{"id":92057,"date":"2018-08-16T15:29:26","date_gmt":"2018-08-16T13:29:26","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cined.com\/?p=92057\/"},"modified":"2018-08-16T17:29:57","modified_gmt":"2018-08-16T15:29:57","slug":"faster-8k-editing-with-nvidia-quadro-rtx-and-turing-architecture","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/staging.cined.dev\/es\/faster-8k-editing-with-nvidia-quadro-rtx-and-turing-architecture\/","title":{"rendered":"Edita M\u00e1s R\u00e1pido en 8K Con NVIDIA Quadro RTX y la Arquitectura Turing"},"content":{"rendered":"

NVIDIA ha anunciado importantes novedades: su arquitectura de GPU recientemente desarrollada llamada Turing y sus nuevas placas gr\u00e1ficas NVIDIA Quadro RTX, que son las primeras GPUs basadas en la arquitectura Turing. Estas nuevas placas apuntan a facilitar los flujos de trabajo en 8K, y NVIDIA ha trabajado codo a codo con RED para optimizar y probar los resultados con el formato de archivo REDCODE RAW. Las nuevas GPUs Quadro RTX deber\u00edan permitir editar material en 8K a resoluci\u00f3n completa y en tiempo real.<\/strong><\/p>\n

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La Arquitectura Turing de NVIDIA<\/h2>\n

La compa\u00f1\u00eda describe su tecnolog\u00eda recientemente desarrollada como el “mayor salto tecnol\u00f3gico desde la invenci\u00f3n de la GPU CUDA en 2006<\/a>“. La arquitectura Turing presenta nuevos n\u00facleos RT para acelerar el trazado de rayos y nuevos N\u00facleos de Tensor para la inferencia de IA (inteligencia artificial) que son los que permiten el trazado de rayos en tiempo real.<\/p>\n

Los n\u00facleos RT aceleran los c\u00e1lculos de c\u00f3mo viajan la luz y el sonido en entornos 3D hasta 10 GigaRayos por segundo. La arquitectura Turing acelera las operaciones de trazado de rayos en tiempo real hasta en 25 veces la de la generaci\u00f3n anterior de Pascal, y los nodos de GPU se pueden usar para la renderizaci\u00f3n de efectos de cine a cuadro final a una velocidad 30 veces superior a la de los nodos de CPU.<\/p>\n

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Los N\u00facleos de Tensor aceleran el entrenamiento y la inferencia del aprendizaje profundo. El potencial de capacidad puede acelerar, por ejemplo, el DLAA –deep learning anti-aliasing<\/em>– (en espa\u00f1ol: anti-alias de aprendizaje profundo, que es la generaci\u00f3n de im\u00e1genes en movimiento de alta calidad), la eliminaci\u00f3n de ruido, el escalado de la resoluci\u00f3n y la re-programaci\u00f3n temporal del video.<\/p>\n

El potencial de esta nueva arquitectura ser\u00e1 usado principalmente en una nueva generaci\u00f3n de renderizado h\u00edbrido en la industria de efectos visuales. El renderizado h\u00edbrido permite experiencias interactivas de calidad cinematogr\u00e1fica, nuevos efectos impulsados \u200b\u200bpor redes neuronales e interactividad fluida en modelos de alta complejidad.<\/p>\n

NVIDIA ha anunciado que ciertas aplicaciones gr\u00e1ficas esenciales planean aprovechar las caracter\u00edsticas de la arquitectura Turing a trav\u00e9s de la plataforma de desarrollo RTX.<\/p>\n

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GPUs Profesionales NVIDIA Quadro RTX<\/h2>\n

Las GPUs basadas en la arquitectura Turing presentan una nueva arquitectura de multiprocesadores de transmisi\u00f3n (en ingl\u00e9s: SM – Streaming Multiprocessor<\/em>) que agrega una unidad de ejecuci\u00f3n de enteros y una nueva arquitectura de cach\u00e9 unificada con el doble de ancho de banda que la generaci\u00f3n anterior. Combinado con nuevas tecnolog\u00edas de gr\u00e1ficos, tales como el matizado de tasa variable (en ingl\u00e9s: variable rate shading<\/em>), el multiprocesador de transmisi\u00f3n \u201cTuring SM\u201d alcanza niveles de rendimiento por n\u00facleo sin precedentes. Con hasta 4.608 n\u00facleos CUDA, la arquitectura Turing admite hasta 16 billones de operaciones de punto flotante en paralelo con 16 billones de operaciones de enteros por segundo.<\/p>\n

NVIDIA anunci\u00f3 tres nuevas tarjetas gr\u00e1ficas Quadro RTX<\/a> que deber\u00edan estar disponibles a partir del cuarto trimestre de 2018:<\/p>\n