Sprawdziłem karty graficzne GeForce RTX 5000. Czy na to czekaliśmy?

Fakt, że to NVIDIA swoim Keynote oficjalnie rozpoczęła CES 2025, dobitnie potwierdza, że to właśnie ich nowości oraz zapowiedzi były tymi najbardziej wyczekiwanymi. Ostatecznie od premiery poprzedniej generacji kart graficznych mięły już ponad 2 lata i gracze od tego czasu zaczęli się domagać dużych zmian i czegoś naprawdę przełomowego. NVIDIA te oczekiwania wypełniła, choć niekoniecznie w taki sposób, jakiego wszyscy się spodziewali…

Co wyróżnia GeForce RTX 5000 na tle serii RTX 4000?

Zacznijmy może od tego, co podano oficjalnie na samej prezentacji. Nowe GeForce RTX 5000 mają być 15-25% wydajniejsze i będą przy tym pobierać analogicznie 15-25% więcej energii. Dostaliśmy też znacznie szybsze pamięci GDDR7, tylko że żadna z kart, za wyjątkiem najmocniejszego RTX 5090, nie doczekała się wzrostu pojemności tejże pamięci względem tego, co oferują obecnie dostępne w sprzedaży modele RTX 4000 Super. Tak samo niewielkie zamiany zaszły po stronie ilości jednostek (choć te są teraz nowszej generacji, co samo w sobie powinno podnieść ich wydajność).

Tylko wybrani mogli potrzymać go już teraz w garści :)

Karty produkowane są w niższym procesie technologicznym, a ceny w tańszych kartach wypadają na zbliżonym poziomie do tych, które teraz mamy w sklepach i tylko jedyny faktycznie wyraźnie wzmocniony (pod względem jednostek) RTX 5090 jest droższy od sugerowanej ceny jego poprzednika, przy czym jeżeli do sklepów trafi za 10 299 zł, to będzie tylko nieznacznie droższy od obecnie standardowych modeli RTX 4090…

Specyfikacja nowych kart z serii GeForce RTX 5000

Największe zmiany, jak widać, dotyczą samej architektury, o czym niestety w detalach przed 16 stycznia nie możemy się wypowiadać i do czego z pewnością jeszcze wrócimy w ramach naszej nadchodzącej recenzji GeForce RTX 5090. Z jego pomocą NVIDIA ma również po raz kolejny dokonać rewolucji w systemach chłodzenia – tak jak seria RTX 3000 zaprezentowała i spopularyzowała układy chłodzenia z przelotowym radiatorem w drugiej części karty. Tym razem przewiewna będzie praktycznie cała karta!

Tak prezentuje się wnętrze modelu GeForce RTX 5090 Founders Edition. 

NVIDIA w swoich dwóch najdroższych modelach postawiła na rozwiązanie, w którym występują trzy osobne PCB. Jedno główne, zminiaturyzowane do granic możliwości, na którym umieszczono sekcję zasilania, pamięci oraz oczywiście samo GPU, drugie, które obsługuje złącze PCI-E, oraz trzecie, na którym umieszczono wszystkie złącza – jedno HDMI 2.1a oraz trzy DisplayPort 2.1b. Dobrze przeczytaliście! Nowe RTXy będą zgodne najwyższą wersją standardu DP, co oznacza obsługę przepustowości na poziomie 80 Gbps (UHBR20)! To więcej niż obecnie oferuje dowolna inna konsumencka karta graficzna.

A tak prezentują się konstrukcje autorskie... są znacznie większe.

DLSS 4 spełnia obietnicę, jaką NVIDIA złożyła 6 lat temu

Nie da się ukryć, że największe zmiany zaszły po stronie tego, co obecnie w sumie jest najistotniejsze i bez czego i tak praktycznie nikt nowych kart NVIDII nie używa, zatem DLSS (według statystyk 82% posiadaczy karty GeForce RTX korzysta z tej właśnie funkcji). Zmiana jest równie ogromna, co przejście z DLSS 1.0 na 2.0, jako że całkowicie zmienia się model, z którego korzystać będą tensory. Wcześniej stosowany CNN okazał się na dłuższą metę zbyt ograniczony i nie radził sobie tak dobrze, jak NVIDIA by tego chciała, z tym, co jest przyszłością (albo w zasadzie już teraźniejszością) gier – ze śledzeniem promieni. Stąd właśnie przejście na nowy model Transformer.

Zmiana ta praktycznie całkowicie rozwiązała problem ze smużeniem, które okazjonalnie prześladowało NPC w dalszych planach gry (albo obiekty latające na niebie). Udało się też znacznie podnieść czystość obiektów półprzeźroczystych i tych będących w ruchu. Mowa tu w szczególności o wszelakich hologramach, zwłaszcza gdy te się ruszają. Największą zmianą jednak jest fakt, że nowy model w rekonstruowanym obrazie zdaje się umieszczać nawet więcej detali niż te widoczne w natywnej rozdzielczości - i to dopiero jest moc AI!

DLSS 4 diametralnie różni się jakością upscalingu od wcześniejszych wersji - takiej zmiany nie było od lat!

Nie mieliśmy możliwości sprawdzić, jak zmieniła się wydajność DLSS, w znaczeniu czy rekonstrukcja z tej samej rozdzielczości, co w przypadku DLSS 3.7, przekłada się na większą lub niższą ilość FPS, ale zdaje się, że w tej kwestii nie ma dużych różnic, o ile występują jakiekolwiek. Warto też zaznaczyć, że nowy model dotyczy również działania DLSS Ray Reconstruction, znacząco stabilizując zachowanie animacji na krawędziach obiektów. Mniej oświetlone obiekty (zatem te, o których śledzenie promieni posiada mniej informacji) wykazują dużo mniejsze smużenie, a całość obrazu jest jeszcze lepiej odszumiona. Zatem o ile nowa generacja zdaje się nie podnosić znacząco wydajności, tak bezsprzecznie mocno podnosi jakość obrazu, w którym i tak już wcześniej karty NVIDII wiodły prym.

Działanie obu technik na nowym modelu podziwialiśmy na przykładzie Cyberpunk 2077 w trybie Overdrive i jeszcze niewydanej łatce do Indiana Jones i Wielki Krąg – zgadza się, wprowadzi ona również DLSS RR! W obu przypadkach efekt był realnie wyśmienity i trudno wyobrazić sobie, aby ktoś świadomie grał bez aktywacji tych technik, godząc się nie tylko na dużo mniej FPS, ale też na znacznie gorszą oprawę graficzną.

Jeszcze więcej generowanych klatek – czy to ma sens?

Nowy DLSS to również (albo i przede wszystkim?) nowy DLSS Multi Frame Generation, zatem generator klatek zdolny wytworzyć od 1 do 3 klatek pośrednich. O ile tego typu opensource’owe rozwiązania istnieją już od dawna, to dopiero DLSS MFG, można powiedzieć, że robi to dobrze. Nie tylko dlatego, że faktycznie analizuje, co prezentują klatki poprzedzające i następujące, aby generować te pośrednie wolne od artefaktów (albo chociaż zminimalizować ich występowanie), ale też faktycznie jest świadom czegoś takiego, jak Frame Placing, czyli pozycjonowanie klatek w odpowiednich odstępach czasu, aby faktycznie poprawić płynność animacji

Wcześniej wydajność rdzeni Tensor w kartach Ada Lovelace nie pozwalała odpowiednio szybko tworzyć więcej niż jednej dodatkowej klatki pomiędzy tymi prawdziwymi. Teraz nowe karty z rodziny Blackwell zostały pod tym kątem wyspecjalizowane i faktycznie w tych kilku milisekundach, jakie mają do dyspozycji pomiędzy jedną a drugą klatką, generują w odpowiednich odstępach nawet do trzech dodatkowych, odpowiednio przesuniętych obrazów. To, co mogliśmy sprawdzić na własne oczy podczas warsztatów NVIDIA, to fakt, że obraz jest faktycznie niemalże całkowicie wolny od artefaktów. Jedynie w tych najbardziej newralgicznych momentach, jeżeli wie się gdzie patrzeć, to da się dostrzec odstępstwa od normy. Dla zwykłego gracza jest to całkowicie nie do wychwycenia.

Aby odpowiednio szybko generować takie dodatkowe klatki potrzeba znacznej wydajnosci AI - tutaj nowe rdzenie Tensor mogą się wykazać

Dobra wiadomość jest też taka, że poziom zwielokrotnienia generacji klatek będzie można wybrać z poziomu aplikacji NVIDIA App i zadziała to już od pierwszego dnia w każdej grze, która oficjalnie wspiera DLSS 3.0 FG. Niestety dotyczyć to będzie tylko nabywców nowych kart z serii RTX 5000. Seria Ada Lovelace pozostanie na poziomie jednej dodatkowo generowanej klatki, co wynika ze wspomnianej niewystarczającej wydajności tensorów.

Nie ma tu jednak czarów i nadal oznacza to zwiększenie opóźnień o czas niezbędny do wygenerowania jednej klatki (zatem 16 ms, jeżeli natywnie mamy 60 Hz, 8 ms podczas grania przy 120 FPS itd.). Jeżeli zatem bardziej zależy nam na responsywności rozgrywki, to lepszym wyborem będzie zrezygnowanie z DLSS (M)FG i granie z samym NVIDIA Reflex, zwłaszcza że ten też doczekał się aktualizacji.

To się dopiero nazywa dobry refleks!

Obok DLSS 4 NVIDIA zapowiedziała Reflex 2, który ma, uwaga, przewidywać przyszłość w grach! I najlepsze, że faktycznie to robi. Na miejscu pograliśmy kilka minut w wymagającą grę online, w której można było kombinacją klawiszy aktywować lub dezaktywować NVIDIA Reflex 2 i tu, pomimo braku zmiany w FPS, wrażenia z gry różniły się diametralnie. Dezaktywacja technikii NVIDII dawała podobne wrażenie, co granie w latach 90-tych w Hugo za pomocą sygnałów tonowych telefonu… Może nieco przesadzamy, ale realnie różnica była bardzo duża, nawet dla tak niewprawionych graczy jak my.

Naturalnie część tej poprawy odnotowalibyśmy również na starszym NVIDIA Reflex, choć tu akurat nie przygotowano odpowiedniego porównania. Ale wróćmy do tego przewidywania przyszłości – co tu dokładnie mamy na myśli? Otóż standardowo karta graficzna dostaje informacje od procesora, jak ma generować daną klatkę – gdzie są przeciwnicy, co się zmieniło itd. Tutaj zmian nie ma - z Reflex 2 nadal karta bez żadnego kolejkowania renderuje to, o co prosi procesor. Różnica pojawia się po zakończeniu tego dosyć czasochłonnego procesu – wtedy karta ponownie odpytuje CPU „co się zmieniło” i te zmiany wprowadza już za pomocą AI!

Cały kadr jest odpowiednio przesuwany, a to, co nie zostało wyrenderowane, a musi zostać wyświetlone (np. krawędzie ekranu albo świeżo odsłonięte obiekty), jest generowane przez AI – całość zajmuje dosłownie 1-2 ms, zatem zamiast dostać nową klatkę po łącznie 8-12 ms, dostajemy ją po właśnie 1-2 ms względem tego, co faktycznie działo się w grze! Nie zwiększa to oczywiście wydajności – FPS pozostaje bez zmian, tylko my widzimy aktualniejsze informacje. Owszem – da się dostrzec delikatne artefakty (np. wokół broni albo przy krawędzi, w stronę której odwracamy kadr), ale w ferworze walki online nie powinny one nikomu przeszkadzać.

NVIDIA Reflex 2 ponoć już teraz jest na etapie walidacji u producentów najważniejszych gier online, po to, aby uniknąć oznaczania jej jako oprogramowanie do oszukiwania. Choć po prawdzie, czy to już nie jest oszukiwanie, gdy zakup karty jednego producenta daje nam tak masywną przewagę w grach kompetytywnych? Ciekawi jesteśmy waszej opinii.

Mega Geometria to technika, na którą zbyt długo czekaliśmy

Kolejnym bardzo ciekawym zbiorem technik, które twórcy gier będą mogli implementować w swoich tytułach, jest NVIDIA RTX KIT, zwany również jako Technologia Śledzenia Promieni napędzana przez AI. Pośród tych technik mamy przede wszystkim RTX Mega Geometry, które pozwala próbkować dynamicznie geometrię sceny, co odpowiada na właśnie dynamiczną złożoność świata generowaną przez nowe silniki graficzne, takie jak EU5 z techniką Nanite, gdzie ilość wierzchołków zależy od odległości od obiektu i zmienia się płynnie. Oczywiście w standardowej rasteryzacji nie ma to znaczenia, jako że jest ona jednym wielkim uproszczeniem i nawet nie próbuje tworzyć realistycznego obrazu, ale dla coraz popularniejszej techniki Path Tracingu jest to kluczowa zmiana, która faktycznie pozwoli zachować ten sam poziom detali geometrii, bez utraty wydajności (albo nawet z jej wzrostem!). 

Ten smok podczas dema nieustannie falował, a nie posiada żadnej "normalnej" tekstury - wszystko to dynamicznie zmieniając się geometria. Mimo tego stale utrzymywał znacznie ponad 60 FPS z pełnym Path Tracingiem!

Efekty pracy tej techniki pokazano nam na przykładzie przygotowego specjalnie demka i faktycznie ilość geometrii (w szczególności tej będącej w stałym ruchu!), jaką udało się tam generować w czasie rzeczywistym, robi piorunujące wrażenie - zwłaszcza że nawet zbliżając się kamerą na dosłownie centymetry nadal było widać płynnie rosnący poziom detali (tzn. nie było go widać, jako że na tyle płynnie się zmieniał!). I wiecie co? W tym przypadku cały czas działało pełne śledzenie promieni, co wcześniej byłoby całkowicie nie do pomyślenia! Wszystko za sprawą dynamicznego grupowania geometrii w klastry, co pozwala zachować jednocześnie szczegółowość, jak i wydajność. Na ten moment jest to technika, która dostępna będzie tylko w ramach API NVIDII (zatem tylko dla kart RTX) i niebawem powinna trafić w postaci łatki do gry Alan Wake 2. 

Neuronowe materiały - też tylko z RTX

Kolejna składowa NVIDIA RTX KIT to RTX Neural Materials, która pozwala jeszcze lepiej (realistyczniej) śledzić promienie odbite od różnych powierzchni, w tym takich, które mają wiele warstw. Sprawdza się to również wyśmienicie w przypadku luster albo materiałów, takich jak jedwab. W tym demie również widzieliśmy znacznie lepsze cieniowanie i ogólnie renderowanie roślinności - taka jakby gęstsza się robiła po aktywowaniu tej techniki. Ponadto takie podejście pozwala oszczędzać wydajność! Zgadza się – RTX Neural Materials nie tylko pozwala wyświetlić dużo bardziej szczegółowy obraz z pomocą Path Tracingu, ale też nieco (o około 5% na pokazanych przykładach) podnosi wydajność.

To demo również na UE5 również działało w czasie rzeczywistym oferując foto realistyczną grafikę!

Jakość materiałów z nowym RTX Neural Materials oferuje nieosiągalny dotychczas poziom!

RTX jako odżywka do włosów i skóry

Ostatnia nowość to specjalna biblioteka RTX, która ma pomóc realistycznie odwzorowywać zachowanie włosów (te będą lepiej cieniowane i mniej "zbite") i skóry. Świetnym przykładem były tutaj... ludzkie uszy albo ogólnie skóra, która jest "trochę" przepuszczalna dla światła i z nową techniką NVIDII takie jej zachowanie będzie wiernie odwzorowane bez żadnych artystycznych sztuczek (jak teraz część gier stara się to robić).

Koniec z proxy! Nowy RTX 5090 to wymarzony sprzęt do edycji wideo

Schodząc już z tematów związanych z grami (ale jeszcze do nich wrócimy!) nową architekturę trzeba też pochwalić za spory rozwój w dziedzinie enkodowania wideo. Blackwell w najmocniejszej karcie nie tylko oferuje więcej pamięci graficznej, ale też posiada sprzętowe wsparcie enkodowania wideo nagranego w 10 bit przy kompresji 4:2:2, co wcześniejsze karty musiały już zlecać procesorowi albo posiłkować się przygotowanym wcześniej proxy (kopia pliku ze zmniejszoną jakością na potrzeby edycji). Teraz bez problemu podczas edycji można jednocześnie odtwarzać nawet kilka (albo i kilkanaście – nam pokazano przykład z dziewięcioma ujęciami) takich klipów 4K 10 bit 4:2:2, utrzymując płynność na poziomie 60 FPS.

Tutaj pokazano mi, jak nowy RTX 5090 pozwala jednocześnie dekodować nawet dziewięć ścieżek 4K HDR zapisanych w 10 bit 4:2:2 (utrzymując 60 FPS).   

Może się to wam wydawać mało istotną zmianą, ale w praktyce jest to nadgonienie branżowych standardów, jako że kamery, które w takim formacie są w stanie nagrywać, stały się już bardzo popularne. A to nie koniec dobrych wieści – topowy RTX 5090 będzie również wyposażony w trzy enkodery NVENC (tej najnowszej generacji), co pozwoli o 30-35% skrócić czas eksportowania projektów (ponad zysk wynikający z większej liczby szybszych jednostek obliczeniowych). Niestety, tańsze modele, włącznie z nieszczególnie przecież „tanim” RTX 5080 pozostały w tej kwestii na duecie enkoderów.

NVIDIA współpracuje ściśle z twórcami kluczowych aplikacji

Poza pokazem możliwości nowych enkoderów, który został wykonany w nadchodzącej wersji Davinci Resolve Studio, mogliśmy sprawdzić na własne oczy i ręce, jak wiele daje wprowadzenie chociażby pakietu DLSS do popularnego na wschodzie programu D5 Render (dla architektów). Swobodne przechadzanie się w trójwymiarowym renderze wnętrza, nawet w przypadku RTX 5080 (użytego w tym przykładzie), sprowadzało wydajność do poziomu 12-15 FPS. Tymczasem aktywowanie DLSS 4 podniosło finalną płynność animacji do ponad 70 FPS! Owszem – pojawiły się dodatkowe opóźnienia, a do tego obraz przy szybkich ruchach był już mocno „zniekształcony”, ale przypominamy – to nie shooter online – tutaj na spokojnie przechadzamy się, pokazując klientom, co stworzyliśmy.

Nie mogło też zabraknąć pokazu w Blenderze – nowa wersja uzbrojona w plugin Fluks pozwala wykorzystać rdzenie Tensor, aby generować z pomocą AI całe sceny. Magia zaczyna się w momencie, gdy standardowe prompty tekstowe opisujące, co ma zostać wygenerowane, możemy doprecyzować sceną z nawet bardzo prostych modeli 3D. Modelami można dowolnie manipulować, aby uzyskać dokładnie taki układ, o jaki nam chodzi i dopiero wtedy pozwolić sztucznej inteligencji na tej podstawie wygenerować DOKŁADNIE to, o co prosimy! Nie jesteśmy w tej dziedzinie (tworzenia grafiki) ekspertami, ale i tak zrobiło to na nas ogromne wrażenie.

Asystent AI, na którego czekaliście od lat – to już realne

Ostatnią kwestią, jaką chcemy poruszyć, są wszystkie formy faktycznie sztucznej inteligencji, z którą było nam dane obcować na miejscu. Bez wątpienia największe wrażenie zrobiło demo, w którym trójwymiarowy awatar kobiety pełnił rolę osobistego asystenta. Można było z nią porozmawiać w ponad 70 językach, w tym naszym ojczystym. Poza pierwszą odpowiedzią, na którą zwykle trzeba było czekać 2-3 sekundy, kolejne odpowiedzi w ramach danej rozmowy otrzymywaliśmy w czasie, który można porównać do rozmowy głosowej przez Internet – zatem bardzo szybko! Wszystko, co wypowiadała, było idealnie zsynchronizowane z ustami i ogólnie mimiką twarzy (jeszcze nie fotorealistycznej, ale bardzo bliskiej przełamania tej bariery).

Obejrzyj w

Można byłą ją zapytać dosłownie o wszystko, poprosić o przygotowanie planu dnia, sprawdzenie czegoś w naszych notatkach albo zwykłe odczytanie wiadomości. Możliwe jest też manipulowanie jej tonem oraz ogólnym charakterem, tudzież humorem. Podczas dema jedyna rzecz, która nie działała lokalnie, to model językowy (wybrano jeden z największych, aby obsłużył możliwie dużo języków), ale ten docelowo też można odpalić lokalnie i wtedy już cały awatar będzie pracować na naszym PC. NVIDIA oszacowała, że do poprawnego działania wystarczy karta RTX na poziomie GeForce RTX 4060.

Kolejnym asystentem był towarzysz streamera – ten rodzaj agenta działa nieco inaczej, ponieważ uruchamiamy go bezpośrednio w prowadzonym streamie z rozgrywki (tylko tam jest widoczny). Będzie go widzieć widownia, a my możemy z nim rozmawiać, np. prosząc o porady dotyczące rozgrywanej partii (tymi często dzieli się nawet niepytany…) albo o odtworzenie powtórki lub ogólnie interakcję z widzami (w tym czytanie pytań z czatu). Ogólnie szykuje się tutaj niezastąpione narzędzie dla streamerów, które nie powinno znacząco wpływać na wydajność w samej grze, jako że operuje na rdzeniach Tensor.

Ostatnie dwa modele sztucznej inteligencji, jakie było dane nam poznać na miejscu, to CPC – zatem ewolucje NPC w grach. AI wciela się w dodatkowego gracza w grach online i może nam dosłownie pomagać podczas potyczek w takim Fortnite (jako towarzysz), albo z nami trenować (jako przeciwnik). Tutaj również będzie służyć radą na podstawie doświadczeń zebranych w swoim ogromnym modelu. Jedyne, czego tutaj nie uświadczymy, to jej awatara, jako że tutaj AI wciela się w postać w grze, w którą gramy. To mogliśmy sprawdzić na przykładzie PUBG oraz jeszcze jednej wschodniej gry MMO, której nazwy już nie pamiętamy.

Czy AI to przyszłość cyfrowej rozrywki oraz bardziej profesjonalnych i kreatywnych zastosowań?

Po tym, jak NVIDIA potwierdziła tak niewielkie zmiany w architekturze nowych kart, oraz to, że przełożą się one na średnio może 20% wyższą wydajność (oraz brak wzrostu wydajności na jednostkę energii!), byliśmy zdecydowanie rozczarowani nową premierą. Ada Lovelace faktycznie poprzeczkę postawiła wysoko, ale nie sądziliśmy, że NVIDIA postanowi się pod nią przeczołgać. Przemowa Jensena podczas Keynote na temat AI nie brzmiała przekonująco, przynajmniej do czasu aż nie okazało się, że nie ma w niej grama przesady. Wręcz można by odnieść wrażenie, że dobrnęliśmy do limitu przyrostów, jakie mogą oferować kolejne generacje (nawet oddalone od siebie o dwa lata). Wydajność już dawno nie wzrasta liniowo wraz ze wzrostem liczebności jednostek obliczeniowych, a tych też nie da się obecnie zwielokrotniać co generację.

W oczekiwaniu na diametralną zmianę nośnika, jakim obecnie jest krzem, pozostaje nam skupić się na mniej siłowym zwiększaniu wydajności – chociażby właśnie poprzez wspieranie się AI, które obecnie dobitnie dowodzi, że potrafi znacznie niższym kosztem energetycznym robić taką samą robotę albo nawet uzyskać lepsze wyniki niż to, co otrzymujemy klasycznymi metodami. Oczywiście od jakości implementacji tych metod zależy ich użyteczność i tutaj właśnie Blackwell zdaje się w końcu dostarczać to, czego po DLSS od zawsze oczekiwaliśmy.

Temat asystenów i pomocy AI podczas pracy będzie w najbliższych latach, a może nawet miesiącach, bardzo mocno się rozwijać i zakładamy, że popularyzacja takich rozwiązań nastąpi szybciej, niż wielu się spodziewa. Czy to dobrze? Nie nam oceniać, ale przynajmniej autorowi niniejszego tekstu bardzo podoba się to, w jaką ten rozwój AI postępuje – takich narzędzi i optymalizacji zdecydowanie nam wszystkim potrzeba.

Pobyt na CES 2025 i dostęp do zamkniętej części prezentacji umożliwiła nam firma NVIDIA