Shrinkflacja NVIDII, czyli jak dostać mniej za więcej

Ekonomiczny termin shrinkflacja został użyty po raz pierwszy w roku 2009 przez brytyjskiego ekonomistę, niejakiego P. Malmgrena. Jest to zjawisko z którym obcujemy w zasadzie na codzień nie do końca zdając sobie z tego sprawę

Wyjątkiem od tej reguły nie jest elektronika użytkowa a z taktyki nader chętnie korzysta jeden z producentów spod zielonej bandery

Trend wydaje się dość niepokojący i wygląda na to, że postępuje z każdym kolejnym rokiem, jednak jak jest w rzeczywistości?

Shrinking-thinking, o co w ogóle chodzi?

Sam termin „shrinkflation” (lub spolszczona shrinkflacja) powstał w wyniku połączenia dwóch angielskich słów –  „shrink” oznaczającego „maleć” lub „kurczyć się” oraz „inflation”, czyli po prostu inflacja. Znany również jako downsizing fenomen ten rządzi nie tylko elektroniką a sytuacje, w których za dany produkt płaci się znacznie więcej, niż to, co otrzymuje się w rzeczywistości, niestety nie należą do rzadkości.

O ile w przypadku produktów pierwszej potrzeby może to doprowadzić do kuriozalnych czy wręcz memicznych sytuacji. Sytuacje takie jak chociażby brak papieru toaletowego w trakcie COVID czy obecne ceny masła, które uczyniły z niego coś na kształt sztabek złota, są tego jaskrawym przykładem.

Jakkolwiek nie spojrzeć w odniesieniu do kart graficznych dostrzeżenie jakichkolwiek różnic wydaje się o wiele bardziej karkołomne. Aby odnaleźć jakichkolwiek zależności, trzeba się nieco nagimnastykować, przeglądając statystyki i liczne źródła. W zamian można jednak dojść do całkiem ciekawych i dających do myślenia wniosków.

CUDA wcale nie taka CUDna

Zasadniczo dla każdej nowej generacji kart graficznych powstaje jeden (czasem dwa) procesor graficzny, który jest następnie odpowiednio skalowany zgodnie z założeniami przyjętymi dla poszczególnych modeli układu. Zwane również przycinaniem nie jest to jednak tylko i wyłącznie faktyczne cięcie w fizycznym tego słowa znaczeniu. Poza realną redukcją ilością tranzystorów proporcjonalnie zmniejsza się również pula obsługiwanych jednostek CUDA.

W praktyce każdy taki „kawałeczek”, których w zależności od GPU bywało (i nadal jest) od kilkuset do nawet kilkudziesięciu tysięcy odpowiada za obliczenia i operacje związane z przetwarzaniem grafiki. W teorii im więcej, tym lepiej, ale tak naprawdę o osiągach karty decyduje znacznie więcej czynników. Warto jednocześnie podkreślić, że CUDA jest rozwiązaniem charakterystycznym tylko i wyłącznie dla NVIDII. Dla porównania AMD posiada swoją własną architekturę RDNA funkcjonującą w oparciu o CU (Compute Units).

Cztery generacje wywołujące shrinkflację NVIDII

RTX 50, czyli David Blackwell

Dobrym przykładem może być nadal pachnąca fabryczną taśmą seria Blackwell, dla której domyślnym chipem jest ten z oznaczeniem GB202. Domyślnie oferuje on aż 24576 jednostek, jednak topowy RTX 5090 posiada ich już „tylko” 21760. Idąc „w dół” RTX 5080 ma na swoim pokładzie 10752 CUDA co stanowi już o ponad połowę mniej niż pierwotna wartość..

Oczywistym jest również, że liczby maleją wraz z coraz niższymi modelami GPU, które na ten moment kończą się na RTX 5070, chociaż niewykluczone jest, że w przyszłości może pojawić się i RTX 5060.

GPU	CUDA	% CUDA względem GB202	Cena w USD
RTX 5070	6144	25%	549
RTX 5070 TI	8960	36,5%	749
RTX 5080	10752	43,8%	999
RTX 5090	21760	88,5%	1999
GB202	24576	100%	–

Nawet po dość pobieżnej analizie statystyk można mieć nieodparte wrażenie, że „coś tu nie gra” a w miarę podążania tym tokiem rozumowania, w oczy zaczyna rzucać się pewien trend. Wraz ze zmianą cen, które wydają się rosnąć wykładniczo, otrzymujemy również przyrost mocy, sęk w tym, że wcale nie tak wykładniczy względem tego co w teorii mogłaby oferować platforma. 

Dla przykładu różnica w cenie pomiędzy RTX 5080 a 5090 to próg niemal równy 50% natomiast ilości jednostek CUDA, jakie otrzymujemy w zamian, znacznie bliżej jest do wartości na poziomie 40%. Schodząc stopniowo na niższe szczeble RTX-owej „drabinki” szybko okazuje się, że wraz ze zmniejszającym się pułapem rośnie jednocześnie dysproporcja. Za RTX 5070, który reprezentuje sobą dokładnie 25% wydajności chipsetu GB 202, będziemy musieli zapłacić 549 USD (musieli, bo póki co układ nie trafił jeszcze do sprzedaży), czyli zauważalnie więcej niż ¼ ceny wariantu z końcówką 90.

RTX 40 w osobie pani Ady Lovelace

Idąc tym tokiem rozumowania taka, bądź co bądź negatywna tendencja, z roku na rok wydaje się postępować w tempie geometrycznym. Dla poprzedniej architektury znanej pod nazwą Ada Lovelace lub jak kto woli RTX 40 domyślną referencję stanowiła jednostka AD102 zawierająca w sobie 18432 jednostki CUDA.

Jako że produkcja 4 serii została zakończona już jakiś czas temu, a w jej ramach pojawiło się zdecydowanie więcej opcji GPU, bo aż 9, rozwój sytuacji można prześledzić jeszcze dokładniej:

GPU	CUDA	% CUDA względem AD102	Cena w USD
RTX 4060	3072	16,7	299
RTX 4060 Ti 8 GB	4352	23,6%	399
RTX 4070	5888	31,9%	599
RTX 4070 Super	7168	38,9%	599
RTX 4070 TI	7680	41,7%	799
RTX 4070 TI Super	8448	45,8%	799
RTX 4080	9728	52,8%	1199
RTX 4080 Super	10240	55,6%	999
RTX 4090	16384	88,9%	1599
AD102	18432	100%	–

Spoglądając na zestawienie  poszczególnych wariantów, można zaobserwować, że rekomendowana premierowa cena wówczas topowego i swoją drogą nadal świetnie trzymającego fason RTX 4090 była znacznie niższa. Za dokładnie 1599 USD otrzymywaliśmy wówczas procentowo niemal identyczne osiągi względem referencyjnego AD102, za co teraz zmuszeni jesteśmy zapłacić równowartość 1999 USD, czyli o całe 400 dolarów więcej.

Kartami, które kosztowały wówczas połowę tej wartości, czyli 799 USD były odpowiednio RTX 4070 TI oraz jego nieco bardziej „podrasowany” brat RTX 4070 TI Super. Obydwa podzespoły oferowały wówczas odpowiednio 41,7% oraz 45,8% z potencjalnych ponad 18 tysięcy jednostek CUDA. Był to więc pułap bliski temu, jaki obecnie dzieli RTX 5090 oraz 5080. Różnica jest jednak taka, że w roku 2022 byliśmy w stanie otrzymać mniej więcej to samo, płacąc przy tym o aż 200 dolarów mniej.

Pomiędzy młotem a kowadłem, czyli RTX 30 Ampere w praktyce

Aby dolać do ognia nieco więcej dającej do myślenia oliwy, można pokusić się o poszperanie głębiej, a im bliżej „dna” tym obserwacje stają się jeszcze bardziej interesujące. Dwie pierwsze generacje RTX 20 oraz RTX 30 wykonane w architekturach Turing i Ampere powstały w czasach, w których nie istniało pojęcie GPU niedostępnego komercyjnie.

To, co obecnie uważane jest za referencyjne 100% lub widmo czegoś, co „niby” miało powstać, ale ostatecznie nie powstało (mowa tu o RTX 4090 TI) było jak najbardziej osiągalne. Jednak na zakup karty graficznej pokroju Titan RTX czy RTX 3090 TI decydowali się raczej tylko nieliczni maniacy graficznych wodotrysków.

GPU	CUDA	% CUDA względem RTX 3090 TI	Cena w USD
RTX 3060	3584	33,3%	329
RTX 3060 TI	4864	45,2%	399
RTX 3070	5888	54,8%	499
RTX 3070 TI	6144	57,1%	599
RTX 3080	8704	80,9%	699
RTX 3080 TI	10240	95,2%	1199
RTX 3090	10496	97,6 %	1499
RTX 3090 TI	10752	100 %	1999

W  tamtej erze wersją procentowo najbardziej zbliżoną do teraźniejszego RTX 5080 był RTX 3060 TI, w przypadku którego ilość jednostek CUDA wynosiła dokładnie 45,2% względem referencyjnych 10752 układu GA102, czyli w praktyce RTX 3090 TI. Za GPU trzeba było zapłacić wówczas 399 USD, czyli około 5 x mniej niż wynosiła premierowa cena RTX 3090 TI.

Dobre Ray Tracingu początki — oto RTX 20 Turing

Podobnie sytuacja rysowała się w przypadku pierwszej w historii linii produktów oferujących sprzętowe wsparcie dla Ray Tracingu. Podobnie jak seria Ampere również RTX 20 wykazywała szereg podobieństw w kwestii jeszcze większej opłacalności  w przeliczeniu na procentowe osiągi.

GPU	CUDA	% CUDA względem Titan RTX	Cena w USD
RTX 2060	1920	41,7	349
RTX 2060 Super	2176	47,2%	399
RTX 2070	2304	50%	499
RTX 2070 Super	2560	55,6%	499
RTX 2080	2944	63,9%	699
RTX 2080 Super	3072	66,7%	699
RTX 2080 TI	4352	94,4%	999
Titan RTX	4608	100%	2499

Tak samo jak w późniejszym okresie tak i tutaj najbardziej ekonomiczny wydawał się być zakup modeli z najniższej półki cenowej, jakimi były wówczas RTX 2060 oraz nieznacznie mocniejszy RTX 2060 Super. Obydwa charakteryzował również stosunek wydajności względem uważanego wówczas za absolutnie flagowego Titan RTX, który wynosił odpowiednio 41,7% i 47,2%. Jest to wartość zbliżona do tej, z jaką mamy do czynienia obecnie pomiędzy RTX 5080 a RTX 5090. Co szokujące za przytłaczające nawet jak na dzisiejsze standardy 2499 USD (taka była premierowa cena Titana) można było nabyć w zależności od wersji aż 6 lub 7 kart z liczbą 60 na końcu.

Shrinkflacja NVIDII swoją drogą, a na sam koniec — ciekawostka!

Jako zbliżoną tematycznie zagwozdkę można dodać porównanie wielkości procesorów graficznych wszystkich 4 generacji RTX-ów. Do tej pory wraz z miniaturyzacją procesu technologicznego zwanego też litografią z roku na rok zauważalnie mniejsza stawała się również powierzchnia, jaką zajmował każdy z chipów.

Układ  /Generacja	Rozmiar w mm²	Litografia
TU102 (Turing) / RTX20	754	14 nm
GA102 (Ampere) / RTX 30	628	8 nm
AD102 (Lovelace) / RTX 40	609	5 nm
GB202 (Blackwell) / RTX 50	750	3 nm

Wyraźnie widać, że najbardziej spektakularny przeskok nastąpił pomiędzy architekturą Turing oraz Ampere. Progres nadal postępował, aczkolwiek już w nie aż tak agresywnym tempie w miarę zbliżania się do GPU z serii RTX 40. Na tę chwilę jest to raczej koniec, jako że zupełnie odwrotny trend wyłania się w przypadku najnowszej liniii Blackwell gdzie pomimo procesu technologicznego wielkości zaledwie 3 nm nastąpił zdecydowany wzrost objętości.

Najprawdopodobniej wynika to z rosnącej w postępie geometrycznym ilości tranzystorów, które same w sobie są obiektami fizycznymi i z tego powodu podlegają bezlitosnym prawom fizyki. Nie da się bowiem „upychać” coraz większej ilości czegokolwiek na coraz bardziej ograniczonym obszarze. O tym czy ostatecznie będzie inaczej, raczej nie przekonamy się prędko, a przynajmniej nie do czasu premiery kolejnej generacji znanej pod jakąkolwiek nazwą, która akurat wpadnie do głowy marketingowcom Zielonych.

Źródła: Reddit, PC World

Miniatura: NVIDIA (edycja własna)