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Phoronix Linux News
Michael Larabel

Nouveau NAK bringt eine große Verbesserung für NVIDIA Kepler-GPUs: Bis zu 2,5x schneller

 Der Open-Source-NVIDIA-Compiler-Code "NAK" wurde heute in Mesa 25.2 um Kepler-Befehlsplanung erweitert. Diese Unterstützung für das Scheduling von Befehlen für GeForce GTX 600/700 "Kepler"-Grafikprozessoren kann bei bestimmten Arbeitslasten erhebliche Leistungsvorteile bieten.
Eine Übersetzung von 🇬🇧 Phoronix.com

Lorenzo Rossi hat letzte Woche einen Request zur Zusammenführung gestellt, um den Open-Source-Code des NAK-Shader-Compilers, der von den Nouveau- und NVK-Treibern verwendet wird, um Unterstützung für die Befehlsplanung zu ergänzen. Heute wurde dieser Code für Mesa 25.2 zusammengeführt, noch vor dem Code Branching / Feature Freeze nächste Woche.

Rossi äußerte sich in dem Merge Request:

Dieser Commit fügt echtes Instruktions-Scheduling für SM32 (KeplerB) hinzu und optimiert die generierten Instruktionen ein wenig.

Dual-Issue und Functional-Unit Resource Tracking müssen noch implementiert werden.

Der eigentliche Knaller für Endanwender ist jedoch der NAK-Patch, der die echten Befehlsabhängigkeiten für Kepler hinzufügt. Rossi bemerkte dort:

Diesee Commit portiert die Informationen zur Befehlslatenz aus dem Codegen-Emitter. Zuvor wurde jede Anweisung um 16 Zyklen verzögert, auch wenn dies nicht notwendig war.

PixMark Piano ist stark von Befehlslatenzen betroffen und erhält einen 2,5-fachen Boost, andere Benchmarks erzielen immer noch eine bessere Leistung. Die beiden anderen fehlenden Teile, um mit Codegen gleichzuziehen, sind die Verfolgung der Ressourcen von Funktionseinheiten und die doppelte Ausgabe von Befehlen.

Leistungsmessungen auf einer GT770 (mit 0f pstate):

Pixmark piano: 519 -> 14526 pts (hat Rendering-Probleme in beiden!)
Furmark: 3247 -> 5786 pts
The Talos Principle (hohe Einstellungen): 30-33 -> 55-60 FPS

Zumindest für relevante Arbeitslasten ist dies eine sehr signifikante Leistungsverbesserung für Nouveau/NAK, wenn eine mehr als zehn Jahre alte NVIDIA Kepler GPU verwendet wird.


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