Hoy, Nvidia lanzó un video en su canal de Youtube en el que explican cómo funciona Nvidia Max-Q. En el video, Rouslan Dimitrov, el Ingeniero Distinguido y Arquitecto de la Plataforma de Notebook en Nvidia explicó cómo Nvidia está haciendo que las computadoras portátiles RTX 2022 sean más delgadas y rápidas. En las computadoras portátiles, la disipación de energía se comparte entre los componentes principales, siendo los dos más grandes la GPU y la CPU. Por lo tanto, es muy importante obtener la máxima eficiencia de ambos.
Dicho esto, Nvidia desarrolló el optimizador de CPU, una nueva tecnología clave MaxQ de cuatro generaciones que hace que la CPU sea más eficiente al jugar o crear. Rouslan afirmó que la energía adicional ahorrada ahora se puede cambiar entre la CPU y la GPU donde más se necesite.
Nvidia hizo las siguientes seis cosas para hacer que las CPU de las computadoras portátiles sean aún más eficientes:
1. Nvidia trabajó con proveedores de CPU para desarrollar un nuevo marco de bajo nivel. Esto permite que el software de GPU optimice la temperatura de rendimiento y la potencia de las últimas CPU.
2. La CPU que no está coordinada con la GPU será para frecuencias más altas y esto resulta en un mayor consumo de energía. Para juegos y aplicaciones creativas, esto no es eficiente. Para solucionar este problema, la tecnología Max-Q hace que la CPU tenga la máxima eficiencia en lugar de la máxima frecuencia. Esto da como resultado un ahorro de energía que se puede transferir a la GPU para mejorar el rendimiento general.
3. Nvidia perfila las principales API de gráficos para las ineficiencias de la CPU y optimiza toda la pila de controladores de GPU. El controlador ejecuta varios subprocesos en los núcleos de la CPU y Nvidia optimizó la forma en que se sincronizan. Rediseñaron las estructuras de datos internas, por lo que los subprocesos no necesitan bloquearse y esperarse unos a otros. Las definiciones de funciones individuales también se ajustaron para reducir la sobrecarga compartida. Con todo combinado, la eficiencia de la CPU se ha multiplicado por dos en la API dirigida.
4. Otra técnica clave para optimizar la potencia del sistema es trasladar el trabajo de la CPU a un procesador de comandos dedicado en la GPU. Nvidia lo ha usado para descargar la CPU de tareas de bajo nivel. Un ejemplo es la validación de comandos, que realiza la verificación del puntero y la comprobación del saldo. Esta tarea de rutina ahora ocurre en el procesador de comandos, lo que permite que tanto la GPU como la CPU se concentren en otros cálculos.
5. Nvidia también ha optimizado cómo la CPU envía trabajos a la GPU y recopila los resultados en una aplicación de creador. El controlador ahora pone la CPU en suspensión profunda mientras la GPU hace el trabajo. Una vez que la GPU se completa, activa inmediatamente la CPU mejorando la capacidad de respuesta y la eficiencia.
6. La empresa también ha optimizado Nvidia reflex. Una de las técnicas reflejas centrales es hacer que el juego lea los estados del mouse y del teclado lo más tarde posible antes de que se muestre un cuadro. Esto hace que la imagen que ven sus ojos refleje la entrada más reciente posible, lo que reduce la latencia. Esto se ha hecho usando el mismo enfoque que estamos usando aplicaciones creadoras poniendo la CPU en estados más bajos de energía hasta que sea el momento de probar las entradas.
La combinación de todas las tecnologías Max-Q de cuatro generaciones reduce drásticamente la potencia de la CPU, pero hasta en un 55 por ciento. Todo el conjunto de tecnologías Max-Q es adaptativo, que se ajusta a los cambios de la carga de trabajo en tiempo real. Solo se activa cuando tiene sentido garantizar siempre la máxima eficiencia y el máximo rendimiento.