HOME / NVIDIA GEFORCE RTX SERIE 50 | CARATTERISTICHE PER I CREATORI DI CONTENUTI

È stata una lunga attesa per la nuova gamma di GPU di NVIDIA. Le schede grafiche NVIDIA GeForce RTX™ serie 50, annunciate al CES di Las Vegas il 6 gennaio, hanno portato con sé una valanga di informazioni, commenti, impressioni e prospettive che ci hanno fatto fare un po’ di ordine nel rumore per comprendere meglio cosa offrono queste nuove GPU. L’elenco delle funzionalità e delle specifiche tecniche è un sacco di informazioni da assimilare all’inizio, ma dopo aver lasciato che la polvere si depositasse, il quadro diventa più chiaro su cosa queste GPU hanno da offrire ai creatori di contenuti.

NVIDIA ha annunciato le seguenti schede grafiche, basate sulla nuova architettura Blackwell:

• NVIDIA GeForce RTX™ 5090
• NVIDIA GeForce RTX™ 5080
• NVIDIA GeForce RTX™ 5070 Ti
• NVIDIA GeForce RTX™ 5070

Le RTX 5090, le RTX 5080 e anche le RTX 5070 Ti sono già sul mercato, sebbene con quantità limitate. Le RTX 5070 usciranno a fine marzo. NVIDIA ha anche annunciato una nuova linea di laptop della serie RTX 50, disponibili da fine marzo – aprile. In questo articolo vogliamo concentrarci sulle nuove schede grafiche e su alcune delle funzionalità che i creatori di contenuti, in particolare, dovrebbero conoscere.

Con la serie RTX 50, NVIDIA integra l’elaborazione AI nell’architettura della GPU per elaborare i dati in modo più efficiente, alleggerendo il carico di elaborazione della GPU tramite funzionalità come il rendering neurale per aumentare le prestazioni. Tuttavia, affidarsi all’AI per gestire parti di rendering ed elaborazione presenta una certa incertezza. Sono disponibili informazioni limitate su come questo approccio “ibrido” all’elaborazione e al rendering influisce sulla fedeltà e sulla qualità visiva e se verrà utilizzato molto al di fuori del gaming.

Sarà interessante vedere l’impatto nel mondo reale per gli utenti e come questi miglioramenti si confrontano con i precedenti modelli di GPU una volta che le GPU della serie RTX 50 saranno disponibili e testate sul campo.

Per i creatori di contenuti, in particolare quelli nella post-produzione, nella produzione virtuale e nelle pipeline VFX, le GPU NVIDIA sono state un componente chiave nei sistemi negli ultimi due anni. Offrono una potenza di elaborazione che supera le prestazioni di altre GPU, in particolare nel livello più alto del mercato delle schede grafiche. Alla Mc Computer, le GPU NVIDIA costituiscono la maggioranza nei nostri sistemi, quindi il lancio di questo nuovo prodotto influenzerà i futuri sistemi consigliati per i creatori di contenuti, i loro flussi di lavoro e le applicazioni da cui dipendono.

I creatori di contenuti dovrebbero prendere nota delle tecnologie presenti nella serie RTX 50 elencate nella scheda tecnica sopra. Tuttavia, comprendere quali funzionalità siano specificamente vantaggiose per i creatori di contenuti richiede un’analisi più approfondita. Di seguito, abbiamo curato un elenco di queste funzionalità e cosa significano per la creazione di contenuti.

Alcune applicazioni software hanno subito ritardi nell’adozione del supporto hardware per determinate funzionalità della serie RTX 50. Di conseguenza, le metriche delle prestazioni potrebbero non riflettere ancora completamente alcune delle metriche delle prestazioni dichiarate da NVIDIA nella loro versione. Per informazioni su quando applicazioni specifiche riceveranno supporto per le GPU della serie RTX 50, visita la pagina di supporto di NVIDIA per un elenco delle applicazioni software e le tempistiche previste per gli aggiornamenti.

NVIDIA Encoder (NVENC) e NVIDIA Decoder (NVDEC) sono componenti basati su hardware incorporati nella GPU progettati per scaricare il processo di codifica/decodifica dei codec moderni dalla GPU, liberando spazio per GPU e CPU per elaborare altre attività. Questi codec includono H264 (AVC), H265 (HEVC), AV1, VP8, VP9, ​​VC-1, MPEG-1 e MPEG-2, che supportano profondità di bit di 8, 10 e 12, insieme a formati di sottocampionamento cromatico come 4:2:0, 4:2:2 e 4:4:4. Un elenco completo dei codec e dei formati supportati è disponibile nella GPU Support Matrix di NVIDIA.

L’annuncio sul supporto di decodifica e codifica hardware per il formato di sottocampionamento cromatico 4:2:2 potrebbe essere passato inosservato rispetto ai numerosi annunci della serie RTX 50, ma questa nuova funzionalità fornisce ai creatori di contenuti l’accesso a un’ampia gamma di supporto di decodifica/codifica accelerata tramite hardware per codec moderni, profondità di bit (8, 10, 12) e formati di sottocampionamento cromatico (4:2:0, 4:2:2, 4:4:4).

Secondo gli sviluppatori NVIDIA SDK, l’architettura Blackwell supporta la decodifica e la codifica 4:2:2 in H264, H265 e Multi-view HEVC (per 3D e AR), nonché 4:2:2i e 4:2:0i H264. Tuttavia, questo è a livello hardware e diversi ISV (Adobe, Blackmagic, ecc.) devono aggiungere supporto sul lato software per integrare il supporto di decodifica e codifica accelerata dall’hardware dalle GPU GeForce RTX serie 50 di NVIDIA. Tuttavia, questa nuova funzionalità offre ai creatori di contenuti nei flussi di lavoro di produzione e post-produzione video la possibilità di lavorare all’interno dello spazio colore 4:2:2 senza scendere a compromessi in base alle limitazioni di elaborazione.

Un’altra caratteristica introdotta da NVIDIA è la loro prossima generazione di encoder e decoder. NVENC sulle GPU della serie RTX 50 codifica con l’encoder Gen 9 e NVDEC decodifica con il decoder Gen 6. Inoltre, NVIDIA ha aumentato il numero totale di encoder e decoder disponibili sulle GPU della serie RTX 50 per integrare gli aggiornamenti generazionali di NVENC e NVDEC.

Per le GPU di generazione precedente della serie RTX 40, l’intero stack di prodotti presentava almeno un decoder Gen 5 e fino a due encoder Gen 8. Con la nuova serie RTX 50, sia la RTX 5090 che la RTX 5080 includono due decoder Gen 6 e la RTX 5090 si distingue offrendo tre encoder Gen 6, mentre la RTX 5080 include due encoder Gen 9. Si tratta di un notevole miglioramento per i creatori di contenuti, poiché NVIDIA affronta un collo di bottiglia di lunga data che deriva dalla decodifica dei media, in cui prestazioni e latenza derivavano dal lavoro con formati multimediali specifici.

NVIDIA affronta l’efficienza di riproduzione di codec specifici fornendo due decoder Gen 6 all’interno della RTX 5090 e della RTX 5080. I file multimediali moderni sono complessi da decodificare e due decoder forniscono ai creatori di contenuti la capacità di elaborare più file, fino a 8 timeline 4K a 60 fps. L’elaborazione di otto file multimediali in un formato 4:2:2 a 10 bit in passato sarebbe stata difficile da elaborare in tempo reale (senza latenza). Con due decoder, NVIDIA garantisce ai creatori di contenuti che il loro hardware può scalare nell’elaborazione man mano che i loro progetti cambiano in complessità.

Fornendo fino a tre encoder Gen 9, i creatori di contenuti hanno una capacità aggiuntiva di esportare codec, come HEVC e AV1, a velocità accelerate. Questi codec altamente compressi (ma molto efficienti) generano dimensioni di file inferiori a H264 ma mantengono un’immagine di alta qualità che riduce al minimo pixelazione, artefatti e banding. Inoltre, più encoder forniscono agli utenti la possibilità di esportare file video più grandi, come 8K a 60 fps+, entro tempi ragionevoli. Per coloro che lavorano con scadenze ravvicinate o hanno a che fare con tempistiche di durata più lunga, ciò significa esportazioni più rapide e più tempo per concentrarsi sulle attività creative. Il tempo trascorso in attesa del completamento del processo di rendering è ridotto con più encoder.

Decidere quale GPU della serie RTX 50 è più adatta al vostro sistema dipende in ultima analisi dal vostro flusso di lavoro e dalle esigenze specifiche del progetto. È importante considerare i codec con cui lavorerete e il loro impatto sul flusso di lavoro da una prospettiva di costi-benefici. Per alcuni flussi di lavoro, un singolo decoder e encoder offerti da RTX 5070 Ti e RTX 5070 potrebbero essere più che sufficienti. Tuttavia, per coloro che lavorano con scadenze ravvicinate, gli encoder e decoder aggiuntivi offerti da RTX 5090 e RTX 5080 dovrebbero accelerare i tuoi flussi di lavoro e potrebbero valere l’investimento.

NVIDIA introduce quelli che sembrano essere miglioramenti significativi delle prestazioni nella codifica/decodifica con encoder Gen 9 e decoder Gen 6. Affermano che il design multi-encoder può esportare video il 60% più velocemente della GeForce RTX 4090 e fino a 4 volte più velocemente della GeForce RTX 3090. Tuttavia, non è chiaro se i guadagni in termini di prestazioni siano guidati da miglioramenti generazionali, dal numero maggiore di encoder e decoder o da una combinazione di entrambi.

Questi miglioramenti non riguardano solo la velocità; includono anche la qualità dell’immagine, che può essere una metrica interessante da misurare. Con l’encoder Gen 9, NVIDIA afferma che c’è un miglioramento della qualità del 5% nell’esportazione di HEVC, AV1 (BD-DR) e AV1 UQ (Ultra Quality). Tuttavia, c’è una certa ambiguità, poiché NVIDIA menziona anche un aumento del 5% nella compressione senza sacrificare la qualità. Un ulteriore chiarimento sarebbe utile per determinare se il miglioramento della qualità del 5% è correlato all’aumento del 5% nella qualità della compressione o se c’è un’altra metrica che NVIDIA sta utilizzando internamente per definire la “qualità”. Tuttavia, un miglioramento del 5% è ancora minore, ma a lungo termine aiuterà i creatori di contenuti a produrre un’immagine di qualità leggermente migliore, con capacità di archiviazione ridotte per contenere i media, il tutto esportando a velocità molto più elevate rispetto alle GPU di generazione precedente.

La funzionalità che dovrebbe avere il maggiore impatto sui creatori di contenuti è il decoder NVIDIA Gen 6. I decoder tolgono parte del carico di elaborazione dalla GPU e questo dovrebbe garantire una riproduzione fluida dei filmati all’interno di una timeline o di una viewport, a patto che il codec sia supportato per la decodifica accelerata tramite hardware. L’affermazione è che i decoder doppi possono elaborare i media H264 due volte più velocemente delle GPU di generazione precedente. H264 (AVCHD) è un codec altamente compresso che richiede notevoli risorse di sistema per la decodifica e la riproduzione all’interno di una timeline.

Con l’architettura Blackwell che supporta H264 4:2:2, l’elaborazione di questo formato due volte più velocemente potrebbe eliminare i colli di bottiglia riscontrati nei flussi di lavoro, come le timeline multicam, utilizzando media All-Intra o LongGOP H264 4:2:2. Le timeline multicam in genere presentano latenza e frame persi quando si passa in tempo reale da una telecamera all’altra all’interno di una timeline NLE. I decoder doppi dovrebbero essere in grado di elaborare questi file in modo più efficiente, a vantaggio di coloro che desiderano una riproduzione ininterrotta dal proprio monitor di programma quando si passa da una telecamera all’altra.

L’ultima caratteristica degna di nota annunciata da NVIDIA con le GPU della serie RTX 50 è il supporto per FP4. Cos’è FP4 e come si inserisce nei flussi di lavoro per la creazione di contenuti? Man mano che gli strumenti di intelligenza artificiale generativa diventano più comuni tra i creatori di contenuti, devono considerare i compromessi quando creano immagini tramite modelli generativi come Stable Diffusion o FLUX. Possono generare immagini altamente dettagliate che richiedono più tempo per l’elaborazione o generare immagini a una velocità maggiore ma con meno dettagli inclusi nell’output finale.

Rispetto al più onnipresente FP16, un modello in FP4 è essenzialmente una versione compressa del modello, sacrificando la precisione per la velocità e l’ingombro di memoria. Pensate a FP4 come a un blocco semplificato di informazioni (bit) necessarie per generare un’immagine. FP16 è lo stesso blocco ma con blocchi aggiuntivi impilati sopra, che forniscono più dati con cui il modello può lavorare per produrre un’immagine. Tuttavia, questi blocchi extra impiegano più tempo per elaborare i “bit” di informazioni all’interno di quello stack, con conseguente generazione di immagini più lenta ma con dettagli aggiuntivi inclusi nell’output finale.

Se questa analogia non è chiara, considerate FP16 e FP4 come file multimediali non compressi e compressi: FP16 assomiglia a un file non compresso a 10 bit 4:2:2, mentre FP4 è più simile a un file compresso a 8 bit 4:2:0. Ci saranno momenti in cui un progetto richiederà un output di qualità superiore, ma se state generando un’immagine per un progetto che non necessita di dettagli estremamente fini, come la pubblicazione sui vostri canali di distribuzione sui social media, allora un file più compresso dovrebbe andare bene.

I modelli di intelligenza artificiale hanno bisogno di VRAM per elaborare i dati e produrre immagini, ma con le ottimizzazioni introdotte nelle GPU della serie RTX 50, NVIDIA afferma che FP4 può elaborare le immagini più velocemente di FP16 e crea immagini utilizzando meno VRAM con un effetto minimo sulla qualità dell’immagine, rispetto alle GPU GeForce RTX di precedente generazione tramite FLUX.1 [dev]. Mentre FP4 è più veloce di FP16 in termini di elaborazione, il compromesso è nel livello di dettaglio. FP4 si basa su un modello più piccolo (compresso), che potrebbe generare un’immagine priva di dettagli fini, preferiti da alcuni creatori di contenuti.

Poiché gli strumenti di intelligenza artificiale generativa diventano più comuni tra i creatori di contenuti, devono considerare i compromessi quando creano immagini tramite un modello generativo. Le opzioni sono generare immagini altamente dettagliate che richiedono più tempo per essere elaborate o generare immagini a una velocità maggiore ma con meno dettagli inclusi nell’output finale. Vale la pena ricercare software che supporti FP4 sia a livello hardware che software. Mentre FP4 promette un’elaborazione del modello più rapida insieme a requisiti di elaborazione hardware ridotti, la sua adozione dipenderà da quanto ampiamente gli ISV adotteranno FP4 nelle loro applicazioni per renderlo disponibile per i creatori di contenuti.

Nei prossimi mesi vedremo come queste funzionalità si comportano in scenari reali, supponendo che gli ISV integrino queste funzionalità nelle loro applicazioni. Per noi, una buona parte di questo anno includerà la valutazione delle GPU GeForce RTX serie 50 in azione.

Alcune funzionalità come il supporto per i formati di sottocampionamento cromatico 4:2:2 hanno il potenziale per colmare le lacune tra produzione e post-produzione, migliorando la riproduzione nelle applicazioni di post-produzione per codec come H264 e H265 10 bit 4:2:2. Si prevede che i decoder NVDEC di nuova generazione miglioreranno le prestazioni della timeline quando si lavora con media che richiedono un’elaborazione pesante in post-produzione, mentre i codificatori NVENC di nuova generazione dovrebbero rendere l’esportazione dei filmati più rapida e di qualità superiore, liberando più tempo per le attività creative. Inoltre, la quantità totale di encoder e decoder potrebbe ridurre i colli di bottiglia scaricando l’elaborazione dalla GPU, portando a prestazioni più efficienti nelle applicazioni di post-produzione.

Il supporto hardware per FP4 potrebbe aprire opportunità per i creatori che desiderano generare immagini AI localmente sui propri sistemi. Infine, l’integrazione di NVIDIA dell’elaborazione AI nell’elaborazione GPU e nel rendering nell’elaborazione hardware di una GPU potrebbe cambiare il modo in cui i creatori di contenuti utilizzano le proprie GPU.

Il vero impatto di queste funzionalità sarà compreso solo quando noi (e altri) saremo in grado di testarle e quando i creatori di contenuti condivideranno le loro esperienze, dimostrando come le GPU della serie RTX 50 si integrano nei flussi di lavoro del mondo reale.