¿Por qué las GPUs requieren memorias con más ancho de banda que las CPUs?

¿Por qué las GPUs requieren memorias con más ancho de banda que las CPUs?

Redacción

Si hay algo que llama la atención de las tarjetas gráficas es la enorme velocidad que llevan sus memorias, entendiendo como velocidad la cantidad de datos que transmiten por segundo, es decir, lo que se conoce como ancho de banda. ¿Pero cuáles son los motivos que llevan a que las GPUs necesiten que el ancho de banda de la VRAM sea tan grande? Os los explicamos.

A continuación os vamos a explicar la teoría que hay detrás del hecho de que las tarjetas gráficas utilicen memorias especiales con una alta velocidad de transferencia, algunos conceptos muchos ya los conoceréis de antemano, mientras que otros os serán desconocidos porque no suelen ser comentados en el marketing de las tarjetas gráficas.

Los anchos de banda entre la GPU y la VRAM

PCB-Routing

La GPU utiliza varios anchos de banda para renderizar una escena en 3D, los cuales vamos a enumerar a continuación:

  • Color Buffer (Bc): Forma parte del llamado Backbuffer o búfer trasero sobre el que la GPU dibuja la escena. En él cada píxel tiene los componentes RGBA, si el renderizado es en diferido entonces se generan varios búferes para generar el G-Buffer. En las APIs actuales las GPUs soportan hasta 8 búferes al mismo tiempo de este tipo.
  • Depth Buffer (Bz): También conocido como Z-Buffer, es el búfer donde se almacena la posición de los píxeles de cada objeto respecto a la cámara. se combina con el Stencil Buffer. A diferencia del Color Buffer este no es generado durante la etapa posterior al texturizado, sino en la anterior, la rasterización.
  • Texturizado (Bt): Las GPUs utilizan mapas de texturas tan grandes que no caben en la memoria y han de ser importados desde la VRAM, se trata de una operación de solo lectura. Por otro lado, los efectos de postprocesado leen el búfer de imagen como si fuesen texturas.

Esto queda resumido en el siguiente diagrama:

Diagrama_BW_GPU

Dado que los chips de memoria VRAM son Full Duplex y transmiten tanto en lectura como en escritura al mismo tiempo, el ancho de banda es el mismo en ambos sentidos. Precisamente la parte del pipeline gráfico en la que más procesamiento se hace es durante el texturizado, por lo que eso es una de las primeras explicaciones por las cuales las GPUs requieren un alto ancho de anda.

En lo que a los datos utilizados durante el proceso previo al rasterizado, el calculo de la geometría de la escena, estos son lo suficientemente bajos como para no resultar en una enorme cantidad de memoria utilizada e influenciar en el tipo de memoria utilizado como VRAM.

El problema del Overdraw

Last of Us Overdraw

El algoritmo utilizado para renderizar una escena es la rasterización, también llamada algoritmo z-buffer o algoritmo del pintor, el cual en su forma base tiene la siguiente estructura: por cada primitiva en la escena, por cada píxel cubierto por la primitiva, marca el píxel más cercano a la cámara y lo almacena en el z-buffer.

Esto provoca que, si varios objetos están en una misma posición del eje de coordenadas X e Y respecto a la cámara, pero en diferente posición respecto al eje Z entonces los píxeles de cada uno de ellos se dibujen en el búfer de imagen final y acaben por procesarse varias veces. A este efecto se le llama overdraw o sobredibujado por el hecho que la GPU pinta y repinta píxeles en una misma posición.

Ahora bien, algunos estaréis pensando y con razón lo siguiente: ¿Sí el búfer de profundidad se genera antes del texturizado como es que no se descartan los píxeles en dicha etapa? En realidad, hay técnicas para eso, pero en dicha etapa desconocemos por completo el color de cada píxel y si un objeto es semitransparente o no, por lo que las GPUs no pueden descartar todos los píxeles de una escena en la que haya un solo objeto transparente, ya que entonces su representación sería incorrecta.

Middle Sort vs Last Sort

Last Sort

El proceso de ir comprobando los píxeles uno por uno para ver si son visibles o no requiere circuitería extra en las GPUs y que el proceso de renderizado se vea afectado por ello. La idea con una GPU es la de la potencia bruta sin tener en cuenta otros elementos, si hay que hacer alguna optimización esto se deja a la parte del hardware, es por ello que la comprobación de que un píxel ha de ir al búfer de imagen o no se hace al final del proceso, lo que se llama Last Sort.

Middle Sort

Mientras que, si los objetos se ordenan durante la fase de rasterizado, utilizando el Depth Buffer como referencia, entonces lo llamamos Middle Sort por ocurrir justo en medio del pipeline gráfico.

La segunda técnica evita el overdraw, pero como hemos visto antes hay problemas cuando una escena tiene transparencias. ¿Y que utilizan las GPUs actuales? Pues ambas, ya que los desarrolladores pueden escoger que tipo escoger. La diferencia es que en Middle Sort no hay overdraw.

Ancho de banda y VRAM: el overdraw

Grárica Overdraw

La lógica detrás del overdraw es que el primer pixel en una posición (x,y) se dibujará en el búfer de imagen si o si, el segundo bajo la misma posición tendrá un 50% de posibilidades de tener un valor Z mayor o un 50% de posibilidades de tener uno menor y por tanto se escribirá en el búfer final, el tercero tiene 1/3 de posibilidades de existir, el cuarto de 1/4.

A esto se le llama serie armónica:

H(n)=1+1/2+1/3+1/4… 1/n

¿Por qué es importante esto? Pues por el hecho que pese a que incluso los píxeles que son descartados por el overdraw es realmente grande, se llega al punto en que un overdraw masivo no resulta en una enorme cantidad de píxeles siendo dibujados en el Color Buffer, ya que si el valor z de ese píxel ya texturizado es mayor que uno que se encuentra en el búfer de imagen entonces este es descartado y no cuenta en el ancho de banda del Color Buffer, aunque haya sido previamente texturizado.

Ancho de banda de la VRAM: Mecanismos de compresión

Delta Color Compression

En los últimos años han aparecido los llamados Delta Color Compression o DCC, os recomendamos buscar el artículo que hicimos sobre este tema. Estas técnicas se basan en comprimir el tamaño del Color Buffer de tal manera que ocupe mucho menos y para hacerlo lo que hacen es decirle a la GPU que cada píxel tiene un valor de + n bits, donde n es la diferencia entre la imagen actual y la anterior.

Otro de los elementos es la compresión de texturas, lo cual es distinto al DCC y esta es utilizada cuando se genera un Color Buffer que luego queremos recuperar para realizar efectos de postprocesado. El problema es que la imagen que utiliza compresión de texturas no es entendida por la unidad que lee la imagen final y la envía a pantalla.

Ancho de banda y VRAM: Tile Rendering

Tile Rendering

En el Tile Rendering tanto el Color Buffer como el Depth Buffer se procesan internamente en el chip, por lo que esos anchos de banda no se tienen en cuenta. De ahí a que las GPUs que utilizan esta técnica como las utilizadas en los smartphones no requieran de tanto ancho de banda y puedan funcionar con memorias de mucho menor ancho de banda.

No obstante los Tile Renderers tienen una serie de contratiempos que hacen que tengan menos potencia bruta que las GPUS que no utilizan esa forma de renderizar la escena.

Conclusiones

VRAM GPU Nvidia

Llegar a adivinar el ancho de banda que utilizan cada uno de los juegos es difícil, por eso existen herramientas como NSight de NVIDIA y el PIX de Microsoft, los cuales no solo miden el nivel de carga computacional en cada una de las partes de la GPU sino también el caudal del ancho de banda, esto les permite a los desarrolladores optimizar en el uso de la VRAM.

El motivo de ello es que en el caso de las escenas con overdraw ellos no pueden predecir cual será la carga de cada uno de los píxeles en un fotograma. Tanto para los arquitectos de hardware como para los ingenieros de software lo mejor es no complicarse la vida y poner la VRAM más rápida dentro de los costes estipulados.

Lo que sí que se tiene en cuenta es el ratio entre el ancho de banda y la tasa de relleno teórica, el cual consiste en dividir el ancho de banda por la precisión por píxel y compararla con la tasa de relleno teórica de la GPU, pero es un factor que cada vez se tiene menos en cuenta, especialmente desde que las GPUs ya no dibujan los píxeles ya texturizados directamente en la VRAM sino que lo que hacen es escribirlos en la caché L2 de la propia GPU, reduciendo así el impacto sobre la VRAM.

1 Comentario
Logo hardzone.es
Navega gratis con cookies…

Navegar por hardzone.es con publicidad personalizada, seguimiento y cookies de forma gratuita. i

Para ello, nosotros y nuestros socios i necesitamos tu consentimiento i para el tratamiento de datos personales i para los siguientes fines:

Las cookies, los identificadores de dispositivos o los identificadores online de similares características (p. ej., los identificadores basados en inicio de sesión, los identificadores asignados aleatoriamente, los identificadores basados en la red), junto con otra información (p. ej., la información y el tipo del navegador, el idioma, el tamaño de la pantalla, las tecnologías compatibles, etc.), pueden almacenarse o leerse en tu dispositivo a fin de reconocerlo siempre que se conecte a una aplicación o a una página web para una o varias de los finalidades que se recogen en el presente texto.

La mayoría de las finalidades que se explican en este texto dependen del almacenamiento o del acceso a la información de tu dispositivo cuando utilizas una aplicación o visitas una página web. Por ejemplo, es posible que un proveedor o un editor/medio de comunicación necesiten almacenar una cookie en tu dispositivo la primera vez que visite una página web a fin de poder reconocer tu dispositivo las próximas veces que vuelva a visitarla (accediendo a esta cookie cada vez que lo haga).

La publicidad y el contenido pueden personalizarse basándose en tu perfil. Tu actividad en este servicio puede utilizarse para crear o mejorar un perfil sobre tu persona para recibir publicidad o contenido personalizados. El rendimiento de la publicidad y del contenido puede medirse. Los informes pueden generarse en función de tu actividad y la de otros usuarios. Tu actividad en este servicio puede ayudar a desarrollar y mejorar productos y servicios.

La publicidad que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, tales como la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que está interactuando (o con el que ha interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se presenta un anuncio concreto).

  • Un fabricante de automóviles quiere promocionar sus vehículos eléctricos a los usuarios respetuosos con el medioambiente que viven en la ciudad fuera del horario laboral. La publicidad se presenta en una página con contenido relacionado (como un artículo sobre medidas contra el cambio climático) después de las 18:30 h a los usuarios cuya ubicación no precisa sugiera que se encuentran en una zona urbana.
  • Un importante fabricante de acuarelas quiere realizar una campaña publicitaria en Internet para dar a conocer su última gama de acuarelas con la finalidad de llegar tanto a artistas aficionados como a profesionales y, a su vez, se evite mostrar el anuncio junto a otro contenido no relacionado (por ejemplo, artículos sobre cómo pintar una casa). Se detectará y limitará el número de veces que se ha presentado el anuncio a fin de no mostrarlo demasiadas veces.

La información sobre tu actividad en este servicio (por ejemplo, los formularios que rellenes, el contenido que estás consumiendo) puede almacenarse y combinarse con otra información que se tenga sobre tu persona o sobre usuarios similares(por ejemplo, información sobre tu actividad previa en este servicio y en otras páginas web o aplicaciones). Posteriormente, esto se utilizará para crear o mejorar un perfil sobre tu persona (que podría incluir posibles intereses y aspectos personales). Tu perfil puede utilizarse (también en un momento posterior) para mostrarte publicidad que pueda parecerte más relevante en función de tus posibles intereses, ya sea por parte nuestra o de terceros.

  • En una plataforma de redes sociales has leído varios artículos sobre cómo construir una casa en un árbol Esta información podría añadirse a un perfil determinado para indicar tuinterés en el contenido relacionado con la naturaleza, así como en los tutoriales de bricolaje (con el objetivo de permitir la personalización del contenido, de modo que en el futuro, por ejemplo, se te muestren más publicaciones de blogs y artículos sobre casas en árboles y cabañas de madera).
  • Has visualizado tres vídeos sobre la exploración espacial en diferentes aplicaciones de televisión. Una plataforma de noticias sin relación con las anteriores y con la que no has tenido contacto en el pasado crea un perfil basado en esa conducta de visualización marcando la exploración del espacio como un tema de tu posible interés para para otros vídeos.

El contenido que se te presenta en este servicio puede basarse en un perfilde personalización de contenido que se haya realizado previamente sobre tu persona, lo que puede reflejar tu actividad en este u otros servicios (por ejemplo, los formularios con los que interactúas o el contenido que visualizas), tus posibles intereses y aspectos personales. Un ejemplo de lo anterior sería la adaptación del orden en el que se te presenta el contenido, para que así te resulte más sencillo encontrar el contenido (no publicitario) que coincida con tus intereses.

  • Has leído unos artículos sobre comida vegetariana en una plataforma de redes sociales. Posteriormente has usado una aplicación de cocina de una empresa sin relación con la anterior plataforma. El perfil que se ha creado sobre tu persona en la plataforma de redes sociales se utilizará para mostrarte recetas vegetarianas en la pantalla de bienvenida de la aplicación de cocina.
  • Has visualizado tres vídeos sobre remo en páginas web diferentes. Una plataforma de video, no relacionada con la página web en la que has visualizado los vídeos sobre remo, pero basandose en el perfil creado cuando visistaste dicha web, podrá recomendarte otros 5 vídeos sobre remo cuando utilices la plataforma de video a través de tu televisor .

La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias./p>

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

O sin cookies desde 1,67€ al mes

Por solo 1,67€ al mes, disfruta de una navegación sin interrupciones por toda la red del Grupo ADSLZone: adslzone.net, movilzona.es, testdevelocidad.es, lamanzanamordida.net, hardzone.es, softzone.es, redeszone.net, topesdegama.com y más. Al unirte a nuestra comunidad, no solo estarás apoyando nuestro trabajo, sino que también te beneficiarás de una experiencia online sin cookies.