性能10倍于RTX 5090,可扩展显存,这操作太狠了

Bolt Graphics 推出可扩展显存的显卡

酷爱折腾搞机的各位可曾想过,将内存条插在显卡上给显存「续杯」是一种什么体验?

如果换做此前,以小忆认知储备这俩堪比来自银河太阳系与半人马超星系团的两个跨物种存在,以目前地球科技它们断然是不可能联系在一起滴。

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直到看见最近一国外公司 Bolt Graphics 推出的「Zeus」架构全新显卡后,我承认我大声了。

话不多说直接看图:
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这块显卡的形态一眼与我们常见主流卡有些不同,插槽采用 PCIe 5.0*16 没什么奇怪,但同时集成两条可能就有同学看不懂了。

难不成现在显卡也能玩上类似 USB-C 的双面盲插操作?

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其实双 PCIe 接口实现通道数量翻倍,是为了提升显卡数据带宽,避免传输瓶颈……

视频接口上则是常规 HDMI 2.1 与 DP2.1,同时还有一个服务器专用 RJ-45 网线接口。

要说最炸裂的还得属 GPU 核心右侧的上下 2 条 DDR5 内存,你没看错!
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SODIMM 后缀代表它是常规笔记本电脑同规格内存,自然是支持可插拔。

也就意味着,这块显卡是可以通过插入 2 条 DDR5 内存来扩展显存的!

好家伙,以常见的单条 48G D5 为例,岂不是轻轻松松扩展出百八十 G 显存。

若考虑到 DDR5 单条理论最高 512G 设计标准……不敢想根本不敢想。

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不过嘛,很多同学可能已经猜到,这块显卡并不是为普通消费者设计,而是针对专业渲染和集群部署等生产力场景。

Bolt Graphics 表示,其核心采用芯粒(Chiplet)式设计,连计算核心规模也可通过自定义扩展。

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该芯粒特性本身就集成大量显存,加上可扩展 DDR5,最高显存容量直接来到恐怖的 2304G,分分钟化身显存核弹。

尽管 DDR5 带宽略显不足,但架不住它在容量上大力出奇迹哇。

我赌一包辣条,现在很多小伙伴儿电脑硬盘都没这么大!

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功耗方面,根据 1-4 颗不同数量计算芯粒版本,TDP 仅为 120W 和 250W。
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但在 HPC、路径追踪等性能方面却远远领先功耗更高的 NVIDIA 显卡,主打一个高能效。

官方号称单芯粒版渲染性能是 RTX 5090 的 2.5 倍,4 芯粒设计的高配版渲染性能可达后者 10 倍,而 FP64 双精度浮点性能是后者 12 倍。
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这已经完全不在一个数量级了。

该说不说,不同领域显卡对比法确实有点欺负人……

而缺点嘛,由于采用 LPDDR5X+DDR5 显存,显存速率远不及 NVIDIA 最新 GDDR7 甚至计算卡 HBM2 显存。

因此显卡在整体 FP32、FP16 性能、INT16、INT8 性能方面存在明显差距。

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回过头来,Bolt Graphics「Zeus」显卡虽然无法渗入寻常百姓家,我们可能也并不关心它的性能表现。

但他开创的可扩展显存玩法,无疑让人眼前一亮。
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有没有那么一丁点可能,以后这项技术也能用在常规消费级显卡领域?

毕竟目前 2K、4K 高分辨率显示器的普及,高质量游戏领域日新月异,包括 AI 的出现,对显存容量要求是越来越高。

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以 NVIDIA RTX 系列祖传抠搜显存打法,普通用户正开始失去安全感。

若是开放显存扩展操作,一键实现容量翻倍,想想就很刺激。

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其实有关扩展显存,很多民间高手已经替我尝试过,并且不乏成功案例。

例如此前国外大神手搓 16G 版 RTX 3070,相比原版实现了显存容量翻倍。
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再有一代卡皇 RTX 2080 Ti 民间魔改 22G 显存版(原 12G),大面积出现在二手交易市场流通,甚至网上不乏魔改教程。
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这些似乎都证明了扩展显存的可行性?

然而事实上并非所有显卡都支持这种操作。

本质上在于 NVIDIA 设计显卡时,部分型号本就保留了 GPU 核心、vBios 对于支持更高显存容量的能力。

像 RTX 3060、4060 Ti 等官方便提供了 8/12G、8/16G 等不同显存版本,RTX 3080 甚至还设计有 10G 这种特殊显存版本。

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这么做可不就是为了方便展示其高超刀法所留下的余地!

民间各类大神操作也只是钻了 NVIDIA 留下的空子,拿 RTX 3070 来说,原生 8 颗显存,单颗容量 1G,将其换为特定型号 8 颗 2G 显存即可实现实现容量翻倍。

当然,这种扩展显存的方式依赖于专业工具和经验手法,成本和风险较高,普通用户基本无缘了。

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而像文中 Bolt Graphics 带来的扩展方式,讲道理目前来看很难大面积实现。

一是传统 DDR 内存性能对比更先进的 GDDR6、GDDR7 等还是有些不够看。

二是超大显存作为 NVIDIA 在 AI 领域吃饭的看家手段,要是人人都能拥有。

皮衣老黄可就不好收割了啊!

男人张开双臂

*资料、图片来源:Bolt Graphics、NVIDIA、网络。


本文编辑:@ 小忆

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