Pourquoi les cartes graphiques de station de travail coûtent-elles bien plus cher que les cartes graphiques grand public équivalentes?

Un Nvidia GeForce GTX 780 Ti coûte 700 $, tandis qu'un Quadro K6000 coûte 4000 $. Pourtant, ils utilisent le même noyau GK110 sous-jacent!

La même chose peut être dite pour les autres GPU de station de travail de Nvidia et AMD.

Que coûte exactement cette différence de prix avec un GPU de station de travail? Je crois comprendre qu'ils ont des pilotes spécialement adaptés pour la CAO et d'autres applications professionnelles intensives, sacrifiant la vitesse dans les applications de jeu pour une plus grande précision et des performances dans de tels logiciels d'entreprise, mais cela ne peut à lui seul expliquer la différence de coût. Ils peuvent avoir plus de mémoire, et souvent de type ECC, mais cela ne peut toujours pas expliquer une différence de près de six fois.

La validation matérielle expliquerait-elle la différence? Je soupçonne que cela se passe comme suit: parmi les puces GPU testées comme utilisables, 30% vont dans une carte grand public haut de gamme et 68% vont dans une carte grand public un peu moins chère; les 2% restants passent par une validation encore plus approfondie, et les quelques-uns qui réussissent sont placés dans une carte de poste de travail. Cela pourrait-il être le cas, et est-ce pourquoi ils sont si chers?

C'est principalement la segmentation du marché pour permettre la discrimination des prix . Les entreprises qui gagnent de l'argent grâce au travail effectué avec ces cartes ont des exigences différentes de celles des joueurs. Nvidia et AMD en profitent en leur demandant de payer plus.

Il existe quelques différences mineures pour créer cette clôture de taux. Par exemple, les modèles Quadro / Fire Pro utilisent différents pilotes qui priorisent la précision du rendu sur la vitesse. Sur les modèles Tesla, ECC RAM est un argument de vente pour les batteries de serveurs, et NVidia revendique une plus grande fiabilité pour un fonctionnement 24/7.

L'entreprise pour laquelle je travaille conçoit des logiciels accélérés GPGPU. Nos fournisseurs de serveurs ne nous vendront que des systèmes Tesla (ou GRID). Je sais que si j'achète un serveur 1U avec 3 cartes K40, il ne fondra pas dans le centre de données de mon client. Je paie donc volontiers le triple de mes cartes. J'imagine que quiconque achète une carte Quadro pour les affaires a le même raisonnement.

C'est assez simple et certainement pas complotiste. Cela concerne l'économie et les finances de base.

Commençons par le logiciel de CAO. Les programmeurs de logiciels de CAO et cette communauté de programmeurs sont plutôt focalisés sur l'intérieur. Bien sûr, les mathématiques derrière l'interface utilisateur sont très complexes et absorbent une énorme quantité de ressources à développer. Il y a un effort pour rendre le logiciel plus utilisable et convivial, mais cette entrée est généralement dirigée par des initiés de l'entreprise et les informaticiens des clients avec lesquels ils interagissent habituellement, pas des utilisateurs réels (concepteurs CAO). Les concepteurs de CAO ne sont généralement pas des geeks de l'informatique et se plaignent entre eux, pas aux personnes qui peuvent changer les choses, comme les informaticiens susmentionnés, qui ne sont pas susceptibles de transmettre de toute façon des préoccupations.

Voilà l'histoire. Ainsi, les développeurs CAO qui passent du temps à rendre leur interface graphique plus générique ne figurent pas parmi les priorités; ce serait un énorme investissement de temps et d'argent. Cela permettrait aux pilotes standard d'être utilisés efficacement en s'interfaçant avec le logiciel. La structure de leur entreprise et celle de leurs clients n'en feront probablement jamais une priorité. Déjà. C'est pourquoi les résultats de SPECviewperf V12.0.1 varient si énormément des combinaisons carte / logiciel, ce qui rend presque impossible de choisir une carte `` bête '' pour plusieurs packages logiciels, sauf si vous dépensez des sommes ridicules.

Quant aux fabricants de cartes eux-mêmes, des pilotes bien développés ne sont pas bon marché. Des millions de lignes de code et des milliers d'heures de débogage. Il n'est pas question de développer un pilote pour chaque logiciel; il n'y a pas assez d'utilisateurs pour justifier cette dépense. Ils proposent donc quelque chose qui fonctionne un peu avec tous les CAD. Pour les packages de gros volume, comme AutoCAD, ils peuvent avoir un correctif qui améliore les performances, mais la plupart doivent obtenir une taille unique, ce qui compromet pour certains plus que pour d'autres.

Ensuite, ils obtiennent une certification auprès des éditeurs de logiciels; Oh joie. Il s'agit d'un processus long, ardu et très coûteux, où les fournisseurs de matériel font beaucoup de changements de pilotes et embrassent beaucoup de fesses. Accueillir un logiciel et faire en sorte qu'il ne le fasse pas pour les autres packages logiciels, est un jeu de whack-a-mole presque impossible à imaginer.

La mémoire ECC des cartes "pro" n'est en fait pas exagérée. Avec les progiciels ayant une mosaïque aussi délicate et les concepteurs qui fabriquent des modèles merdiques, les retournements de bits ne sont pas si rares. Cela élimine beaucoup de plantages générés par les graphiques (mais pas tous). En dehors de cela, le matériel est extrêmement similaire aux cartes grand public, pour autant que je sache.

Ensuite, vous devez prendre toutes ces dépenses et les entasser dans 10% pour cent du volume de leurs cartes de consommation, ajouter une prime raisonnable pour traverser toutes ces conneries, et VIOLA, vous avez une carte vidéo assez chère. Si vous faites des recherches et n'avez qu'un seul package CAO, vous trouverez peut-être une carte grand public qui fait exploser le haut de gamme (par exemple, CATIA V6 / AMD R9 290X) pour un quart du prix, mais peu probable.

Voilà mes pensées, de toute façon. J'ai lu beaucoup de choses des vendeurs de cartes CAD, ce qui est un tas de caca, et j'ai pensé ajouter mes deux cents.