NVIDIA GeForce RTX 4090 - zmodyfikowany wariant karty graficznej z 48 GB pamięci VRAM został przetestowany

Niedawno w sieci pojawiły się doniesienia o zmodyfikowanych kartach graficznych NVIDIA GeForce RTX 4090. Choć początkowo wyglądało to na dzieło chińskich modderów, okazało się, że wszystkie te jednostki pochodzą z jednego źródła w Chinach, które nie tyle modyfikuje istniejące układy, co tworzy własne, niereferencyjne akceleratory wyposażone w dodatkową pamięć VRAM. Teraz możemy przyjrzeć się wydajności tych zadziwiająco precyzyjnych konstrukcji.

NVIDIA GeForce RTX 4090 w zmodyfikowanej wersji z 48 GB pamięci VRAM została przetestowana zarówno w grach, jak i algorytmach AI. Konstrukcja karty ujawnia, że użyto własnego PCB oraz oprogramowania BIOS, które, co ciekawe, jest kompatybilne z oficjalnymi sterownikami.

NVIDIA miała przygotowane prototypy kart GeForce RTX 4090 oraz GeForce RTX 5090 z kilkoma złączami 12VHPWR

Karta graficzna NVIDIA GeForce RTX 4090 w zmodyfikowanej wersji z 48 GB pamięci VRAM jest dostępna na chińskich i rosyjskich portalach aukcyjnych, a za jej produkcję odpowiada bliżej nieznany chiński producent. Świadczy o tym fakt, że testowany egzemplarz wykorzystuje autorskie PCB z pamięciami VRAM umieszczonymi po obu stronach laminatu. W wersji referencyjnej, jak i w większości niereferencyjnych modeli GeForce RTX 4090, moduły pamięci znajdują się wyłącznie po jednej stronie płytki drukowanej. Każda z 12 kości GDDR6X w standardowej wersji ma pojemność 2 GB, co wymusiło umieszczenie dodatkowych 12 modułów na odwrocie laminatu, ponieważ układy tego typu o większej pojemności po prostu nie istnieją. Co ciekawe, karta posiada BIOS, który najprawdopodobniej został podpisany oryginalnymi kluczami NVIDIA, co pozwala na bezproblemową instalację oficjalnych sterowników. Może to być konsekwencją wycieku danych z serwerów NVIDIA w 2022 roku, kiedy hakerzy uzyskali dostęp do znacznej ilości poufnych informacji. Jak to mawiał klasyk: "Cóż za przypadek.".

NVIDIA GeForce RTX 4090 schłodzony klimatyzacją osiąga bardzo niskie temperatury. Nie, to nie Prima Aprilis...

Budowa zmodyfikowanej karty jest zaskakująco solidna, zastosowano bowiem chłodzenie turbinowe i duży radiator (najprawdopodobniej miedziany). Zarówno backplate, jak i obudowa zostały wykonane z metalu. Taka konstrukcja oraz umiejscowienie złącza 12VHPWR na tyle PCB, sugerują, że karta została zaprojektowana z myślą o obliczeniach związanych ze sztuczną inteligencją i pracy w systemach Multi-GPU. Powodem powstawania takich konstrukcji są sankcje nałożone przez USA na Rosję i Chiny, które znacznie ograniczają dostępność wysokowydajnych akceleratorów graficznych. Kluczową rolę odgrywa tutaj pojemność VRAM – w serii GeForce RTX 4000 jedynie modele NVIDIA RTX A5000, NVIDIA RTX A6000 oraz serwerowe jednostki z serii L oferują 48 GB pamięci (GDDR6). Jak wiemy duża ilość VRAM jest niezbędna do płynnej obsługi rozbudowanych modeli językowych o dziesiątkach miliardów parametrów.

NVIDIA GeForce RTX 4090 D i GeForce RTX 4080 SUPER - w Chinach pojawiły się wersje kart z podwojoną pamięcią VRAM

Kolejną kwestią jest cena, ponieważ dedykowane do obliczeń AI karty graficzne są niezwykle drogie – ich koszt sięga dziesiątek tysięcy złotych. Tymczasem zmodyfikowana niereferencyjna NVIDIA GeForce RTX 4090 z 48 GB VRAM jest dostępna za około 3400 dolarów, czyli w przybliżeniu 13 tysięcy złotych. Dodatkowo oferuje szybszą pamięć GDDR6X, w przeciwieństwie do droższych modeli wyposażonych w GDDR6. Przejdźmy jednak do testów przeprowadzonych przez rosyjskiego entuzjastę Michaiła Kroshina. Zmodyfikowany egzemplarz generował hałas na poziomie 65 dB, co nie jest niczym dziwnym przy zastosowanym układzie chłodzenia i przeznaczeniu konstrukcji. Mimo to testowana karta utrzymywała średnią temperaturę około 70°C, z maksymalnym odczytem na poziomie 86°C. Jeśli chodzi o wydajność w grach, w większości przypadków karta nie wykazywała istotnych wzrostów – zazwyczaj wykorzystywała od 15 do 20 GB VRAM, z wyjątkiem Monster Huntera oraz Escape from Tarkov, gdzie zużycie wzrosło do 30 GB. Zupełnie inaczej sytuacja wygląda w zastosowaniach AI, gdzie większa ilość pamięci realnie przyspiesza obliczenia, pozwalając osiągnąć lepsze wyniki niż na dedykowanych akceleratorach NVIDIA bazujących na rdzeniu AD102.