Представленные вчера видеокарты Nvidia Ampere порадовали и абсолютной производительностью, и соотношением производительности к цене. Несмотря на то, что Nvidia до сих пор не раскрыла ряд характеристик новинок, об одной особенности, которая не попала в оригинальную новость, стоит поговорить отдельно.
Новые видеокарты получили поддержку технологии RTX IO. Если кратко, эта технология позволяет видеокарте получать данные из SSD напрямую, минуя процессор.


Обычно данные направляются из накопителя в CPU, оттуда в ОЗУ, оттуда назад в CPU, а затем уже в GPU и память видеокарты. В случае RTX IO цепочка оказывается намного короче.
В основе RTX IO лежит DirectStorage API — набор инструментов в рамках DirectX 12, который Microsoft создавала для Xbox Series X, но сегодня представила и для ПК. О нём мы напишем позже. В случае RTX IO Nvidia использует также преимущества архитектуры своих новых видеокарт, что должно увеличить производительность ввода-вывода вдвое, в том числе за счёт того, что на GPU будет возложена работа «десятков процессорных ядер».
Правда, конкретная игра должна быть оптимизирована и для DirectStorage API, и для RTX IO, так что тут не всё так просто. Но технология, скорее всего, со временем получит обширное применение.
Также стоит отметить, что для её реализации нужно, чтобы в ПК был накопитель NVMe с интерфейсом PCIe 4.0, так как именно высокая скорость таких SSD и позволяет реализовать названные технологии.

Компактный ПК с Ryzen 9 9955HX3D, RTX 5070 и СЖО оценили в 2500 долларов
Бросит ли Huawei вызов Intel и AMD? Китайский гигант анонсировал дебютные процессоры для ПК
Эксперты выяснили истинную причину выхода из строя видеокарт Gigabyte RTX 4060
Живые фото Poco M8 Power до анонса: батарея 8000 мАч, 7-дюймовый экран и HyperOS 3
Как Сберу снова установить свои приложения на iPhone
Астрономы впервые получили снимок скрытого компаньона Бетельгейзе массой в три Солнца
Рекордный спрос по всему миру: новые складные смартфоны Samsung Galaxy Z Fold8 Ultra, Fold8 и Flip8 покоряют рынок
Карманный монстр: японское устройство позволяет запускать гигантские ИИ-модели на обычном ноутбуке с 32 ГБ ОЗУ