【PC】RTX 3080は2080の2倍速で699ドル〜。なお日本では10万9800円から [すらいむ★]
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RTX 3080は2080の2倍速で699ドル〜。なお日本では10万9800円から
そしてTwitterのトレンド入りする「ASK税」という文字列。
えらい勢いでゲーム市場が注目されているメタバース前夜のこのタイミング。
NVIDIAが新型GPU「RTX3090」「RTX3080」「RTX3070」を発表しました。
8K/60FPSや4K/120FPSの映像出力に対応しており、8K動画編集や3Dレンダリングもお手のもの、バーチャル背景・Webカメラのヌルヌルフレームレート・マイクノイズ除去など各種機能を生かした実況も軽々とこなしてくれそうな新シリーズに期待が集まっています。
まずは9月17日発売のRTX3080から見ていきましょう。
RTX 2080の2枚分のパワーを持つRTX 3080
「RTX 3080」はGPGPUであるNVIDIA A100譲りの7nmプロセスAmpereを採用。
メモリもGDDR6Xの10GBとなっており、CUDAコアは8704にまで到達しました。
何が言いたいのかというと、昨日まではコンシューマー向けGPUの最高峰といえたRTX 2080 Tiを軽く凌駕し、RTX 2080の約2倍のポテンシャルを持つGPUになった、ということ。
グラボ2枚差しのNVlink SLI環境でなければ到達できなかった美映像のゲーム世界に、1枚のグラボでダイブできるってただただすっごい。
（以下略、続きはソースでご確認下さい）
ギズモード・ジャパン 9/2(水) 11:30
https://news.yahoo.co.jp/articles/1052e767c17c87b228293e7b73994cac736b350e 3080、性能すごいけど、消費電力320Wはちょっと...
やはり性能、価格、消費電力において3070がコスパのバランスいい気がする >>7
半年後位にはそれ位になるんじゃね?
さすがに出てすぐは無理でしょ。
20ｰ30の売れ方次第では、20のOC版出して引き伸ばすかもしれんが。 RTX3080が一番売りたいし売れるんだろうなｗ
市場価格は8万円くらいだろうな 自分のGTX980さんは今どの辺りなんですかね…
もう1ﾏﾝ程度のやつにも負けるのかなあ ラデオンRx5500xtっていうの消費電力が１３０ｗでそこそこいい。
３万でお釣りもくるし、GDDR6で８GBもVram容量ある これのっけたBTOのPCは最初のうちはどんくらいの価格になるんだろうか
税込み30万切るならほちい どこのもUSB type-cつけないのね
ケーブルや端子がコンパクトで取り回ししやすいのに >>19
トラブルだらけで、まだ普及期じゃない。
いま買うと最悪のタイミングだ。
問題がないならTYPE-Cを１つ、ＵＳＢ３．０を２つとかヘンテコ仕様を各社横並びでやらんわ。
ＶＡＩＯとかＴＹＰＥ−Ｃ機器の互換性保つために電源オフでもＴＹＰＥ−Ｃへの
電源供給を止められないでメインバッテリーが減るという最悪を仕様にしてしまった。
>>5
>デカすぎや 弁当箱かよ ライザーケーブルで外付けでいいかもしれん
そのぐらい我慢しろよ、
https://zigsow.jp/img.php?filename=mi_100225_1362301975_1439110360.jpg&;w=480&h=480&a=a
初期のＧｅｆｏｒｃｅの大きさ見れば今の世代前のそれはデタラメにでかい。
https://img.aucfree.com/g354852306.1.jpg
ＣＰＵだってコンパクトだった。いまのゲテモノ級のファンとＦｉｎつけているだろ。 いや、RTX2080についてるから2年くらい使ってるんだけどなにも問題ないよ
なんでやめたんだろ 数値シミュレーションを行うならGPUを使うとものすごく早くなる
2世代前の一般用GPUで最上位だったGTX1080tiを搭載したPC(CPUはi7の6000番台搭載)
は、それ無しで動かした時に比べて
深層学習を行う時間が20倍も早かったとされている
計算速度はNVIDIA製品ならCUDAコアの数に比例するとされている
(Tensorコアを使う事も出来るがちょっと条件がある)
しかし1世代前のRTX2060と2世代前のGTX1080(無印)がほぼ等速だった事があったなあｗ
CUDAコア数だと1.25倍以上もGTX1080の方が多いのだが
またノートPCでそれ用のRTX2070MAX-Qというのを積んだものはあまり速度が出なかった GPUを深層学習で使う上では、CUDAコア数だけでなくGPU上のメモリの大きさも重要で
深層学習では大きな教師データを扱うほど、また中で何層にも分けて処理をするほどメモリを
大きく要する
これらが十分に大きくないと教師データを大きく出来ず、従って統計学的な精度を上げられないし
何層にも最適に分けて処理しないとこれまた精度を上げられない
画像分類といっても、所詮は「n×m個の座標をl個の分類クラスに分けるだけの処理を
もっとも確からしく行う関数」に、結局通しているだけに過ぎないのだが
その「もっとも確からしく作る関数」を作るのに、膨大な計算量を要するのだ
そのため、RTX2060無印でGTX1080と等速ならやっぱり旧世代はポンコツ！なんて舐めてると
大きな教師データを使って高精度で結果を出してくれと言われ、要求を達成できなかったりする場合もある
RTX2060のメモリは6GB、GTX1080のメモリは8GBである
なお、RTX2060superのメモリは8GBなのでこっちを使うのがお薦め
6GBだと、YOLOv3という物体検出のための機械学習モデルが動かないという報告も複数ある
今はCenterNetだのYOLOv4だのCornerNetだのという新しいモデルが次々に出ている
また、畳み込み演算を拡張した演算を使った方が精度が上がったという報告もある
ところで、そうやって使ってみた後で最後に
.\nvidia-smi.exeというプログラムを起動させて
GPUを使っているタスクを特定してからtaskkillしないと、メモリが一杯一杯で
次の学習モデルあるいは教師データが動かない、なんて事になるので
そういう細かい所も慣れないとｗｗｗ それで、RTX3080のcudaコア数を見たら8704とか
前世代トップのRTX2080tiの更に倍！
GTX1080tiと比べたら2.5倍以上
i7-6700に搭載する/しないで比較したら、50倍速くなっちゃうのかね？
とはいっても、今のはCPUにも小規模な内蔵GPUが入っているので
以前ほど莫大な差は出なくなったかもしれない
新しいものは自分は試していない
intelのCEOが、GPU積まないと深層学習なんて進められないよ〜と
NVIDIAに散々言われたのを相当根に持っているという話もあったっけｗ
RTX3080のVRAMは10GBであり、RTX2080tiやGTX1080tiの11GBより僅かに少ない
その差が気になる人がいるからもう少しの間だけRTX2080tiが凌ぐことが出来る
しかし、多分NVIDIAの事だから、AMDの新グラボを見てRTX3080superだかtiだかを出してきて
それが12GBです、って事になり、RTX2080tiも最早これまで、という事になるか
なおその上のRTX3090はCUDAコア数10496、VRAMが24GBであり
他の何も寄せ付けない状況だｗ
これのtiかsuperか知らんがそういうものが出るかは分からない 教師データ数が問題になるなら、
GANs敵対的生成ネットワークを使えば良いじゃない RTX2000番台からtensor coreが搭載され数値計算のパフォーマンスが上がったというのだが
某情報によると「FP16限定だよ」という
それだと使えないなあ
RTX3000番台でTensorCoreをFP32でも使えるようになったのか情報を探したが見つからない >>20
2080には付いてたusb-cを無くしたのはそんな理由？ 2080についてたことも知らずに言ってるだけでは？ >>29
でもkerasとかNVIDIAべったりじゃん 初音ミクがもっと上手く歌えるようにGPUを使った加速とか、
MMDで120ｆｐｓでヌルヌルと身体を揺らしながら揺すりながら、
＊＊＊できるようになると良いね。GPUってそういうことに
使えるのかな？ 買いたいと思った時のミドルハイエンドがコスパいいよな 10万あったらPCが1台組めるやん
っていう世界になってしまったのねグラボ 商用グラボだよ
ゲーム配信で稼いでるやつが買うんやろ
一般人は2万４万のでいい 今日用事でアキバ行ったらPCパーツショップの前にやたらと人だかりができてたけどこれか
ビデオカードは陳腐化が激しいからあんまり金かける気になれんなー
CPUはいいもの買っとけば結構長く使えるから奮発してZen2スリッパで組んだけど
ビデオカードは前のPCから使いまわしのGTX1060だわ >>35
俺も昔はそう思ってたけど、出た時にハイエンド買うのが一番コスパ良い事に気づいた RTX3090 ３６ＴＦＬＯＰＳ
ＸＢＯＸＳ １２ＴＦＬＯＰＳ
ソニーＰＳ５ １０．３ＴＦＬＯＰＳ ゴミだな
同系統ゲーム機買うならＰＳ５よりグラフィック性能上のＸＢＯＸＳで決まり
ＰＣ含めればPS5の4倍性能RTX3090シリーズで決まり神過ぎる。 どうせまた1年たてば、二倍よくなったのがでてくるんだろ。
付き合ってたら切りが無いよ。 必要な時期に必要十分な性能の機器を購入すればいい
たとえそれがやや型落ちとか一般的に言えばややスペック不足でも
必要な性能を備えていればいい
2070だろうと1080だろうと980tiだろうと自分の求める性能が出れば
中古でもまあいいんだよな
後は耐用年数とかそれを使って何をしたいのかって事を考える 4Kモニター３枚並べてウルトラ品質でゲ−ムする者向け。 どこかで必要とされる性能に限界が来て、よりハイエンドの製品は数が出なくなり、
そこでもって指数関数的な企業の成長が停滞するようになり、株が売られて株価が
落ちたりなど将来の破滅を招くことになる。
ディスプレーを2K、4K、8K、16Kとより高精細にしていったとしても、
いずれどこかで人間の側の能力をしのげばそれ以上のものは普通の用途では
要らなくなる。実際2Kでも十分な用途は多いし、4Kを越えるディスプレーの
需要はあまりないのではないか？ 静止画・あまり動きの無い画面ならば
4Kや8Kもじっと眺める用途にはそれなりの意味があるかもしれないが、
動きのある画像を高精細に移し出したとしても、人間の視覚はそれだけの
解像度を知覚できないはずである。
フレームレートにしても、120FPS、240FPSあたりで需要は飽和するだろう。
そうして、そのような高精細でかつ高フレームなグラフィックスを
実現するための高級グラフィックスカードというものも、どこかで需要に
限界が来るだろう。もちろん超大画面で映画館並の大きなスクリーンを
高フレームレートでという特殊施設のスペックはまだまだ上に上がっていく
かもしれないが、売れる数は限られる。またそういう映画館用にコンテンツを
作り、またDVDやBDも売るということだと、面倒だな。 >>43
デスクトップに表示できる情報量を考えると個人的に2Kは足りないかな
複数のアプリを同時に起動して作業しようとすると2Kと4Kじゃ能率がだいぶ違う
精細さは正直どうでもいい 1050tiでsteamのゲーム98%以上動くからな
PCで最高の環境を目指すと割高だから新箱でいいや俺は
ゲームパス最強過ぎる ＧＰＵ業界がＡＩへ向かうのは投資で大規模で性能の高い付加価値が
投資コストに見合う額に評価されなくなるからだ。
１Ｋから２Ｋはすごくかんじ、２Ｋから４Ｋ画面はその半分ほどすごくかんじ
４Ｋから８Ｋは少しよくなった、８Ｋから１６Ｋは微妙だという評価向上しか得られない。
性能は数値が2倍になれば4倍の性能が必要になる投資額はそれ以上だ、
この悪循環に気がついたからこそＧＰＵでＡＩができるのではなく、ＧＰＵでＡＩを
行わなければならないということ、つまり利益モデルで結果が出せる評価が高いのは
ＡＩ利用であるのは明らかである。またＡＩではいまの1兆倍の演算能力があっても
普通に足り無すぎる用途があるからだ。
つまりコストを回収できる可能性はゲームなどの３Ｄ性能では頭打ちになっているってこと
あとは光源探索のＲＴなどで見た目の品質を上げることが可能である。
これからの性能向上では解像度やらフレームレートではコスト投資が見合わないってことだ。
８Ｋの液晶を作ったところでスマホ画面に実装したそれは目の視覚解像度をはるかに超えている。 高性能のグラフィックには興味はあるが、
自宅に入れるとなると、カードの消費電力、
ディスプレーの消費電力、これら固定的に
消費する電力が馬鹿にはならない。
ファンがまわれば、うるさくて物事に
集中できなくなるだろうし。 こんな性能のデバイスが安価に入手できるとか四半世紀前の自分に教えてやりたいな。 昔、レイトレーシングでVAX11（公称1MIPS、FLOPSは多分0.1とか0.2ぐらい）
を使って、碁盤目の絵柄の平面上に円錐と球が乗っかっている、という単純な絵柄を
計算して出すまでに、半日待つ必要があったな。画素数は忘れたが256ｘ256ぐらい
だったかもしれない。その頃に作られた映画TRONのCGは今観るととてもチャチ。 レイトレーシングをしたければ、倍精度での計算がいるんじゃないの？
半精度なんかじゃ、うまく扱えそうにないと思うがな。 【MMD】 ツギハギスタッカート / Patchwork Staccato【TDA Pizzicato Miku】
2020/05/10
https://youtu.be/6cTch2PtOds
【MMD】 Romeo and Cinderella / ロミオとシンデレラ by Doriko 【YYB初音ミク】
2020/10/06
https://youtu.be/LnoEsDKh8O8
こういった滑らかな動画が、まったく何もないところから
リアルタイムで生成できたらステキだろうな。 1060使ってるが動画再生だけでほぼ100％張り付くわ
もう限界だ RTX3080などでPyTorchを動かした例がぼちぼち出てきて
RTX2070superの3倍の速度などと結果は出ている
でもコア数比例よりちょっと少ないな
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