HP Victus 16: Dostupný herní laptop s NVIDIA GeForce RTX 3060 a Ryzenem | Kapitola 2
Seznam kapitol
V testu se dnes podíváme na cenově dostupný, přesto ale dostatečně výkonný notebook, který není dobrý jen na hraní a zábavu, ale poslouží i na práci. S pomocí GPU umožňuje urychlit řadu úloh v aplikacích nad rámec možností výkonu jakéhokoliv CPU.
Testovaný model je jedním ze strojů, které spadají do aktuální slevové kampaně Nvidie Back to School, tedy zpátky do školy.
V ní cílí především na studenty technických oborů označovaných zkratkou STEM (Science, Technology, Engineering and Math – věda, technologie, inženýrství a matematika), ale i na kreativce a tvůrce obsahu. Zkrátka na všechny, kteří využijí v aplikacích hardwarovou akceleraci výpočtů na GPU a výhodu v podobě podpory platformy CUDA od Nvidie.
V rámci kampaně Nvidia upozorňuje i na své technologie, které notebooky s grafickými čipy GeForce podporují. V rychlosti proběhneme ty klíčové. S některými se setkáváme i u grafických karet pro stolní počítače, jiné patří čistě světa mobilních strojů, protože mají za cíl snížení spotřeby pro delší výdrž na baterie, dosažení co nejefektivnější distribuce výkonu mezi procesorem a grafikou při omezených možnostech chlazení v malém těle notebooku anebo dosažení rozumného kompromisu mezi hlučností chlazení a výkonem.
Pro hráče DLSS a Reflex
DLSS asi představovat nemusíme. U notebooků pomáhá k dosažení plynulých snímkových frekvencí i při nižší spotřebě GPU. DLSS k dosažení vyššího výkonu využívá AI a natrénované neuronové sítě, která vytváří nový snímek skládáním starších snímků ve vysokém rozlišení spolu s aktuálně vyrenderovaným snímkem s nižším počtem vzorků.
Dopady na kvalitu obrazu nejsou velké a s některými nepříjemnými jevy, jako je moaré, aliasing na hranách nebo chvění textur mezi snímky, se umí DLSS nastavené na vyšší kvalitu vypořádat dokonce lépe než rendering v nativním rozlišení. Obraz je totiž stabilnější, protože se skládá z více po sobě jdoucích snímků.
Technologie Reflex pak pomáhá zkrátit prodlení při renderingu snímku optimalizací a zkrácením renderovací fronty. Hra může vstup od hráče zpracovat až těsně před zahájením vykreslování snímku, čímž se zkrátí doba mezi vstupem ze strany hráče a vykreslením snímku a hra tak reaguje na hráčovy podněty rychleji.
U notebooků se k tomu ještě přidává možnost přepnout procesor v době, kdy vyčkává zpracování vstupů, do režimů s nižší spotřebou a tím šetřit energii.
Design Max-Q
Z mašiny s výkonnější dedikovanou grafikou asi jen tak neuděláte tenký ultrabook. Sadu technologií Max-Q kdysi vznikla kvůli tomu, aby i výkonnější notebooky mohly být přijatelně útlé a lehké. Původně byl Max-Q spíše návod pro výrobce, jak uspořádat komponenty v notebooku a co nejlépe je chladit. Dnes je to spíše soubor technologií, které optimalizují návrh a chod notebooku, procesoru, integrované a dedikované grafiky a řeší distribuci výkonu mezi nimi tak, aby bylo možné dosáhnout solidního kompromisu mezi rozměry a výkonem.
CPU Optimizer
Zatímco u stolních počítačů je chlazení procesoru a grafické karty obvykle oddělené, moderní notebooky využívají jednotný systém chlazení a společné šasi, které procesor a grafický čip sdílejí. Chlazení zvládne odvést jen omezené množství tepla, a tak je v závislosti na zátěži zapotřebí dělit výkon (a s tím i vydávané teplo) mezi procesor a grafickou kartu tak, aby obojí běželo v oblasti co nejvyšší efektivity a bez vzájemného brždění.
O to se stará technologie CPU Optimizer. Například ve hrách, kde není procesor naplno využitý, lze část z vyhrazené teplotní obálky chladiče využít u grafického čipu, v aplikacích tomu může být zase naopak. K tomu Nvidia ve spolupráci s výrobci procesorů vyvinula nový nízkoúrovňový framework, díky němuž může software GPU lépe koordinovat práci s novými procesory a přizpůsobit jejich výkon, spotřebu a s tím i jejich teplotu potřebám grafiky a naopak. S využitím profilování aplikací může v reálném čase nastavovat optimální frekvence pro GPU a CPU. Využívá i možnosti některé operace přenášet z procesoru na GPU, který je dokáže vykonávat efektivněji.
Rychlé škálování jader
Rychlé škálování jader vyvíjela Nvidia speciálně pro tvůrce a studenty, kteří používají výpočetně náročné aplikace jako Adobe Premiere, Blender nebo Matlab. Grafická karta sleduje v reálném čase požadavky aplikací a pro výpočty aktivuje pouze takový počet jader, jaký efektivně využije namísto toho, aby byla aktivní všechna. Uvolní se tím část prostředků a aktivní jádra mohou běžet na vyšších frekvencích, což může přinést při náročných výpočtech v tvůrčích aplikacích až trojnásobek výkonu.
Battery Boost 2.0
Zcela přepracovaná funkce Battery Boost 2.0 slouží k prodloužení výdrže baterie při hraní. Při řízení celé platformy využívá umělou inteligenci, která v reálném čase hledá optimální nastavení výkonu grafické karty a procesoru, kvality obrazu a spotřeby energie z baterie a řídí jejich výkon tak, aby hra běžela na dostatečně rychle a plynule na cílové snímkové frekvenci. Výsledkem má být dobrá hratelnost i při napájení z baterie a prodloužení výdrže baterie až o 70 %.
Profesionální a STEM aplikace
Řada programů umožňuje urychlit zpracování dobře paralelizovatelných výpočetních operací jejich zpracováním na GPU, často s využitím výpočetní platformy Nvidia CUDA. Takže ať už budete kreslit či upravovat fotky v aplikacích Adobe, nebo budete chtít notebook využít pro rendering 3D modelů, grafický čip vaši práci urychlí. Mezi nejvýznamnější aplikace pro tvůrce patří s podporou akcelerace pro GPU patří:
Níže jsou pak vybrané aplikace z kategorie STEM, které akceleraci výpočtů na GPU rovněž podporují:
NVIDIA Broadcast
Nvidia Broadcast je soubor technologií, které umožňují zlepšit kvalitu streamů a videokonferencí s využitím umělé intelingence. Umožňují například pomocí GPU aktivně potlačit hluk na pozadí, nahradit v obraze s pomocí virtuální zelené obrazovky rušivé prostředí stylovou tapetou anebo dynamicky sledovat váš pohyb před kamerou podobně, jako by to dělal živý kameraman. Výměnu pozadí samozřejmě podporují i další programy, ale ty to dělají většinou za výrazného přispění procesoru. S akcelerací přes GPU nemusíte řešit dopady na výkon, o výpočty se starají specializované jednotky na grafické kartě.
Komentáře naleznete na konci poslední kapitoly.
