{"id":590159,"date":"2020-09-08T20:07:10","date_gmt":"2020-09-08T18:07:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.tomshardware.fr\/?p=590159"},"modified":"2023-09-23T11:06:19","modified_gmt":"2023-09-23T09:06:19","slug":"ampere-avec-ses-rtx-3070-3080-et-3090-le-ray-tracing-de-nvidia-passe-la-seconde-et-la-8k-est-a-portee","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.tomshardware.fr\/ampere-avec-ses-rtx-3070-3080-et-3090-le-ray-tracing-de-nvidia-passe-la-seconde-et-la-8k-est-a-portee\/","title":{"rendered":"Ampere : avec ses RTX 3070, 3080 et 3090, le ray-tracing de NVIDIA passe la seconde et la 8K est \u00e0 port\u00e9e"},"content":{"rendered":"\n

Si Turing apportait pour la premi\u00e8re fois l\u2019acc\u00e9l\u00e9ration mat\u00e9rielle du ray-tracing et de l\u2019IA<\/a> au sein de produits grand public, Ampere offre une certaine maturit\u00e9<\/strong> de ce c\u00f4t\u00e9, tout en am\u00e9liorant les performances en mati\u00e8re de rast\u00e9risation classique<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

\"Nvidia<\/a>
Cr\u00e9dit : NVIDIA<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Bien entendu, Ampere n\u2019est pas une r\u00e9volution en mati\u00e8re de rendu 3D, mais l\u2019\u00e9volution par rapport \u00e0 Turing, lanc\u00e9 en ao\u00fbt 2018, est sensible<\/strong>. NVIDIA a su tirer le meilleur parti des technologies \u00e0 sa disposition, de la meilleure finesse de gravure au type de m\u00e9moire graphique utilis\u00e9e en passant par un syst\u00e8me de refroidissement revu et am\u00e9lior\u00e9. C\u2019est donc l\u2019occasion de faire un petit tour technique du propri\u00e9taire, avant de pouvoir d\u2019ici quelques jours mesurer en pratique les performances des GeForce RTX 3070, RTX 3080 et RTX 3090<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019histoire des cartes graphiques NVIDIA en images<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n

Les GPU GA102 et GA104 en d\u00e9tail<\/h2>\n\n\n\n

Si les GeForce RTX 3090 et RTX 3080 utilisent le m\u00eame chipset graphique GA102<\/strong>, NVIDIA joue (entre autres) sur le nombre de GPC et de SM activ\u00e9s par GPU pour diff\u00e9rencier les deux mod\u00e8les. Ainsi, un chipset GA102 complet poss\u00e8de 7 GPC, chacun compos\u00e9 de 12 SM, pour un total de 10752 CUDA Cores. Mais deux SM sont d\u00e9sactiv\u00e9s sur la RTX 3090, ce qui porte le nombre total de SM \u00e0 “seulement” 82 unit\u00e9s, soit 10496 CUDA Cores.<\/p>\n\n\n\n

\"Nvidia<\/a>
Cr\u00e9dit : NVIDIA<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Sur la RTX 3080, c’est carr\u00e9ment un GPC entier qui est d\u00e9sactiv\u00e9, et seuls quatre des 6 GPC restants poss\u00e8dent leurs 12 SM actifs, les deux derniers n’en \u00e9tant dot\u00e9s que de 10. On arrive donc \u00e0 un total de 68 SM et 8704 CUDA Cores pour cette carte graphique. De son c\u00f4t\u00e9, la RTX 3070 utilise un chipset GA104<\/strong>. On y trouve seulement 4 GPC et 46 SM actifs, soit 5888 CUDA Cores fonctionnels.<\/p>\n\n\n\n

D’autres variables d’ajustement sont utilis\u00e9es par NVIDIA pour segmenter son offre : fr\u00e9quences de fonctionnement de base et Boost, nombre de RT et de Tensor Cores ou encore type (GDDR6 sur la RTX 3070, GDDR6X sur les deux autres mod\u00e8les), vitesse et quantit\u00e9 de m\u00e9moire graphique utilis\u00e9e. Le tableau ci-dessous regroupe toutes les donn\u00e9es techniques des diff\u00e9rents GPU, permettant une comparaison rapide entre chaque mod\u00e8le.<\/p>\n\n\n\n

Mod\u00e8le<\/th>GeForce RTX 3090<\/th>GeForce RTX 3080<\/th>GeForce RTX 3070<\/th>GeForce RTX 2080 Ti<\/th>GeForce RTX 2080 Super<\/th><\/tr><\/thead>
Architecture
GPU<\/th>
Ampere
GA102-300<\/td>
Ampere
GA102-200<\/td>
Ampere
GA104-300<\/td>
Turing
TU102-300A<\/td>
Turing
TU104-450<\/td><\/tr>
Gravure<\/strong><\/th>8 nm
(Samsung)<\/td>
8 nm
(Samsung)<\/td>
8 nm
(Samsung)<\/td>
12 nm FFN<\/td>12 nm FFN<\/td><\/tr>
Taille du die<\/strong><\/th>628 mm\u00b2<\/td>628 mm\u00b2<\/td>395 mm\u00b2<\/td>754 mm\u00b2<\/td>545 mm\u00b2<\/td><\/tr>
Transistors<\/strong><\/th>28 milliards<\/td>28 milliards<\/td>17,4 milliards<\/td>18,6 milliards<\/td>13,6 milliards<\/td><\/tr>
GPCs<\/th>7<\/td>6<\/td>4<\/td>6<\/td>6<\/td><\/tr>
SMs<\/th>82<\/td>68<\/td>46<\/td>68<\/td>48<\/td><\/tr>
CUDA Cores<\/th>10496<\/td>8704<\/td>5888<\/td>4352<\/td>3072<\/td><\/tr>
Tensor Cores<\/th>328<\/td>272<\/td>184<\/td>544<\/td>384<\/td><\/tr>
RT Cores<\/th>82<\/td>68<\/td>46<\/td>68<\/td>48<\/td><\/tr>
Fr\u00e9quence GPU
Base
(Boost)<\/th>
1395 MHz
1695 MHz<\/td>
1440 MHz
1710 MHz<\/td>
1500 MHz
1730 MHz<\/td>
1350 MHz
1545 MHz<\/td>
1650 MHz
1815 MHz<\/td><\/tr>
FP32 TFLOPS<\/th>35,6<\/td>29,8<\/td>20,3<\/td>13,5<\/td>11,1<\/td><\/tr>
FP16 TFLOPS<\/th>35,6<\/td>29,8<\/td>20,3<\/td>26,9<\/td>22,3<\/td><\/tr>
Tensor TFLOPS
(FP16)<\/th>
285<\/td>238<\/td>163<\/td>108<\/td>89<\/td><\/tr>
RT TFLOPS<\/th>69<\/td>58<\/td>40<\/td>34<\/td><\/td><\/tr>
M\u00e9moire<\/th>24 Go
GDDR6X<\/td>
10 Go
GDDR6X<\/td>
8 Go
GDDR6<\/td>
11 Go
GDDR6<\/td>
8 Go
GDDR6<\/td><\/tr>
Interface
M\u00e9moire<\/th>
384-bit<\/td>320-bit<\/td>256-bit<\/td>352-bit<\/td>256-bit<\/td><\/tr>
Vitesse de
transfert<\/th>
19,5 Gb\/s<\/td>19 Gbps<\/td>14 Gb\/s<\/td>14 Gb\/s<\/td><\/td><\/tr>
Bande Passante
VRAM<\/th>
936 Go\/s<\/td>760 Go\/s<\/td>448 Go\/s<\/td>616 Go\/s<\/td>496 Go\/s<\/td><\/tr>
ROPs<\/th>128<\/td>80<\/td>64<\/td>88<\/td>64<\/td><\/tr>
Unit\u00e9s de texture (TMUs)<\/th>656<\/td>544<\/td>368<\/td>272<\/td>192<\/td><\/tr>
Texel Fill-rate
(Gigatexels\/s)<\/th>
556<\/td>465<\/td>317<\/td>420<\/td>248<\/td><\/tr>
Cache L1 par SM<\/strong><\/th>128 Ko<\/td>128 Ko<\/td>128 Ko<\/td>64 Ko<\/td>64 Ko<\/td><\/tr>
Cache L2<\/th>6 Mo<\/td>5 Mo<\/td>4 Mo<\/td>5,5 Mo<\/td>4 Mo<\/td><\/tr>
TDP<\/th>350 W<\/td>320 W<\/td>220 W<\/td>260 W<\/td>250 W<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/div><\/figure>\n\n\n\n

RTX 3070, 3080 et 3090 : NVIDIA acc\u00e9l\u00e9rera aussi le chargement des jeux sur les RTX 2080<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n\n

Des Streaming Multiprocessors am\u00e9lior\u00e9s<\/h2>\n\n\n\n

Les Streaming Multiprocessors ont \u00e9t\u00e9 am\u00e9lior\u00e9s depuis Turing, alors qu’ils avaient d\u00e9j\u00e0 profit\u00e9 d’optimisations par rapport \u00e0 Pascal. On est en effet pass\u00e9 de quatre groupes de 32 unit\u00e9s capables de calculer en FP32 ou en INT32 avec Pascal, \u00e0 quatre groupes de 16 unit\u00e9s FP32 associ\u00e9es \u00e0 16 autres unit\u00e9s INT32 avec Turing. La nouveaut\u00e9 \u00e9tait que ces unit\u00e9s de calcul pouvaient fonctionner de mani\u00e8re concurrentielle.<\/p>\n\n\n\n

\"Nvidia<\/a>
Cr\u00e9dit : NVIDIA<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Ampere va encore plus loin de ce c\u00f4t\u00e9 : d\u00e9sormais chaque SM regroupe 4 clusters de 32 unit\u00e9s de calcul, mais chaque cluster comprend 16 unit\u00e9s pouvant prendre en charge des calculs en FP32 ou INT32, et 16 unit\u00e9s exclusivement d\u00e9di\u00e9es aux calculs FP32<\/strong>. Ces deux groupes peuvent travailler de mani\u00e8re concurrentielle via des datapaths <\/em>distincts<\/strong>. De mani\u00e8re id\u00e9ale, chaque SM peut donc traiter simultan\u00e9ment 64 instructions INT32 et 64 instructions FP32, ou bien 128 instructions FP32, soit le double des SM de Turing<\/strong>. NVIDIA a \u00e9galement apport\u00e9 quelques am\u00e9liorations du c\u00f4t\u00e9 du cache L1, qui passe de 64 Ko par SM sur Turing \u00e0 128 Ko par SM sur Ampere.<\/p>\n\n\n\n

\"Nvidia<\/a>
Cr\u00e9dit : NVIDIA<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

On pourrait craindre que le doublement des unit\u00e9s FP32 seulement, et pas celui des unit\u00e9s de calcul INT32, aboutisse \u00e0 un d\u00e9s\u00e9quilibre en mati\u00e8re de charge de travail, mais il n’en est en r\u00e9alit\u00e9 rien : c’est justement une r\u00e9partition similaire entre calculs FP32 et INT32 que l’on retrouve dans une majorit\u00e9 de jeux vid\u00e9o.<\/p>\n\n\n\n

Des Tensor Cores et des RT Cores plus efficaces<\/h2>\n\n\n\n

Introduits par NVIDIA avec l’architecture Volta puis d\u00e9mocratis\u00e9s aupr\u00e8s des joueurs avec Turing, les Tensor Cores sont charg\u00e9s de calculs moins pr\u00e9cis<\/strong> que ceux en FP32 ou INT32. NVIDIA les utilise pour sa technologie DLSS<\/strong>, et plus globalement pour tout ce qui se rapport \u00e0 l’intelligence artificielle. <\/p>\n\n\n\n

\"Nvidia<\/a>
Cr\u00e9dit : NVIDIA<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Avec Ampere, l’efficacit\u00e9 de ces Tensor Cores de troisi\u00e8me g\u00e9n\u00e9ration<\/strong> est multipli\u00e9e par quatre avec des matrices denses, et par huit avec des matrices creuses (c’est-\u00e0-dire contenant beaucoup de z\u00e9ros). Cette am\u00e9lioration de l’efficacit\u00e9 des Tensor Cores permet \u00e0 NVIDIA d’en diminuer par deux leur nombre par GPU, tout en affichant en m\u00eame temps une puissance de calcul multipli\u00e9e par deux ou par quatre suivant le type de matrice<\/strong> !<\/p>\n\n\n\n

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\"Nvidia<\/a>
Cr\u00e9dit : NVIDIA<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"Nvidia<\/a>
Cr\u00e9dit : NVIDIA<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"Nvidia<\/a>
Cr\u00e9dit : NVIDIA<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Du c\u00f4t\u00e9 des RT Cores, charg\u00e9s des calculs d\u00e9di\u00e9s au lancer de rayons (ou ray tracing<\/em>), NVIDIA indique simplement que la deuxi\u00e8me g\u00e9n\u00e9ration int\u00e9gr\u00e9e \u00e0 Ampere est plus efficace, mais sans donner plus de d\u00e9tails. On notera tout de m\u00eame qu’ils sont d\u00e9sormais capables d’acc\u00e9l\u00e9rer les calculs lorsqu’un effet de flou de mouvement<\/strong> est appliqu\u00e9. En pratique et dans ce cas pr\u00e9cis, le rendu peut \u00eatre jusqu’\u00e0 huit fois plus rapide. On attend d’autant plus impatiemment les premiers benchmarks ind\u00e9pendants des nouvelles RTX 3070, RTX 3080 et RTX 3090…<\/p>\n\n\n\n

\"Nvidia<\/a>
Cr\u00e9dit : NVIDIA<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Cette nouvelle fonctionnalit\u00e9 peut \u00eatre utilis\u00e9e dans les jeux et le rendu 3D en temps r\u00e9el, mais \u00e9galement dans les applications de rendu 3D comme Blender. De mani\u00e8re globale, le rendu en ray tracing dans les applications 3D est deux fois plus rapide<\/strong> sur une RTX 3080 qu’avec une RTX 2080 Super.<\/p>\n\n\n\n

De la m\u00e9moire GDDR6X particuli\u00e8rement rapide<\/h2>\n\n\n\n

Si la GeForce RTX 3070 utilise toujours de la m\u00e9moire GDDR6<\/a>, les GeForce RTX 3080 et RTX 3090 b\u00e9n\u00e9ficient de leur c\u00f4t\u00e9 de m\u00e9moire GDDR6X. Un ensemble d’am\u00e9liorations et d’optimisations, par exemple une modulation du signal PAM4 (4-level Pulse Amplitude Modulation<\/em>, avec un signal entre le GPU et la m\u00e9moire qui utilise quatre niveaux de tension diff\u00e9rents pour encoder deux bits par cycle d’horloge) en plus du mode RDQS classique, permet \u00e0 ce type de m\u00e9moire de se montrer particuli\u00e8rement rapide, NVIDIA n’h\u00e9sitant pas \u00e0 la pr\u00e9senter comme la m\u00e9moire graphique la plus rapide du march\u00e9<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

\"Nvidia<\/a>
Cr\u00e9dit : NVIDIA<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Pour ses GeForce RTX 3080 et RTX 3090, NVIDIA utilise des puces de m\u00e9moire GDDR6X fabriqu\u00e9es par Micron. Celle-ci atteint 19 Gbps par broche sur la 3080, et m\u00eame 19,5 Gbps sur la 3090<\/strong>. \u00c0 titre de comparaison, les vitesses actuellement atteintes par de la m\u00e9moire GDDR6 sont de l’ordre de 14 \u00e0 16 Gbps. En tenant compte de leur bus respectifs (320-bit et 384-bit), on arrive \u00e0 une bande passante m\u00e9moire de 760 Go\/s sur la RTX 3080 et 936 Go\/s sur la RTX 3090<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

La tension appliqu\u00e9e \u00e9tant en revanche identique entre la GDDR6 et la GDDR6X (VDD et VDDQ de 1,25-1,35V, VPP de 1,8V), il ne devrait pas y avoir de diff\u00e9rence sensible au niveau de la consommation. Au contraire m\u00eame : Micron explique que la m\u00e9moire GDDR6X permet de r\u00e9duire de 15% la consommation par bit transf\u00e9r\u00e9<\/strong>, par rapport \u00e0 de la m\u00e9moire GDDR6.<\/p>\n\n\n\n

La 4K d\u00e9mocratis\u00e9e, la 8K \u00e0 60 Hz avec ray-tracing gr\u00e2ce au DLSS<\/h2>\n\n\n\n

Avec Ampere et sa puissance de calcul vertigineuse, NVIDIA ne vise plus seulement la 4K : c’est directement la 8K qui est en ligne de mire. C’est d’ailleurs pour cette raison que les nouvelles GeForce RTX 3070, RTX 3080 et RTX 3090 sont dot\u00e9es de sorties HDMI 2.1 offrant une bande passante de 48 Gbps<\/strong> : c’est suffisant pour n’utiliser qu’un seul c\u00e2ble avec un \u00e9cran 8K \u00e0 60 Hz.<\/p>\n\n\n\n

\"Nvidia<\/a>
Cr\u00e9dit : NVIDIA<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

La technologie DLSS 2.1 (oui, le SDK DLSS a r\u00e9cemment \u00e9t\u00e9 mis \u00e0 jour en version 2.1, apportant quelques nouveaut\u00e9s par rapport au DLSS 2.0<\/a>) est particuli\u00e8rement utile ici, NVIDIA introduisant un nouveau mode 8K rendu possible gr\u00e2ce \u00e0 une am\u00e9lioration du mod\u00e8le math\u00e9matique utilis\u00e9 en mati\u00e8re d’analyse spatiale. Cette “Super Resolution” permet d’obtenir un rendu final en 8K \u00e0 partir d’une image calcul\u00e9e en 2560 x 1400, ce qui repr\u00e9sente un upscaling intelligent de x9<\/strong> ! Pour rappel, le mode Performances du DLSS permettait d’appliquer un upscaling de x4 “seulement” afin de passer d’un rendu Full HD \u00e0 une image 4K…<\/p>\n\n\n\n

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\"Nvidia<\/a>
Cr\u00e9dit : NVIDIA<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"Nvidia<\/a>
Cr\u00e9dit : NVIDIA<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

En termes de performances, il devient d\u00e8s lors possible de jouer en 8K de mani\u00e8re fluide<\/strong> (c’est-\u00e0-dire avec un framerate <\/em>moyen sup\u00e9rieur \u00e0 60 FPS) \u00e0 de nombreux jeux actuels avec une RTX 3090 : Apex Legends<\/em>, Destiny 2<\/em> ou encore Death Stranding<\/em> pour ne citer qu’eux. Rappelez-vous qu’une image 8K poss\u00e8de 16 fois plus de pixels qu’une image Full HD !<\/p>\n\n\n\n

Exclusif : premier d\u00e9cryptage complet de la techno DLSS de NVIDIA !<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Encodage et d\u00e9codage vid\u00e9o : l\u2019av\u00e8nement du codec AV1<\/h2>\n\n\n\n

Si le moteur de compression NVENC d’Ampere est identique \u00e0 celui embarqu\u00e9 dans Turing, celui de d\u00e9compression prend d\u00e9sormais en charge le <\/strong>codec AV1<\/strong>. Ce successeur du VP9 et du HEVC<\/a> commence \u00e0 \u00eatre utilis\u00e9 sur Vimeo et YouTube (en version b\u00eata) avec certains contenus, tandis que Netflix l’a choisi pour les flux vid\u00e9o envoy\u00e9s sur les terminaux mobiles. Il faut dire qu’avec un taux de compression 30 % \u00e0 40 % plus \u00e9lev\u00e9 que l\u2019HEVC ou le VP9, y compris sur les vid\u00e9os 4K, le codec AV1 est une aubaine pour les plateformes de streaming<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

\"Nvidia<\/a>
Cr\u00e9dit : NVIDIA<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

On peut donc supposer que ce codec va peu \u00e0 peu se d\u00e9mocratiser, et pourquoi pas remplacer \u00e0 terme le VP9 et les H.264\/H.265. La prise en charge mat\u00e9rielle de sa d\u00e9compression est tout \u00e0 fait pertinente avec les nouvelles GeForce RTX Ampere : ce codec particuli\u00e8rement efficace est taill\u00e9 pour la 8K HDR.<\/p>\n\n\n\n

En r\u00e9sum\u00e9<\/h3>\n\n\n\n

\u201cL\u2019\u00e2ge de la maturit\u00e9<\/em>\u201d, l\u2019expression est galvaud\u00e9e et d\u00e9clin\u00e9e \u00e0 toutes les sauces, mais il para\u00eet difficile de mieux r\u00e9sumer le positionnement de l\u2019architecture Ampere par rapport \u00e0 la g\u00e9n\u00e9ration ant\u00e9rieure. Deux ans apr\u00e8s Turing, NVIDIA semble en effet avoir am\u00e9lior\u00e9, sinon optimis\u00e9, tous les aspects techniques de son GPU avec ses RTX 30. La finesse de gravure, en premier lieu, avec un proc\u00e9d\u00e9 8 nm en lieu et place du 12 nm des RTX 20. Le nombre de transistors grimpe en fl\u00e8che en cons\u00e9quence, la taille du die se r\u00e9duit par rapport aux plus grands mastodontes de la g\u00e9n\u00e9ration pr\u00e9c\u00e9dente et les puces comprennent davantage de GPC, SM et CUDA Core. Les Streaming Multiprocessors, justement, gagnent en efficacit\u00e9 et traitent, en r\u00e9sum\u00e9, le double des instructions FP32 des SM de Turing, avec un cache L1 lui aussi doubl\u00e9. Du c\u00f4t\u00e9 de la m\u00e9moire, on bascule vers la GDDR6X pour les deux t\u00eates de gondole, les RTX 3090 et 3080, avec un ensemble d\u2019optimisations qui dopent la bande passante \u2026 sans parler de quantit\u00e9s de VRAM jusqu\u2019alors inexplor\u00e9es dans cette gamme – 24 Go pour la RTX 3090 contre moins de la moiti\u00e9 pour la pourtant surpuissante RTX 2080 Ti.

Mais c\u2019est \u00e9videmment au niveau des technologies les plus modernes et r\u00e9centes, \u00e0 savoir les Tensor Core introduits avec l\u2019architecture Volta puis les RT Core de la g\u00e9n\u00e9ration Turing, qu\u2019Ampere fait le plus grand bond. Meilleure exploitation de l\u2019intelligence artificielle, en particulier pour la technologie DLSS, rendu am\u00e9lior\u00e9 du ray tracing (jusqu\u2019\u00e0 deux fois sup\u00e9rieur, sur une RTX 3080 face \u00e0 une RTX 2080 Super !) notamment avec les effets de flou de mouvement\u2026 NVIDIA \u00e9voque, globalement, des puissances de calcul d\u00e9brid\u00e9es, dans ces domaines plus que jamais sous les feux des projecteurs avec l\u2019arriv\u00e9e imminente des consoles next-gen<\/em>. Avec la promesse, in fine<\/em>, de concr\u00e9tiser le jeu 8K de mani\u00e8re fluide \u2026 l\u00e0 o\u00f9 les futures consoles de salon, suppos\u00e9ment propos\u00e9es \u00e0 des prix encore jamais atteints, ne tutoieront \u201cque\u201d la 4K. Il y a donc de quoi se r\u00e9jouir, tout du moins dans un premier temps sur le plan th\u00e9orique. Place d\u00e9sormais \u00e0 la r\u00e9alit\u00e9 du terrain, avec les tests qui ne devraient plus tarder !<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Attendue depuis de nombreux mois, l\u2019architecture Ampere de NVIDIA a su garder ses principaux secrets cach\u00e9s. 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