نشرت NVIDIA برنامج التشغيل 470.57.02، وRTXMU مفتوح المصدر، وأضافت دعم Linux إلى RTX SDK

نشرت NVIDIA أول إصدار مستقر للفرع الجديد لبرنامج تشغيل NVIDIA الخاص 470.57.02. برنامج التشغيل متاح لنظام Linux (ARM، x86_64)، FreeBSD (x86_64) وSolaris (x86_64).

الابتكارات الرئيسية:

  • دعم إضافي لوحدات معالجة الرسومات الجديدة: GeForce RTX 3070 Ti، وGeForce RTX 3080 Ti، وT4G، وA100 80GB PCIe، وA16، وPG506-243، وPG506-242، وCMP 90HX، وCMP 70HX، وA100-PG506-207، وA100-PG506-217، سي إم بي 50 إتش إكس.
  • تمت إضافة دعم أولي لتسريع أجهزة OpenGL وVulkan لتطبيقات X11 التي تعمل في بيئات Wayland باستخدام مكون Xwayland DDX. إذا حكمنا من خلال الاختبارات، عند استخدام فرع برنامج التشغيل NVIDIA 470، فإن أداء تطبيقات OpenGL وVulkan في X التي يتم إطلاقها باستخدام XWayland هو تقريبًا نفس أداء التشغيل ضمن خادم X عادي.
  • تم تنفيذ القدرة على استخدام تقنية NVIDIA NGX في Wine وحزمة Proton، التي طورتها Valve لتشغيل ألعاب Windows على Linux. بما في ذلك Wine وProton، يمكنك الآن تشغيل الألعاب التي تدعم تقنية DLSS، والتي تتيح لك استخدام نوى Tensor لبطاقات الفيديو NVIDIA لتغيير حجم الصورة بشكل واقعي باستخدام أساليب التعلم الآلي لزيادة الدقة دون فقدان الجودة.

    لاستخدام وظيفة NGX في تطبيقات Windows التي يتم تشغيلها باستخدام Wine، يتم تضمين مكتبة nvngx.dll. في إصدارات Wine والإصدارات المستقرة من Proton، لم يتم تنفيذ دعم NGX بعد، ولكن التغييرات لدعم هذه الوظيفة بدأت بالفعل في تضمينها في فرع Proton التجريبي.

  • تمت إزالة القيود المفروضة على عدد سياقات OpenGL المتزامنة، والتي أصبحت الآن محدودة فقط بحجم الذاكرة المتوفرة.
  • تمت إضافة دعم لتقنية PRIME لإلغاء تحميل عمليات العرض إلى وحدات معالجة الرسومات الأخرى (PRIME Display Offload) في التكوينات التي تتم فيها معالجة وحدات معالجة الرسومات المصدر والهدف بواسطة برنامج تشغيل NVIDIA، وكذلك عند معالجة وحدة معالجة الرسومات المصدر بواسطة برنامج تشغيل AMDGPU.
  • تمت إضافة دعم لامتدادات Vulkan الجديدة: VK_EXT_global_priority (VK_QUEUE_GLOBAL_PRIORITY_REALTIME_EXT، يسمح باستخدام إعادة الإسقاط غير المتزامن في SteamVR)، VK_EXT_global_priority_query، VK_EXT_provoking_vertex، VK_EXT_extendi_dynamic_state2، VK_EXT_color_write_enable، VK_ EXT_vertex_input_dynamic_state، VK_EXT_ycbcr_2plane_444_formats، VK_NV_inherited_viewport_scissor.
  • يتطلب استخدام خصائص Vulkan العامة بخلاف VK_QUEUE_GLOBAL_PRIORITY_MEDIUM_EXT الآن الوصول إلى الجذر أو امتيازات CAP_SYS_NICE.
  • تمت إضافة وحدة kernel جديدة nvidia-peermem.ko تسمح باستخدام RDMA للوصول مباشرة إلى ذاكرة NVIDIA GPU بواسطة أجهزة خارجية مثل Mellanox InfiniBand HCA (محولات القناة المضيفة) دون نسخ البيانات إلى ذاكرة النظام.
  • افتراضيًا، يتم تمكين تهيئة SLI عند استخدام وحدات معالجة الرسومات بكميات مختلفة من ذاكرة الفيديو.
  • توفر إعدادات nvidia وNV-CONTROL أدوات إدارة المبرد بشكل افتراضي للوحات التي تدعم التحكم في مبرد البرنامج.
  • تم تضمين البرنامج الثابت gsp.bin، والذي يُستخدم لنقل التهيئة والتحكم في وحدة معالجة الرسومات إلى جانب شريحة معالج نظام وحدة معالجة الرسومات (GSP).

في الوقت نفسه، في مؤتمر مطوري الألعاب، أعلنت NVIDIA عن كود المصدر المفتوح لمجموعة أدوات SDK RTXMU (RTX Memory Utility) بموجب ترخيص MIT، والذي يسمح باستخدام المخازن المؤقتة المضغوطة والتوزيع الفرعي لـ BLAS (هياكل تسريع المستوى السفلي) تقليل استهلاك ذاكرة الفيديو بشكل كبير. يتيح الضغط إمكانية تقليل الاستهلاك الإجمالي لذاكرة BLAS بنسبة 50%، ويعمل التوزيع الفرعي على تحسين كفاءة التخزين المؤقت من خلال دمج العديد من المخازن المؤقتة الصغيرة في صفحات بحجم 64 كيلو بايت أو 4 ميجابايت.

نشرت NVIDIA برنامج التشغيل 470.57.02، وRTXMU مفتوح المصدر، وأضافت دعم Linux إلى RTX SDK

قامت NVIDIA أيضًا بفتح المصدر الكودي لمكتبة NVRHI (NVIDIA Rendering Hardware Interface) وإطار عمل Donut بموجب ترخيص MIT. NVRHI عبارة عن طبقة مجردة يتم تشغيلها فوق واجهات برمجة التطبيقات الرسومية المتنوعة (Direct3D 11 وDirect3D 12 وVulkan 1.2) على نظامي التشغيل Windows وLinux. يوفر Donut مجموعة من المكونات المعدة مسبقًا ومراحل العرض لإنشاء نماذج أولية لأنظمة العرض في الوقت الفعلي.

بالإضافة إلى ذلك، قدمت NVIDIA الدعم لبنية Linux وARM في SDK: DLSS (أخذ عينات فائقة للتعلم العميق، قياس واقعي للصور باستخدام أساليب التعلم الآلي)، RTXDI (إضاءة RTX المباشرة، الإضاءة الديناميكية)، RTXGI (إضاءة RTX العالمية، إعادة إنشاء انعكاس الضوء)، NRD (NVIDIA Optix AI-Acceleration Denoiser، باستخدام التعلم الآلي لتسريع عرض الصور الواقعية).

المصدر: opennet.ru

إضافة تعليق