 Nvidia RTX 2060 được cho ra mắt vào khoảng tháng 1 đầu năm, mức giá cho phân khúc tầm trung (350 USD) và hiệu năng khá tốt đã thu hút nhiều khách hàng đặt mua. Thế nhưng nhiều người sẽ phải cảm thấy hối tiếc khi cuối tháng 6 này, phiên bản GPU Nvidia RTX 2060 & 2070 Super đã được ra mắt người tiêu dùng, và nó vượt trội hơn hẳn so với phiên bản RTX 2060 và 2070. Những ai được trải nghiệm chiếc card đồ họa đều thấy bất ngờ với chiếc card đồ họa không quá đắt hơn nhưng cũng không hề thua kém phiên bản đắt đỏ RTX 2080.</p><p>Nếu bạn cảm thấy nuối tiếc vì đã bỏ ra 350 USD (khoảng hơn 7 triệu đồng) để sở hữu 1 chiếc card đồ họa Nvidia RTX 2060 mới, thì những người sở hữu chiếc GPU RTX 2070 và 2080 chắc hẳn sẽ còn cảm thấy tiếc hơn nhiều. Ngoài việc mạnh hơn, phiên bản RTX 2060 Super và người anh em RTX 2070 Super cũng có giá cả phải chăng hơn so với các GPU serie-20 đã ra mắt trước đây. Các game thủ, editor hay animator đang rất háo hức mong chờ phiên bản này. Nvidia cuối cùng đã có một phiên bản card đồ họa ray tracing (hiệu ứng tương phản theo dòng ánh sáng) tốt và phù hợp với túi tiền của người dùng.</p><table><tbody><tr><td><center><img class=)
Thế hệ GPU mới của Nvidia - RTX 2060 Super & 2070 Super
Thế hệ mới – RTX 2060 Super & 2070 Super
Nvidia RTX 2060 Super & RTX 2070 Super là thế hệ thứ hai trong dòng GPU serie 20- của Nvidia, một dòng sản phẩm card đồ họa mới được Nvidia bắt đầu phát triển từ năm ngoái. Hai phiên bản mới này đã bắt đầu bày bán từ ngày 09/07. Điều đặc biệt ở hai phiên bản này là những cải tiến vượt trội hơn hẳn so với thế hệ trước đó, bao gồm cả hiệu năng, các thông số kĩ thuật và lượng tiêu thụ điện năng.
Trước đây, giá thành của các GPU trong serie này của Nvidia lần lượt là 350 USD cho RTX 2060, 500 USD cho RTX 2070 và 700 USD cho RTX 2080, đắt đỏ nhất là RTX 2080 Ti với giá là 1000 USD. Đây là một trong các lựa chọn để bạn có thể sở hữu nột chiếc GPU với công nghệ ray-tracing cao cấp.
Thế nhưng giờ đây, chưa đầy 6 tháng sau khi Nvidia cho ra mắt bộ card đồ họa trên, họ lại tiếp tục ra mắt thêm một bộ thế hệ GPU mới. Với các mức giá là 400 USD cho RTX 2060 Super, 500 USD cho RTX 2070 Super và 700 USD cho RTX 2080 Super.
 |
Bảng giá hiện tại của các phiên bản card đồ họa serie 20- của Nvidia |
Có lẽ giá cả và tên gọi thể gây hiểu lầm cho người dùng, ví dụ RTX 2060 và RTX 2060 Super có tên và tầm giá gần tương đương nhau. Thế nhưng về mặt thông số kĩ thuật và hiệu năng, có vẻ chúng cũng không quá khác biệt. Ra mắt vào đầu tháng 1 năm nay, RTX 2060 có thông số kĩ thuật là 6GB RAM, công suất 160W, và 1920 CUDA core. Phiên bản 2060 Super cải tiến thêm một chút với 8GB RAM, và có 2176 CUDA core. Ta có thể hiểu CUDA (Comoute Unified Device Architecture) là kiến trúc thiết bị tính toán hợp nhất. Hay dễ hiểu hơn, nó là động cơ tính toán trong các GPU, là các lõi đặc biệt của các card đồ họa Nvidia. Nguyên lý hoạt động cũng vẫn là có càng nhiều lõi CUDA thì card đồ họa càng có hiệu năng cao hơn. Với RTX 2060 Super, công suất được nâng lên 175W.
Phiên bản 2070 trước cũng có công suất là 175W với 8GB RAM, nhưng nó có 2304 CUDA core thay vì 2176. Nvidia đã dừng sản xuất phiên bản này và thay thế bằng phiên bản RTX 2070 Super. Thế hệ Super này của card 2070 cũng sở hữu 8GB RAM, nhưng cần tới 215W và có 2560 CUDA core.
 |
So sánh thông số kĩ thuật của một số phiên bản card đồ họa |
Điểm hiệu năng
Trên thực tế, ở một vài điểm hiệu năng, RTX 2060 Super & RTX 2070 Super thậm chí vượt mặt chiếc card đồ họa 2080 về hiệu suất. Bởi không có sẵn chiếc GPU RTX 2070, nên chúng tôi sẽ thử hiệu suất của 2 chiếc card này với phiên bản 2060, 2080 và 2080 Ti.
Tất cả các GPU trên được kiểm tra với CPU Intel i9 – 9900K, 16GB RAM, và 256GB SSD. Chúng đều được kiểm chứng trên cùng một phiên bản của hệ điều hành Win 10 và phiên bản driver mới nhất của Nvidia. Dưới đây là điểm số của chúng khi thử nghiệm qua một số tựa game.
" alt="Bất ngờ trước card đồ họa Nvidia RTX 2060 & 2070 Super – không hề thua kém phiên bản 2080 đắt đỏ"/>
Bất ngờ trước card đồ họa Nvidia RTX 2060 & 2070 Super – không hề thua kém phiên bản 2080 đắt đỏ
P so với NP (giải nhanh chóng so với kiểm chứng nhanh chóng) là bài toán mở quan trọng trong lý thuyết khoa học máy tính. Có thể mô tả một cách đơn giản như sau: Nếu một bài toán có lời giải có thể kiểm chứng được nhanh chóng, liệu có thể tìm lời giải đó nhanh chóng hay không?Chẳng hạn như trò chơi Sudoku, dù rất khó nhưng kiểm tra lại rất dễ (chỉ cần cộng lại các hàng, cột và đường chéo), đó chính là vấn đề.
P so với NP được Stephen Cook đưa ra năm 1971 trong bài báo nổi tiếng "The complexity of theorem proving procedures", được nhiều người xem là bài toán quan trọng nhất trong ngành khoa học máy tính.
.jpg) |
Sơ đồ hiển thị các lớp vấn đề cần phải chứng minh để P = NP. Ảnh: Behnam Esfahbod. |
Đây cũng là một trong bảy bài toán thiên niên kỷ chọn bởi Viện Toán học Clay. Mỗi bài trong số bảy bài này có giải thưởng 1.000.000 USD cho lời giải đúng đầu tiên.
Lời giải bài toán P so với NP sẽ cho biết liệu tất cả các bài toán trong NP, như bài toán tổng tập hợp con, đều có thuật toán thực thi trong thời gian đa thức. Nếu P ≠ NP, thì có nhiều bài toán trong NP (chẳng hạn như các bài toán NP - đầy đủ) có lời giải có thể kiểm chứng được trong thời gian đa thức (khoảng thời gian hữu hạn nào đó có thể tính toán được) nhưng không thể tìm ra một lời giải như vậy trong thời gian đa thức.
Bài toán mở ra kho vàng
Nhà khoa học máy tính Scott Aaronson đã giải thích tại bài giảng trong Phòng thí nghiệm quốc gia Los Alamos ở New Mexico, chứng minh P = NP sẽ mở ra một số khả năng hấp dẫn.
Nếu ai đó giải quyết được bài toán P so với NP, điều đầu tiên họ làm là lấy 200 tỷ USD giá trị Bitcoin toàn cầu. Điều thứ hai là tiếp tục giải quyết tất cả bài toán thiên niên kỷ khác. Lúc này, họ sẽ đưa nhân loại “tiến hoá” thêm một bậc.
Để hiểu tại sao lại như vậy, cần biết máy tính là thiết bị giải quyết vấn đề, trong đó thông tin được trừu tượng thành mã có thể đọc được bằng thiết bị vật lý, dựa trên các nguyên tắc do Alan Turing đưa ra. Giải quyết vấn đề cần một số bước và khoảng thời gian nhất định, lượng thời gian cần thiết sẽ tăng lên khi vấn đề ngày càng lớn.
 |
P so với NP được Stephen Cook đưa ra năm 1971 trong bài báo nổi tiếng "The complexity of theorem proving procedures". Ảnh: Kevin Van Paassen. |
Từ việc đơn giản nhân hai số đến các tác vụ phức tạp hơn như dùng trình duyệt Internet, máy tính về cơ bản đang cố giải quyết các phép toán nhân chia cộng trừ.
Khi một vấn đề phát triển phức tạp, lượng thời gian cần thiết để giải quyết tăng lên trong thời gian đa thức. Đa thức là một số có lũy thừa và hệ số (ví dụ như n luỹ thừa 2). Nếu một vấn đề có thể giải quyết được trong thời gian n mũ 2, khi tăng gấp đôi kích thước của vấn đề (2n), lượng thời gian cần thiết để giải quyết sẽ tăng lên bốn lần (2n luỹ thừa 2).
Như vậy, các tác vụ trong máy tính đều có thể tính được sau bao lâu thì máy tính giải quyết xong vấn đề được đưa ra.
Giải quyết và kiểm chứng
Có rất nhiều vấn đề trong đó người ta có thể kiểm tra một câu trả lời là đúng trong thời gian đa thức (tính được thời gian kiểm tra đáp án), nhưng quá trình để được câu trả lời đó có thể không là thời gian đa thức (tức là có thể tìm thấy lời giải hoặc không tìm thấy lời giải trong một khoảng thời gian nào đó, không thể xác định chính xác sau bao lâu thì tìm được lời giải).
Đây được gọi là các vấn đề NP “Nondeterministic Polynomial time” - vấn đề không xác định thời gian đa thức.
Sudoku là một vấn đề NP khó giải quyết, dễ kiểm tra. Ví dụ quan trọng khác là tách một số thành các số nguyên tố. Hiện phải mất một thời gian rất lâu, chậm hơn thời gian đa thức để tách các số rất lớn thành các số nguyên tố. Tuy nhiên kiểm tra xem câu trả lời có đúng không chỉ đơn giản là nhân các số kết quả với nhau. Ý tưởng này là nền tảng của mã hóa hiện đại, dựa trên việc tạo các khóa bảo mật dễ xác minh nhưng khó bẻ khóa.
 |
Nếu chứng minh được P=NP, bạn sẽ làm lủng đoạn toàn bộ hệ thống bảo mật thế giới chứ không riêng Bitcoin. Ảnh: Cryptoline News. |
Người ta từng nghĩ rằng máy tính lượng tử có thể giải quyết được các vấn đề NP khó nhất, được gọi là các vấn đề NP-đầy đủ. Nhưng không như kì vọng, máy tính lượng tử chỉ có thể giải quyết một số vấn đề P trong thời gian ngắn hơn (đa thức thấp hơn) hoặc chuyển một số vấn đề NP sang khái quát lượng tử của P, được gọi là BQP hoặc Thời gian đa thức lỗi Bounded-Error.
Do hiện tại người ta vẫn chưa chứng minh được P = NP, toàn bộ hệ thống mã hoá của chúng ta vẫn còn đảm bảo an ninh. Hacker phải mất nhiều thời gian để bẻ khoá hơn là thời gian tạo ra các khoá đó. Bitcoin cũng dựa trên nền tảng mã hoá này, do đó, nó vẫn còn là loại tiền tệ an toàn.
Nếu có thể tìm ra giải pháp hiệu quả cho những vấn đề NP-đầy đủ, bạn có thể tìm giải pháp hiệu quả cho tất cả các vấn đề NP. Điều này cho phép bạn giải quyết một loạt các vấn đề tối ưu hóa tương tự khác.
Nếu thành công trong việc chứng minh P bằng NP, bạn sẽ kiếm được ít nhất 1 triệu USD, thậm chí còn nhiều hơn thế nữa. Nếu không thành công cũng tốt, nó cho thấy các hệ thống mã hoá toàn cầu vẫn còn được đảm bảo an ninh.
" alt="Giải được bài toán này, bạn sẽ có toàn bộ Bitcoin trên thế giới"/>
Giải được bài toán này, bạn sẽ có toàn bộ Bitcoin trên thế giới