NVIDIA Ada Lovelace Là Gì? GPU Nào Dựa Trên Ada Lovelace?

NVIDIA Ada Lovelace là gì? Khi cuộc cách mạng kỹ thuật đang liên tục thay đổi cách chúng ta trải nghiệm thế giới số, NVIDIA lại một lần nữa vươn lên với một bước tiến vượt bậc trong lĩnh vực đồ họa và trí tuệ nhân tạo nhờ kiến trúc “NVIDIA Ada Lovelace”. Khi mới được công bố, Ada Lovelace đã gây ra một làn sóng thảo luận không chỉ trong cộng đồng kỹ thuật mà còn cả với những người đam mê nghệ thuật số.

Trong bài viết sau, chúng tôi sẽ cho các bạn hiểu rõ hơn về NVIDIA Ada Lovelace. Cùng tìm hiểu nhé!

NVIDIA Ada Lovelace là gì?

NVIDIA Ada Lovelace là tên mã của một kiến trúc vi xử lý đồ họa (GPU) được phát triển bởi NVIDIA như là người kế nhiệm cho kiến trúc Ampere được tạo ra trước đó. Nó đã được công bố chính thức vào ngày 20/9/2022. Kiến trúc Ada Lovelace được thiết kế để cung cấp hiệu suất đáng kinh ngạc cho đồ họa chuyên nghiệp, trí tuệ nhân tạo, video và tính toán.

>> Xem thêm: Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?

Nó là mốc đánh dấu quan trọng cho sự phát triển của trí tuệ nhân tạo, ray tracing và đồ họa nơ-ron. Kiến trúc mới này mang lại một hiệu suất GPU cao hơn đáng kể.

Nó có tích hợp RT Cores thế hệ thứ ba cung cấp hiệu suất ray tracing tăng gấp đôi so với thế hệ trước, Tensor Cores thế hệ thứ tư gia tăng các công nghệ trí tuệ nhân tạo đột phá và các lõi CUDA mang lại xử lý tốc độ gấp đôi cho các hoạt động floating point (FP32) đơn chính xác so với các GPU thế hệ trước. Hơn nữa, các GPU NVIDIA Ada Lovelace còn nâng cao khả năng tăng tốc trí tuệ nhân tạo và thị giác video lên một tầm cao mới.

Ý nghĩa của tên mã Ada Lovelace

Tìm hiểu NVIDIA Ada Lovelace là gì bạn cần biết NVIDIA Ada Lovelace là kiến trúc Single-Core mới, được đặt theo tên của nhà toán học tiên phong người Anh Ada King, Lady of Lovelace, lập trình viên đầu tiên trên thế giới viết ra một chương trình máy tính (năm 1843).

Ada Lovelace là một nữ bá tước Lovelace có tên đầy đủ là Augusta Ada King (tên trước khi kết hôn là Augusta Ada Byron; 10/12/1815 đến 27/11/1852) là một nhà toán học và nhà văn người Anh. Bà nổi tiếng với công trình nghiên cứu về máy tính đa năng cơ khí dựa trên đề xuất của Charles Babbage – máy Analytical Engine.

Bà là người đầu tiên nhận ra rằng máy tính có thể được sử dụng nhiều hơn là chỉ tính toán và bà đã công bố thuật toán đầu tiên được tạo ra bởi một chiếc máy như trên. Kết quả, Ada Lovelace đã được coi là nhà phát triển phần mềm máy tính đầu tiên trên thế giới.

Các thành phần trong NVIDIA Ada Lovelace Architecture

Tensor Core thế hệ thứ tư

Biết NVIDIA Ada Lovelace là gì ta nhận ra các Tensor Core của NVIDIA cho phép và tăng tốc các công nghệ trí tuệ nhân tạo đột phá, bao gồm NVIDIA DLSS và tăng tốc tỷ lệ khung hình mới nhân lên NVIDIA DLSS 3. Các Tensor Core Thế hệ thứ tư mới của Ada có tốc độ vô cùng nhanh, tăng thông lượng lên đến 5 lần, đạt 1.4 Tensor-petaFLOPS bằng cách sử dụng FP8 Transformer Engine mới, được giới thiệu lần đầu trong GPU trung tâm dữ liệu Hopper H100.

>> Xem thêm: DLSS là gì?

Lõi RT thế hệ thứ ba

NVIDIA đã biến việc ray tracing thời gian thực trở thành hiện thực với việc phát minh ra Ray Tracing Cores (RT Cores), các lõi xử lý được thiết kế đặc biệt trên GPU để giải quyết các khối lượng công việc ray tracing yêu cầu hiệu suất cao. Các RT Core thế hệ thứ ba mới của Ada tăng hiệu suất RT-TFLOP lên hơn 2 lần, có gấp hai thông lượng giao cắt ray-triangle.

Các RT Core mới cũng bao gồm công cụ Opacity Micromap (OMM) mới và công cụ Displaced Micro-Mesh (DMM) mới. Công cụ OMM cho phép ray tracing nhanh hơn nhiều trên các hình ảnh alpha test thường được sử dụng cho cây lá, hạt bụi và hàng rào.

Tìm hiểu NVIDIA Ada Lovelace là gì bạn cần nhớ công cụ DMM cung cấp thời gian xây dựng Bounding Volume Hierarchy (BVH) nhanh hơn lên đến 10 lần với không gian lưu trữ BVH ít hơn đến 20 lần, cho phép thực hiện ray tracing thời gian thực trên những cảnh phức tạp về mặt hình học.

Sắp xếp lại thực thi Shader

Ray tracing hiện đại yêu cầu tính toán tác động của nhiều tia được chiếu vào nhiều loại vật liệu khác nhau ở trong cảnh, tạo ra một chuỗi công việc dịch lạc, không hiệu quả cho các bộ shader (shader tính toán các mức ánh sáng, bóng tối và màu sắc phù hợp trong quá trình hiển thị một cảnh 3D và được sử dụng trong tất cả các trò chơi hiện đại).

Shader Execution Reordering (SER) tự động tổ chức lại các công việc không hiệu quả trước đó thành các công việc hiệu quả hơn đáng kể. Cải thiện hiệu suất bộ shader cho những hoạt động ray tracing lên 3 lần và cho tốc độ khung hình ở trong trò chơi lên đến 25% với SER.

DLSS 3

Biết kiến trúc của NVIDIA Ada Lovelace là gì, bạn cần chú ý NVIDIA DLSS 3 là một đột phá cách mạng trong đồ họa dựa trên trí tuệ nhân tạo giúp tăng hiệu suất mạnh mẽ. Được cung cấp bởi các Tensor Core thế hệ thứ tư mới và Optical Flow Accelerator trên các GPU dòng GeForce RTX 40 Series, DLSS 3 sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo thêm khung hình chất lượng cao.

Bộ mã hóa AV1

Các card đồ họa được xây dựng dựa trên kiến trúc Ada có tích hợp bộ mã hóa NVIDIA thế hệ thứ tám (NVENC) mới với mã hóa AV1, mở ra một loạt các khả năng mới cho streamers, broadcasters và video callers.

Nó có hiệu suất cao hơn 40% so với H.264 và cho phép người dùng đang phát sóng tại độ phân giải 1080p có thể tăng độ phân giải phát sóng lên 1440p trong khi vẫn chạy ở cùng tốc độ bit và chất lượng.

GPU nào dựa trên Ada Lovelace?

Hiểu NVIDIA Ada Lovelace là gì, hãy nhớ NVIDIA đã phát hành một số GPU dựa trên kiến trúc Ada Lovelace. Trong phân khúc chơi game, ta có ba phiên bản – RTX 4070 Ti, RTX 4080 và RTX 4090. Đối với việc sử dụng chuyên nghiệp, ta chỉ có NVIDIA RTX 6000 “Ada Generation”. Ngoài ra, NVIDIA cũng đã thông báo về dòng GPU GeForce RTX 40 Series mới nhất của mình, gồm GeForce RTX 4060 và RTX 4060 Ti, dành cho chơi game 1080p và ứng dụng tạo nội dung.

Tất cả những GPU trên đều dựa trên kiến trúc GPU NVIDIA Ada Lovelace mới nhất với công nghệ tăng cường hình ảnh AI DLSS 3 và công nghệ tạo khung hình.

Lời kết

Vậy là bài viết trên đã cho các bạn biết NVIDIA Ada Lovelace là gì và kiến trúc của nó. Có thể thấy, NVIDIA Ada Lovelace đã đánh dấu một bước ngoặt quan trọng trong việc định hình tương lai của công nghệ. Nếu các bạn còn bất kỳ thắc mắc nào, hãy để lại bình luận vào dưới bài viết.

Tìm hiểu thêm các bài viết khác của Máy Chủ Sài Gòn bằng cách truy cập Website hoặc Fanpage của chúng tôi.