¿Por qué estamos ante el fin del problema de los drivers gráficos?

Llevamos ya varios años de lanzamientos en el que tarjetas gráficas que prometían mucho se quedan en menos de lo prometido por unos malos drivers gráficos. Sin embargo, este problema podría llegar a su fin con la implementación de ciertos cambios en el hardware que os vamos a explicar de forma detallada y que podría ser el final de una de las mayores lacras que se sufre al jugar en ordenador.

El eterno problema de los drivers gráficos en PC

Las GPU en las tarjetas gráficas tienen una cantidad de núcleos muy superior al que vemos en el procesador central, por lo que son mucho más simples y esto lleva a que la unidad de control de las mismas sea mucho más sencilla. Desde el momento en que se trata de un elemento accesorio se deja que sea el driver el encargado de gestionar los recursos y crear las listas de comandos que ejecutará la tarjeta gráfica.

Lo ideal sería que el código que genera los gráficos se optimizará en lo máximo posible con el ideal de ocupar la mayor cantidad de recursos posible en cada momento de la forma más eficiente posible. Es decir, sin sobresaturar cada uno de los recursos y tampoco sin dejar algunos si usar. Sin embargo, esto requiere optimizar no solo para cada arquitectura, sino además para la configuración de cualquier tarjeta gráfica. Teniendo en cuenta la cantidad de modelos disponibles, ya podéis entender con ello de que se trata de un trabajo propio de Sísifo para los desarrolladores.

Pues bien, hace unos días, ya os comentamos cómo NVIDIA tiene planeado usar la IA en sus drivers, sin embargo, estos no pueden usar ninguna función que previamente no esté implementada en cuanto a hardware. Es aquí donde entra la otra parte de nuestra historia, la cual tiene que ver el uso de RISC-V en GPU.

RISC-V se lleva usando desde hace tiempo en las GPU

Hemos de partir que RISC-V es una ISA completamente libre y, por tanto, al contrario de ARM no solo supone que los que la empleen no tienen que pagar una regalía, sino que además no limita como utilizarla. Esto significa que se pueden usar procesadores de propósito específico, los cuales no tienen todas las instrucciones de una CPU convencional pese a funcionar igual y esto permite que se puedan usar en escenarios concretos.

Y es que en el caso de NVIDIA nos encontramos con que la marca lleva procesadores RISC-V dentro de sus tarjetas gráficas. ¿Desde cuándo? Pues desde las GTX 1000 con arquitectura Pascal en adelante. Y en elementos específicos, como ahora:

• El propio procesador de comandos de la GPU lleva al menos 5 años siendo RISC-V.
• Los procesos de gestión de la memoria caché de segundo nivel, son llevados a cabo por uno o varios procesadores de este tipo.
• Sí hablamos de mecanismos de gestión de consumo, voltaje y velocidad de reloj, no solo son llevados por sensores de temperatura, sino también por núcleos de este tipo.

Se trata, por tanto, de tareas específicas en los que se emplean este tipo de núcleos. Por lo que no es una novedad el uso de RISC V en GPU.

¿Y cómo puede superar RISC-V en GPU el problema de los drivers?

Pues con el simple hecho de descargarle el trabajo a la CPU de tener que gestionar los diferentes procesos que se han de realizar en paralelo en la GPU. En concreto, se trataría de una evolución del actual procesador de comandos que utilizaría algoritmos de inferencia a través de aprendizaje profundo, una de las disciplinas de la inteligencia artificial y, por tanto, sería utilizando algoritmos evolutivos, con el objetivo de poder gestionar mejor los recursos de la GPU.

En todo caso, encargarle el trabajo de los drivers a un procesador RISC-V para GPU colocado en el procesador de comandos de la misma tiene las siguientes ventajas:

• Le descarga a la CPU de tener que manejar ella los eventos, haciendo que su tiempo en cada frame se reduzca y aumentando con ello la tasa de FPS.
• Se encargan de la precompilación de shaders, un elemento del que también descargan al procesador central.
• Permite añadir nuevas características mucho más fácilmente, así como una gestión de errores más eficiente.
• Para los programadores les da una capacidad de depuración más precisa de los programas ejecutados en los núcleos del chip gráfico.
• Facilita la comunicación con los bloques accesorios de la GPU sin que el procesador tenga que actuar. Es decir, hace más eficiente el uso de códecs de vídeo, el uso de la unidad DMA o el controlador de pantalla. En términos específicos, permite reducir las diferentes latencias de forma más eficiente.
• Pueden aprender como funciona cada juego en nuestro PC y gestionar los settings gráficos de manera automática.

Así pues, y como conclusión, todo se reduce en la utilización de la IA a través de núcleos RISC-V en la GPU.

El gran problema común de Intel, NVIDIA y AMD

El problema de las tarjetas gráficas es la gran cantidad de recursos en personal y capital solo para la creación de los controladores o drivers gráficos. Precisamente si estos no salen bien al final, esto termina por afectar al rendimiento del hardware y con ello su precio, dado que no puedes vender un sistema con menos rendimiento a un precio igual o superior. Es decir, un mal driver te puede hacer perder mucho dinero.

Este tipo de optimizaciones, sin embargo, necesiten cambios en el hardware y, por tanto, la creación de chips nuevos. Todo apunta a que esta es la gran ventaja que tiene NVIDIA respecto a su máximo rival y que van a explotarlo al máximo con tal de ganar en las pruebas de rendimiento y consolidar aún más su enorme cuota de mercado. Por otro lado, es la demostración de las consecuencias por parte de AMD de haber ignorado el mercado de la inteligencia artificial y haber subestimado su aplicación en el hardware gráfico para juegos.

Por suerte, RISC-V es una ISA completamente libre de usar y dichas soluciones no serán llevadas a cabo únicamente por NVIDIA. Es más, otras empresas como Imagination Technologies ya las están implementando en sus GPU para móviles, donde los problemas son similares a los de PC.