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NVIDIA RTX IO: Qué es y para qué sirve

NVIDIA RTX IO fue presentada como una nueva tecnología que estará disponible tanto para las series 2000 y 3000 de sus GeForce. Gracias a esta tecnología las tarjetas gráficas del escritorio también podrán hacer algo similar a las de tecnología NVIDIA GPUDirect que está más pensado para el sector HPC. Es decir, podrán acceder a los datos de forma directa sin la intervención de la CPU.

¿Qué es NVIDIA RTX IO?

NVIDIA RTX IO permitirá acceder al SSD directamente desde la GPU, de forma totalmente independiente a la CPU. Hasta ahora, era la CPU la que debía mediar si quería cargar datos desde el disco duro a la VRAM de la GPU. Ahora eso se evitará y será la propia GPU la encargada de realizar los accesos de datos sin necesidad de sobrecargar la CPU, dejando que ésta se pueda encargar de otras tareas.

NVIDIA RTX IO es una implementación a través de hardware de la conocida API DirectStorage de Microsoft, que incluirá en DirectX 12 Ultimate. Con ella se podrán aprovechar las características de la tecnología de NVIDIA y también de la de AMD que comentaremos un poco más adelante, ya que ambas se han servido de esta opción que brinda Microsoft para la mejora de los videojuegos, especialmente los de mundo abiertos que necesitan transferir gran cantidad de datos debido a los vastos mundos digitales que se manejan.

Esta tecnología permite pedir datos a una unidad conectada a una ranura PCIe o puerto de este tipo, por tanto, no serviría para discos duros SATA o de otro tipo. Solo los SSD y los sistemas operativos Windows se verán beneficiados de esta tecnología, dejando fuera al resto de dispositivos que no serán compatibles por el momento.

Ten en cuenta que la GPU puede tener acceso a dos tipos de memorias, la memoria local o VRAM que se incluye en la propia tarjeta dedicada, o a la memoria del sistema. Para eso se usa el sistema de unidades DMA y la CPU es la que interviene para realizar ese movimiento de datos, usando parte de sus ciclos o tiempo de ejecución para estos movimientos que se podrían llevar a cabo de forma independiente y dejando toda la carga a la GPU gracias a tecnologías como NVIDIA RTX IO.

Es decir, la GPU se podría comunicar con los medios de almacenamiento SSD de tipo PCIe de la misma forma que lo harían dos tarjetas gráficas instaladas en el mismo sistema y que compartían información mediante los buses o enlaces Crossfire de AMD o NVIDIA SLI. Pues bien, el principio es similar en este caso.

Todo esto no da como resultado un tanto más ligero y directo, sino que la CPU también mejorará su rendimiento al poder dedicarse a otros menesteres y no perder el tiempo en los movimientos de datos tan frecuentes. Dicho de otro modo, la GPU tratará a un SSD como si fuese la memoria VRAM a la que accede.

Por otro lado, desde el lanzamiento de las GeForce RTX 20 Series se lanzó un motor de descompresión de datos en tiempo real en estas unidades de procesamiento gráfico. Esta unidad puede tomar datos comprimidos y descomprimirlos al vuelo, enviando los datos ya descomprimidos a la memoria VRAM. Y lo mejor de todo es que la velocidad de descompresión es tan rápida que la CPU no podría igualarla.

Atento, porque muchos de los movimientos que se van a dar por parte de las grandes compañías de hardware van a ir en este sentido, en dejar que otras unidades se ocupen de parte del trabajo de la CPU y de acercar o acelerar todo lo posible el nexo entre las unidades de procesamiento y las memorias de cualquier tipo, ya que es ahí donde existe un mayor cuello de botella en la actualidad.

Alternativa a AMD Smart Access Storage

AMD Smart Access Storage

Por último, decir que la tecnología de NVIDIA RTX IO no está sola en el mercado, AMD también ha trabajado duro para traer soluciones similares a las de su mayor rival. La empresa verde ha creado su AMD Smart Access Storage para acceder de forma directa para cargar datos desde el disco duro hasta la VRAM sin necesidad de intervención de la CPU.

Falta ver qué tecnología ofrece mejor rendimiento: ¿NVIDIA vs AMD? ¿Tú que opinas?

Isaac Romero Torres

Más de una década trabajando en el ámbito de la investigación sobre arquitecturas y microarquitecturas de CPUs, de la electrónica, la lógica digital, de los sistemas operativos Unix (con los que trabajé como asesor para algunas empresas), programación de MCUs, PLCs, hacking, etc.
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