но обладала удвоенным объемом памяти и собственными драйверами, оптимизированными для рабочих нагрузок. Таким образом компания разделила рынок игровых и профессиональных моделей, позволяя получать с последнего более высокую прибыль. Подход оказался успешным, поэтому карты Quadro стали выпускаться и на основе каждого следующего поколения графики NVIDIA.

GeForce 256 пробыла королем недолго. Уже в апреле 2000 года компания запускает линейку карты GeForce 2, а в июне — бюджетные GeForce 2 MX, распространившие T&L в массы. К тому же GeForce 2 стали первыми картами производителя, которые попали в виде дискретной графики в ноутбуки. Там они получили приставку «Go».

Voodoo 4 и 5 задержались, имели худшие характеристики и не смогли противостоять второй линейке GeForce ни в топовом, ни в бюджетном сегментах. В итоге в декабре 2000 года NVIDIA выкупила активы 3dfx за 70 миллионов долларов, получив в собственность все их прежние наработки. С этого момента на рынке дискретных видеокарт основными остались только две компании — NVIDIA и ATI.

Расширение деятельности

В 2001 году NVIDIA расширила свою деятельность, занявшись разработкой и выпуском чипсетов nForce для материнских плат на платформе AMD. Их особенностью стало встроенное видеоядро на базе GeForce 2 и качественный звуковой кодек. Чипсеты были тепло встречены публикой, поэтому после дебютных моделей новые решения выпускались каждый год.

Параллельно компания выпустила первую видеокарту с программируемой шейдерной архитектурой и поддержкой DirectX 8 — GeForce 3. Годом позже выходит линейка GeForce 4, сочетающая как производительные модели с шейдерами, так и бюджетные без шейдеров.

Популярность видеокарт и контракт с Microsoft принесли NVIDIA хорошую прибыль. Часть ее она вложила в новые разработки, часть — в покупку других компаний. Основные из них:

• 2002 год — Exluna Inc., занимающаяся ПО для рендеринга.

• 2003 год — MediaQ, разрабатывающая графические технологии для мобильных телефонов и КПК.

• 2004 год — iReady, занимающаяся сетевыми решениями и контроллерами для накопителей.

• 2005 год — ULI Electronics, производящая интегральные микросхемы.

• 2006 год — Hybrid Graphics, имеющая опыт в разработке игровых движков и графических библиотек.

NVIDIA росла «вширь», пробуя все новые и новые направления. Однако в графике она не всегда была лидером. Первые карты с поддержкой DirectX 9 в конце 2002 года представила конкурирующая ATI. Компания в попытке догнать их поторопилась с выпуском серии GeForce FX. Карты этой серии медленно работали в новом API, а стоили достаточно дорого. Поэтому с середины 2003 года доля рынка графики NVIDIA стала потихоньку падать. Этот момент совпал с уходом одного из основателей компании — Кертиса Прэма, который занимал должность главного технического директора.

В 2004 году NVIDIA выпускает линейку видеокарт GeForce 6000. Они стали первыми решениями с поддержкой DirectX 9.0c и избавились от низкой производительности благодаря новой графической архитектуре. Многие модели линейки получили технологию SLI, позволяющую объединять две карты для ускорения работы.

Несмотря на это, в середине 2004 года ATI впервые обгоняет компанию по количеству видеокарт на рынке. Однако NVIDIA удалось подписать контракт с Sony на разработку графического чипа для PlayStation 3, что дало ей дополнительные финансовые возможности для разработки следующих поколений видеокарт.

Чаша весов немного склоняется в сторону NVIDIA только спустя год, в середине 2005 года. Это происходит после выпуска линейки GeForce 7000, в архитектуре которой были устранены некоторые узкие места. Однако большого отрыва NVIDIA в тот момент достигнуть не удалось. Параллельно компания продолжает развивать чипсеты nForce, впервые представив их разновидности для платформы Intel LGA775. Но главный прорыв ждет NVIDIA впереди.

Игры плюс вычисления

Конец 2006 года стал ключевой точкой для NVIDIA по двум причинам. Первая из них — AMD купила компанию ATI. Intel не собиралась сотрудничать со своим прямым конкурентом, поэтому контракты на поставки дискретной и интегрированной графики, ранее приносившие ATI более половины дохода, теперь перешли к NVIDIA.

Вторая причина — запуск видеокарт серии GeForce 8000. Их главной особенностью стала универсальная шейдерная архитектура. Помимо заметного повышения производительности и совместимости с DirectX 10, она принесла с собой возможности неграфических вычислений. В феврале 2007 года NVIDIA представила собственный API CUDA, предназначенный именно для таких расчетов. С помощью CUDA компанией был разработан движок OptiX, служащий для визуализации методом трассировки лучей.

В мае были выпущены первые карты семейства Tesla, специально предназначенного для CUDA-вычислений. Tesla использовали графический процессор G80 от игровой карты 8800GTX: в C870 он был один, в D870 — два, а в S870 — целых четыре. Серверы на их основе обладали высокой производительностью в ряде задач, поэтому быстро стали популярными. С этого момента, помимо игровых и профессиональных карт, NVIDIA выпускала серверные решения на каждом поколении новых чипов.

После выхода GeForce 8000 доля дискретных карт NVIDIA начала расти, перешагнув отметку в 60 % уже к середине 2007 года. Топовые карты ATI были медленнее. Однако они стоили дешевле, что позволило конкуренту удержать треть рынка. Следующие линейки GeForce 9000 и GeForce 200 на той же архитектуре распространились годом позже и помогли NVIDIA удержать былые позиции. В 2007 году NVIDIA приобретает компанию PortalPlayer, которая занималась разработкой медиапроцессоров для плееров iPod. С этого момента появляется новое направление компании — разработка мобильных систем на чипе Tegra. Первая из них увидела свет уже год спустя.

В 2008 году состоялось приобретение Ageia — компании, разработавшей физический движок PhysX и плату-ускоритель для него. NVIDIA адаптировала полученные наработки, приспособив для просчетов физических эффектов свои ГП с ядрами CUDA — GeForce 8000 и более новые.

В 2009 году компания решает свернуть разработку чипсетов для материнских плат по ряду причин. Во-первых, Intel воспрепятствовала появлению сторонних чипсетов для своих новых платформ LGA1366 и LGA1156. Во-вторых, AMD после покупки ATI превратилась в главного конкурента, который снабжал собственные платформы графикой Radeon. Видя это, NVIDIA прекращает разработку nForce, переведя освобожденные ресурсы на другие направления.

В сентябре 2009 года вместе с Windows 7 Microsoft запускает новый графический API — DirectX 11. Одновременно AMD выпускает новые карты с его поддержкой. NVIDIA не успевает закончить разработку новых карт к сроку и выпускает их только через полгода.

Новинки вошли в серию GeForce 400. Они были сравнимы с конкурирующими Radeon в чистой производительности, а в тесселяции даже превосходили. Однако старшие карты были чрезмерно горячими и потребляли огромное количество энергии, поэтому многие пользователи сочли их неудачными. В конце 2010 года была представлена обновленная серия GeForce 500, но это был скорее легкий апгрейд — основные проблемы линейки хоть и стали мягче, но не исчезли.

В 2012 году NVIDIA меняет стратегию по разработке графических чипов. Для GeForce 600 серии она разрабатывает новую графическую архитектуру с прицелом не только на производительность, но и на энергоэффективность. Это впервые за долгие годы позволяет картам NVIDIA стать экономичнее аналогов от AMD.

2013 год приносит миру обновленную линейку GeForce 700. В ней впервые была представлена видеокарта серии Titan — топовая модель с большим объемом памяти для энтузиастов, балансирующая по стоимости между игровыми GeForce и профессиональными Quadro.

Мобильные устройства и автомобили

Параллельно дискретным видеокартам, NVIDIA продолжала развивать мобильные процессоры Tegra. Они нашли применение в нескольких смартфонах и планшетах, однако особой популярности так и не добились.

Несмотря на достижения компании в области графики, первые поколения Tegra использовали устаревшую графическую архитектуру, схожую с GeForce FX. И лишь в 2014 году NVIDIA выпускает два процессора Tegra K1 с графикой на архитектуре GeForce 600 серии. Примечательно то, что один из SoC впервые получил 64-битные ядра Denver. Они разрабатывались NVIDIA с 2008 года и стали одними из первых ядер, совместимых с 64-битной архитектурой ARM v8.

Denver на лету рекомпилирует код во внутреннюю систему команд, таким образом позволяя добиться высокой производительности. Изначально NVIDIA собиралась представить трансляторы и для ARM, и для x86-кода. Но лицензии на x86 так и не удалось добиться. Поэтому Denver, как и все последующие ядра, разработанные компанией, остались только ARM-совместимыми. Tegra K1 не светило широкое распространение на рынке гаджетов. Однако NVIDIA нашла своим разработкам другое применение, которое было гораздо перспективнее. В 2015 году компания запустила платформу Drive, предназначенную для бортовых компьютеров автомобилей. C ее помощью на ходу анализируются данные с камер и прочих датчиков. На основе них водителю предоставляются «умные» функции — такие, как помощь в управлении или контроль полосы. Вдобавок к этому платформа могла служить для воспроизведения мультимедии и прочих развлечений.

Чипы Tegra нашли применение в игровом планшете NVIDIA Shield и портативной консоли Nintendo Switch. Но после 2016 года в их линейке больше не было новых разработок. В 2020 году NVIDIA пыталась купить ARM. Случись это, компания захватила бы рынок ARM-серверов, и, вполне вероятно — мобильных SoC. Однако антимонопольные органы Великобритании выступили против сделки, поэтому она так и не состоялась.

Дело Tegra живо и сегодня в платформах серии Drive. Они разрабатываются и выпускаются до сих пор. Drive различных поколений можно встретить в автомобилях Mercedes, Hyundai, Kia, Toyota и Genesis. C 2023 года NVIDIA также выпускает собственные многоядерные ARM-чипы серии Grace — они используются в серверах.

Эпоха расцвета

Вычислительная мощность видеокарт NVIDIA еще с начала 2010-х годов привлекала компании, задачи которых слишком медленно выполнялись на центральных процессорах. В 2012 году на двух GTX580 была обучена нейросеть AlexNet, предназначенная для распознавания изображений. Она давала ошибочные результаты лишь в 15-16 % случаев, что на тот момент было очень хорошим результатом. Это всколыхнуло интерес к нейросетям, и через несколько лет даст огромный толчок к использованию ГП NVIDIA для их работы.

В 2014 году компания представляет видеокарты GeForce 900, обладающие поддержкой DirectX 12. Двумя годами позже на смену пришла серия GeForce 1000. Обе получились удачными, а на флагманскую модель второй линейки AMD впервые за последние годы не смогла ответить картой схожей производительности. Популярность NVIDIA устремилась ввысь — в 2015-2016 годах ее доля рынка дискретных ГП превысила 70 %.

Технологии глубокого обучения, ярким примером которых являются нейросети, не нуждаются в высокой точности вычислений. Видя рост их популярности, NVIDIA задумывается о модернизации своих графических процессоров специальными блоками, ускоряющими подобные вычисления. В декабре 2017 года компания представляет видеокарту Titan V на новой архитектуре. Ее ключевое отличие — отдельные тензорные ядра, специально заточенные для вычислений половинной точности.

Titan в этот раз стал лишь побочным продуктом. За полгода до ее презентации NVIDIA опробовала аналогичную архитектуру в вычислительных картах Tesla. На их основе были представлены компактные серверы NVIDIA DGX (Deep GPU Xceleration), обновленные версии которых компания выпускает с появлением каждой новой графической архитектуры.

В сентябре 2018 года NVIDIA представляет новую линейку игровых видеокарт GeForce RTX 2000. Их главные новшества — выделенные блоки для трассировки лучей и более производительные тензорные ядра второго поколения, которые научились работать с различными видами вычислений малой точности. В игровом применении эти ядра задействуются для работы технологии повышения производительности DLSS, а в вычислительном — заметно повышают темп работы технологий глубокого обучения.

2019 год ознаменовался еще одной крупной покупкой. NVIDIA приобрела Mellanox Technologies, разрабатывающую коммуникационные технологии для вычислительных кластеров. Ее наработки помогли компании еще больше укрепиться в среде высокопроизводительных вычислений. Последние поколения дискретной графики NVIDIA выпустила в 2020 и 2022 годах. GeForce RTX 3000 и 4000 серии, помимо повышения чистой производительности, принесли с собой в очередной раз усовершенствованные тензорные ядра и ускоренную трассировку лучей. Как и прежде, новые графические архитектуры были задействованы не только в пользовательских видеокартах и профессиональных решениях, но и в их аналогах, предназначенных для вычислений.

В 2023 году Nvidia выходит на первый план на рынке ИИ после того, как становится известно, что платформа OpenAI ChatGPT построена на базе 10 тыс. графических процессоров компании. Процессорами H100 компании для нужд ИИ заинтересовались другие крупные игроки. В мае Nvidia презентовала мощный суперкомпьютер DGX GH200 и платформу ACE, которая позволяет использовать генеративный ИИ в разработке видеоигр.

В феврале 2024 года стало известно, что компания создаст подразделение, которое будет изготавливать такие чипы на заказ. Кроме того, Nvidia представила новые продукты для AI PC (компьютеров с искусственным интеллектом), которые позволяют выполнять задачи искусственного интеллекта прямо на устройстве.

Заключение

Путь NVIDIA начинался с разработки графических карт для компьютеров в те времена, когда вокруг было множество конкурентов. Несмотря на это, компания вышла из гонки победителем и уже много лет является лидером на рынке дискретной графики. В последние годы ее доля превышает 80 %.

С появлением универсальной шейдерной архитектуры и API СUDA многие вычисления стало возможным выполнять на графических процессорах NVIDIA. А с появлением тензорных ядер чипы компании стали во много раз производительнее в задачах глубокого обучения. Поэтому уже полтора десятка лет высокий доход компании приносят не только игровые видеокарты, но и вычислительные решения для серверов. Благодаря недавнему буму технологий искусственного интеллекта выручка NVIDIA в этой сфере значительно возросла. В 2022 финансовом году она впервые сравнялась с доходами от игрового направления, а за последние пару лет — значительно превысила их.

Вследствие таких изменений в июне 2024 года капитализация NVIDIA впервые достигла 3 триллионов долларов, а капитал основателя и генерального директора Хуанга — 100 миллиардов долларов. Все эти годы он оставался на своем посту, как и Крис Малаховски, который является старшим руководителем по технологиям компании.

Учитывая эти факты, неудивительно, что в последние годы в приоритетах компании именно серверное направление, а не игровое. Впрочем, на игровом рынке NVIDIA действительно некуда торопиться. В трассировке лучей ее решения все так же быстрее, чем конкурирующие от AMD. Периодическое отсутствие топовых видеокарт в линейках «красных» тоже положительно влияет на «зеленых»: взгляды пользователей чаще всего обращены на битву флагманских решений двух компаний, даже если к покупке планируется бюджетная карта.

Помимо основных видов деятельности, NVIDIA продолжает заниматься решениями для профессиональной визуализации и автомобильными платформами. При этом часть из своих доходов компания постоянно финансирует в разработки новых чипов, что позволяет ей стабильно оставаться одним из лидеров полупроводниковой индустрии.

Ключевые достижения компании NVIDIA

В развитии Nvidia можно выделить несколько ключевых этапов.

1997 — выпуск первого 128-битного 3D-процессора RIVA 128;

1999 — изобретение графического процессора (GPU);

2001 — разработка собственной архитектуры NFORCE для процессоров;

2006 — выпуск платформы Compute Unified Device Architecture (CUDA), которая обеспечила параллельные вычисления на базе графических процессоров;

2007 — презентация ускорителей вычислений под названием Tesla для научных исследований;

2008 — запуск мобильного процессора Tegra или SoC для небольших устройств, таких как автомобильные компоненты, смартфоны и портативная электроника;

2010 — предоставление мощностей для запуска самого быстрого на планете суперкомпьютера Tianhe-1А;

2012 — запуск собственной нейросети для классификации изображений AlexNet;

2018 — выпуск первого графического процессора RTX, поддерживающего трассировку лучей в реальном времени;

2020 — запуск бета-версии платформы Omniverse, которая предназначена для разработки 3D-графики, дизайна и проектирования метавселенных;

2023 год — презентация ускорителя вычислений Hopper H100 NVL в дата-центрах для нужд ChatGPT;

2024 год — выпуск платформы GR00T (Generalist Robot 00 Technology) для обучения роботов-гуманоидов, которая позволит им понимать человеческую речь и воспроизводить движения людей.

Это лишь краткая история развития компании, и сюда не вместилась подробная история развития ее графических процессоров. История их развития будет рассмотрена в следующих статьях...

ПРОДОЛЖЕНИЕ СЛЕДУЕТ....

Исследователи Google представили модель GameNGen, способную симулировать прохождение DOOM в реальном времени.

Испанские исследователи создали модель AINU, способную определять онкологические и вирусные заболевания на самых ранних стадиях, до появления каких-либо видимых или ощущаемых симптомов. Этот ИИ замечает клеточные поражения на наноуровне, даже если их размер не превышает всего 20 нм (что в 5 000 раз меньше диаметра человеческого волоса).

Plaud представила новый носимый ИИ-гаджет, NotePin, стоимостью $169. Он предназначен для создания заметок и суммаризации всего, что происходит в жизни владельца.

В Gemini появились Gems – аналог кастомных GPT и Copilot Studio. Можно воспользоваться одним из преднастроенных Gem (среди них есть ассистент по программированию, редактор текста, карьерный консультант и т. п.) или создать нужного помощника с нуля.

Илон Маск недавно объявил, что Tesla теперь – в первую очередь компания по производству роботов, и электромобили она будет собирать только ради финансирования этой великой цели. Однако свежая модель Optimus совсем не впечатлила посетителей конференции в Пекине: роботы китайских производителей, например Unitree, выглядят очень продвинуто на фоне Tesla-бота.

Бывший исследователь OpenAI сообщил, что компания близка к созданию супер-ИИ, но его безопасностью буквально некому заниматься: за 2024 год из 30 специалистов по безопасности ИИ осталось всего 16.

Грядущий GPU от NVIDIA, Blackwell, демонстрирует 4-кратное увеличение скорости работы по сравнению со своим популярным предшественником, H100. Эта разработка подтверждает лидирующую позицию компании в нише, но потенциальные конкуренты тоже готовы сделать весомый вклад в развитие AI-инфраструктуры: стартапы Tenstorrent, Cerebras Systems, D-Matrix, Groq и SiMa.ai недавно представили чипы, которые во многом превосходят возможности существующих GPU от NVIDIA.

Привет!

Мы запустили еженедельную email-рассылку, посвященную последним новостям и тенденциям в мире искусственного интеллекта. Наша цель – держать подписчиков в курсе самых интересных открытий, исследований и приложений ИИ.

В еженедельных письмах ты найдешь:

• Новости о прорывных исследованиях в области машинного обучения и нейросетей.

• Материалы о применении ИИ в разных сферах – медицине, бизнесе, науке, производстве и образовании.

• Статьи об этических аспектах развития технологий.

• Подборки лучших онлайн-курсов и видеолекций по машинному обучению.

• Обзоры инструментов и библиотек для разработки нейронных сетей.

• Ссылки на репозитории с открытым исходным кодом ИИ-проектов.

• Фильмы, сериалы и книги, которые заслуживают внимания AI-энтузиастов.

🛠️ Инструменты

GPT Engineer – разрабатывает веб-приложения любой сложности.

Photoroom – продвинутый ИИ-редактор со множеством функций для модификации и улучшения качества изображений.

Documind – чат с PDF-документами.

Viggle – оживляет изображения, воспроизводя нужные движения из видеореференса.

Reddit Scout – ищет нужные обсуждения на Reddit и делает суммаризацию.

JobTailor – поможет найти работу вашей мечты.

MakeMyAnime – генерирует анимешные видео в любом стиле.

AI Ease – бесплатно создает профессиональные фотопортреты по селфи.

VoiceGen – гиперреалистичная озвучка и клонирование голоса.

Magicam – заменяет лицо на видео в реальном времени.

PackPack – браузерное расширение для сохранения, организации и суммаризации любого контента.

🤖 История случайного создания генеративного ИИ

Большинство ИИ-энтузиастов знает, что архитектура трансформера, которая стала основой нынешней технологии генеративных ИИ-моделей, была впервые представлена исследователями Google в 2017 году в публикации «Внимание – это все, что вам нужно». Однако мало кто знает, что генеративные способности трансформера возникли буквально сами собой. Это стало полной неожиданностью для разработчиков модели – изначально они ее создавали для продвинутого машинного перевода, а не для генерации текста.

«Я был шокирован, ошеломлен. Я думал, что мы придем к чему-то подобному через двадцать, двадцать пять лет, а оно просто появилось», – сказал Эйдан Гомес, один из разработчиков первого GPT, о своем революционном детище. Даже сейчас, спустя годы после создания, исследователи команды признают, что многие аспекты работы трансформеров остаются непонятными для них. Как именно было совершено одно из самых важных технологических открытий XXI века, разработчики рассказали журналисту The New Yorker.

Команда из восьми человек работала без устали в течение 12 недель, иногда даже ночуя в офисе. Их задачей было разработать более эффективную систему перевода, способную обрабатывать язык без строгой последовательности, которая замедляла все существующие системы.

Ключевой инновацией стало использование механизма самовнимания в качестве основного компонента модели. Этот подход позволял системе оценивать все слова в тексте одновременно, определяя их взаимосвязи и важность. Самовнимание было известно давно, но до тех пор исследователи всегда использовали его совместно с другими компонентами. Кроме того, самовнимание реализуется с помощью матричного умножения, и на современных GPU эту операцию можно выполнять очень эффектно.

Прорыв произошел, когда они обнаружили, что их модель достигла впечатляющего показателя по BLEU (метрика оценки качества машинного перевода) – более 26 баллов для перевода с английского на немецкий, превзойдя предыдущие системы за считанные часы обучения вместо дней.

Однако настоящий сюрприз ждал их впереди – оказалось, что трансформер способен не только переводить, но и генерировать текст. Исследователи обучили модель на статьях из Википедии (это заняло два дня, в течение которых было обработано чуть менее половины контента энциклопедии) и дали ей задание – написать несколько статей о несуществующем объекте под названием The Transformer. К их изумлению, система сгенерировала пять совершенно правдоподобных статей о вымышленных объектах, включая детальные описания несуществующей японской панк-группы и австралийского ситкома.

Эта неожиданная способность к генерации текста поразила создателей трансформера. Полного понимания того, как это стало возможным, у них нет и сейчас, хотя принцип работы модели в общих чертах стал очевиден сразу же:

• Механизм самовнимания позволяет системе находить релевантные связи между словами в большом объеме текста.

• Система учится на основе паттернов в данных, не ограничиваясь предписанными правилами грамматики или синтаксиса.

• Трансформер обучается продолжать текст, устанавливая отношения между токенами (группами букв, знаков препинания и пробелов).

• Увеличение размера модели и объема данных для обучения приводит к значительному улучшению производительности.

🎥 Лучшие AI-инструменты для редактирования видео

Adobe Premiere Pro, известный видеоредактор, теперь предлагает множество инструментов на основе искусственного интеллекта. Некоторые из самых интересных функций включают:

• Редактирование клипов с помощью текстовых промптов.

• Автоматическую категоризацию аудио – распознает тип звука (музыка, звуковые эффекты, диалоги и т. д.) и предлагает соответствующие инструменты.

• Преобразование речи в текст – автоматически создает транскрипты и субтитры на 18 языках.

Подходит для: проектов и специалистов среднего/профессионального уровня.

DaVinci Resolve также предлагает множество инструментов на основе ИИ. Одна из самых интересных функций – распознавание лиц. Она позволяет автоматически группировать клипы по лицам. Это особенно полезно при работе с видеозаписями мероприятий с большим количеством людей.

Подходит для: пользователей и проектов любого уровня.

CapCut – популярное приложение для редактирования видео, известное простотой в использовании. Оно предлагает множество инструментов на основе ИИ, включая автоматическое создание коротких клипов из длинных видео.

Подходит для: создания коротких видео формата TikTok, Instagram* Reels или YouTube Shorts.

Runway специализируется на ИИ-инструментах для генерации и редактирования видеоконтента. Предлагает очень широкую функциональность, но редактирование может быть сложным для начинающих пользователей (а вот генерацией пользоваться очень просто).

Подходит для: опытных специалистов.

InVideo – очень простой и в то же время достаточно мощный инструмент для генерации и редактирования коротких видео.

Подходит для: новичков без опыта редактирования.

ClipChamp – приложение для редактирования и озвучивания видео от Microsoft. Отличается огромным выбором и гибкостью настройки голосов.

Подходит для: начинающих, желающих создавать короткие видео.

Descript – предлагает разные инструменты для обработки видео, включая автоматическое создание транскриптов.

Подходит для: пользователей без опыта, которым нужно редактировать короткие видео и генерировать транскрипты.

Wondershare Filmora – кроссплатформенный видеоредактор, известный простотой и многофункциональностью. Предлагает множество инструментов на основе ИИ, включая интерполяцию кадров и удаление вокала.

Подходит для: пользователей и проектов начального/среднего уровня.

✊ Сделай сам

Генераторы изображений зачастую работают слишком медленно, а все существующие методы ускорения этих моделей требуют большого количества тренировочных изображений. Разработчики SwiftBrush представили новый метод обучения, который не требует реальных изображений. Этот метод вдохновлен технологией создания 3D-моделей по текстовым описаниям и позволяет быстро обучить модель для создания качественных изображений с одного раза.

Video Foundation Model Evaluation Framework – мощный инструмент для работы с видеоданными. Он позволяет анализировать видео, сравнивать их и извлекать из них полезную информацию. Основная функциональность:

• Оценивает качество эмбеддингов на разных наборах данных (Kinetics-400, Something-Something-v2, Moments-in-Time, Diving 48).

• Находит похожие видео на основе векторных представлений.

• Определяет начало и конец действий в видео.

• Разбивает видео на сегменты, соответствующие разным действиям.

• Визуализирует векторные представления.

LayerPano3D – генератор иммерсивных 3D-сцен, которым можно найти применение в AR/VR, геймдеве и интерактивном обучающем контенте.

* Instagram принадлежит компании Meta, деятельность которой признана экстремистской и запрещена на территории РФ.

Автор рассылки: Наталья Кайда

Nvidia вообще заявила, что хотя их чипы для ИИ пользуются высоким спросом, долгосрочные перспективы этого направления остаются неопределенными. Компанию также беспокоят растущие регуляторные требования и возможные юридические проблемы, связанные с использованием ИИ.

В свою очередь Meta в своем отчете указала на несколько серьезных проблем, которые могут возникнуть при использовании ИИ в бизнесе, включая распространение дезинформации и создание фейков. Компания также отметила, что не может контролировать, как третьи стороны используют их ИИ-технологии, что может привести к нарушению законодательства и распространению вредоносного контента.

Что получилось в итоге? Инвесторы добавили более $2 триллионов к рыночной стоимости крупных техногигантов в ожидании, что ИИ станет золотой жилой. Однако даже самые оптимистичные прогнозы показывают, что доходы от ИИ пока не такие впечатляющие, как хотелось бы. Microsoft, например, ожидает заработать около $10 миллиардов на продажах, связанных с генеративным ИИ, в этом году. А это всего лишь малая часть от того, что инвесторы надеялись увидеть. И все это подогревается фактом, что многие компании пока даже не понимают, как им использовать ИИ для повышения продуктивности. Хотя проплаченные исследования показывают, что многие компании уже "регулярно используют" ИИ, реальный эффект на экономику пока не столь заметен. Что и требовалось доказать.