domani viene presentato qualcosa da amd?

la big compute aka instinct o come la chiameranno

le vga pro penso...

Su utilizzi l'AI (che è un termine generico, bisognerebbe capire cosa si intende nello specifico) fai sicuramente inferenza, ma per fare inferenza non è indispensabile l'AI.

Quindi il fatto che AMD utilizzi nel brevetto la parola "inference" non è detto che c'entri necessariamente qualcosa con l'AI. e da quello che ho capito è proprio così.

Puoi fare inferenza anche a valle di un fitting ai minimi quadrati. senza "AI", intesa come deep learning basate su NN.

L'inferenza è uno step dell'AI. Poi ci sono le reti neurali addestrate e i sistemi esperti. L'una senza le altre è piuttosto inutile (e viceversa). Magari vuoi dire che si potrebbe adottare uno schema fisso di risoluzione per fare upscaling e chiamarlo inferenza (ma sarebbe abbastanza una forzatura)... ma come detto, nel brevetto si parla esplicitamente di reti neurali e deep learning già nell'abstract del brevetto, e il sistema presentato parla di sistema istruito.

Anzi, per precisione ci sono proprio gli schemi di risoluzione che parlano di utilizzo di reti neurali deep learning, una lineare e una non lineare, combinate per restituire l'output superscalato:

Esattamente.

Esatto, solo che non si riesce a capire come si raccordino le cose.
A meno che (per fare inferenza) Navi sia estremamente efficiente nell'aritmetica ad 8 bit GIA' con le unità pensate per gli shader......a quel punto non serve HW dedicato. Ma potrebbe solo fare inferenza, sicuramente non training.
In B4 al training ci pensano le GPU che verranno presentate a breve.

RDNA2 ha buone capacità di calcolo INT4-INT8 supportate nelle compute unit. (in realtà un supporto discreto c'era già nelle schede Vega).

L'inferenza è uno step dell'AI come di altri 2000 metodi di stima.
Non è necessaria l'AI per fare inferenza.

Sono d'accordo con te ma credo anche che sia l'unico modo con cui può essere efficiente fare inferenza.
Per lo meno per l'argomento su cui stiamo discutendo.

Ancora diversi mesi fa si era parlato molto della capacità delle unità RT di Navi di fare calcoli in INT4 e 8 proprio per sfruttare i protocolli previsti da Microsoft sul ML.
Il contraddittorio sta nel fatto che AMD stessa ha dichiarato che probabilmente non avrebbe sfruttato l'AI per il suo FSR

Che non sia necessaria l'AI non esclude che l'AI ci sia. E, ripeto, ho linkato un brevetto che dice che verranno usate reti neurali addestrate, ergo, AI.

Non mi risulta. AMD ha solo dichiarato che il suo metodo sarebbe stato diverso da DLSS ed applicabile a tutte le schede.

https://www.hwupgrade.it/news/skvide...are_96319.html

Sembrava far intendere che non avrebbe usato AI anche se parla più specificatamente di ML

Il trafiletto seguente:

" Sembra proprio di no, e non solo perché le GPU Nvidia hanno i Tensor core mentre l'architettura RDNA 2 è sprovvista di unità dedicate ai calcoli IA. Userà DirectML di Microsoft come vociferato in passato? Ancora non è chiaro."

E' pura speculazione dell'autore dell'articolo e Herkelman non ha mai detto nulla del genere. Tralaltro, come detto, RDNA2 è in grado di eseguire i calcoli per l'AI nelle unità shader pur non avendo i tensor core (E ad una velocità molto maggiore che non i calcoli FP32/FP16)

Herkelman ha solo detto poi che non é strettamente necessario ML per l'upscaling, e che stavano valutando diverse strade. Però Il brevetto di cui sopra fa esplicito riferimento al ML.

'n c'ho capito 'na sega :stordita:



ma quindi noi abbiamo vinto e loro hanno perso? (cit. del migliore)

Semplicemente occorre aspettare l'uscita di FSR e alcune implementazioni pratiche prima di trarre conclusioni.

In 2 settimane lo tiriamo fuori noi l'algoriMMMMo :asd: :asd: :asd:

e io che pensavo chissà cosa!!!!!

Fai riferimento ad un brevetto del 2019, dove l'unico reference è relativamente al "wholly learned". Come e quando viene fatto il training non è dato sapere.

Inoltre ultimamente dichiarazioni di AMD dicono che non é l'unico modo farlo con l'AI.

Boh, vedremo. Ma non sarei così sicuro che ci sia molta "AI" in mezzo.

Il brevetto è stato richiesto nel 2019, ma pubblicato solo a Maggio 2021, e si chiama "Gaming Super Resolution" (ricorda qualcosa?). Un po' come la Infinity Cache, il cui brevetto apparve solo dopo che si cominciò a vociferare della sua esistenza.
Comunque, non è detto che la primissima versione utilizzi AI, ma non è detto nemmeno che non lo faccia. Il modello evidentemente è concepito per essere flessibile e comunque per utilizzare le reti neurali per la decisione dei pesi.

Dipende tutto da come ed in che modo si deve fare un training.

Usare delle CNN o delle RNN non è quello che dà il "plus" all'algoritmo: dipende su cosa fai il training. Ovvero l'informazione di base che adesstra le NN.

Come dicevo prima:
Se non utilizza nessuna delle due informazioni, che tu usi una rete neurale o un polinomio di fitting con dei pesi calcolati con un altri tipo di training, è assolutamente identico, non è che le NN sono "magiche".

Una NN non fa altri che stimare una info "y" definendo dei pesi "p" da applicare ad una informazione che già hai "a". Nel nostro caso "a" sono i pixel di un singolo sub-set del frame (ad esempio un quadrato 4x4 pixel):

y1 = p0+ p1*a1 + p2*a2 + p3*a3 + p4*a4 etc...

se la stima dei vari "p" che producono l'informazione "y" è fatta con poche informazioni, il risultato sarà pessimo.

gli stessi pesi "p" posso essere stimati con una convergenza ai minimi quadrati: che alle volte funziona molto meglio delle NN, ed il polinomio di fitting sarà pressochè identico:

y2 = p0 + p1*a1 + p2*a2 + p3*a3 + p4*a4 etc...

le differenze tra NN ed altri metodo di stima sono due:
- Le informazioni che dai in pasto al training (shit in - shit out)
- Come definisci la convergenza del training: Con i minimi quadrati sei tu a dare dei criteri di convergenza; con le reti neurali le "epoche" di iterazioni portano a convergere il criterio trovando i pesi "corretti".

Tutto ciò spiegato molto velocemente e male, ma solo per sottolineare che le reti neurali è solo un modo un po' più moderno per ottenere un polinomio y=ax+b. Fine. La parte interessante è il training: con quali informazioni viene fatto.
Quindi AMD puo' anche aver usato 45000 layer di reti neurali strafiche, ma se è confermato che usa solo l'informazione del singolo frame, beh, puoi fare ben poco.

Ma la NN impara, cioè si "tuna" meglio grazie alla backpropagation e contemporaneamente evitando l'overfitting a cui vanno incontro tipicamente i modelli statistici (regressione lineare) :)

E i pesi così trovati possono essere utili anche in contesti diversi da quello per cui si è effettuato il training.

Beh, molte reti neurali hanno il problema dell'over-training, stessa roba dell'overfitting.

Per evitarlo una tecnica è, ad esempio, togliere i neuroni a manina dopo il primo training e ripetere di nuovo il training.

Come dici tu la rete neurale non fa altro che "TUNARSI" cioè stimare i pesi, fine.
E' sempre più semplice fare il training di una NN, rispetto a definire i criteri di convergenza di stimatori non lineari. Ma non è detto sia sempre più performante ;)

E difatti il brevetto prevede persino due reti, una lineare ed una non. Per il problema delle prestazioni, bisogna vedere se effettivamente sono un problema o meno, e come vengono ottimizzate le reti.

Si ma queste spiegazioni sono inutili, rivolte a chi di vga amd non sa assolutamente nulla, hanno la scheda che "impara, inferisce e distrugge", prima avevano la vga che "riflessava, computava e asfaltava", prima ancora quella che "geometrava, tessellava e piallava", non sono qui per arricchire la discussione ma per essere sicuri di essersi davvero convinti di aver fatto l'acquisto giusto

Vabbè che non serviva conferma, ma quanto è assurdo sto thread :D
Quando uno parla di bot ed acquisti schede video giustamente vi lamentate perchè non si parla di qualcosa di tecnico o interessante.

Quando invece uno prova a dare una "smossa" al thread co qualche spunto tecnico come questo:


Vi lamentate che "queste spiegazioni sono inutili". :asd:

Mamma mia ragazzi. Sconforto.


Invece sono utilissime per chi vuole capire :)

Tutto giusto, ma facciamola prima uscire e poi possiamo scatenarci su quanto siano imbarazzanti, bollare tutto come "banalissimo" non seve alla discussione, tanto più che si è fatta tantissima confusione fra vrs, vsr e via discorrendo
Per quanto mi riguarda, non mi dispiacerebbe affatto avere un boost a parità di qualità dell'immagine o quasi, se poi non è """""""intelligente"""""""" ma sfrutta solo le inutili cu cicciose noiose con inference fatto con direct ml che puzza pazienza

Beh io della mia vecchia Polaris in formato 570 sono felice, in rasterizzazione e DX9 è praticamente imbattibile per i 60 euro pagati (+60 di Borderlands - more BRODOLANDS? :sofico: - 3 insieme a settembre 2019 :D ).
Considerando che ora le VGA le paghi 600 :sofico:

E come ho mostrato con gli screenshot di Crysis 3 non delude manco a 2560x1440.....(vabbè che la tengo con la memoria overclockata di 500 MHz).

Avendo supporto in fullscreen all'integer scaling (diversamente dalla coeva Pascal) e ora FSR non posso che essere cmq soddisfatto di AMD.

600€ è ormai un acconto per una vga nuova :O

ben vengano i vostri discorsi ci mancherebbe, io sono il rompicoglioni delle ultime settimane che non ne poteva più di vedere paginate di isterismi per mancati acquisti, nanio in miniera, bot e compagnia cantante


anche (e soprattutto) quando la discussione è molto al di sopra delle mie conoscenze tenniche :stordita: io sono rimasto alle dx7 :O

c'è qualcosa di GRATIS da scaricare giusto per verificare che funzioni il RT? non c'era un benchmark apposito?

port royale

Ci sarebbe port royale, o sempre la solita demo di tomb raider che puoi attivare rt, o fortnite

Comunque la scheda professionale W6600 è interessante: singolo slot, 100W e boost a 2900MHz (!). Con 28/32 CU la RX6600XT potrebbe avere tranquillamente prestazioni vicine alla 5700 XT in full HD

Quello che pensavo anch'io, e considera che la w6800 va comunque più di una 6800, a parità di tbp, quindi sono versioni binnate/migliorate degli stessi chip
La 6600 spaccherebbe il mercato

https://store.steampowered.com/app/1...ing_Benchmark/

https://store.steampowered.com/app/1...ary_Benchmark/

https://www.geeks3d.com/20210419/nvi...unreal-engine/

E ovviamente Q2 RTX (che funziona sulle Radeon, ci sono almeno 2 path di rendering Vulkan oltre a quello specifico per Nvidia)

provo grazie

Credo anche questo: https://store.steampowered.com/app/1..._in_the_Light/ (sempre Unreal Engine come il demo dell'attico)

!

Scarica il demo dell'attico allora: https://www.geeks3d.com/20210419/nvi...unreal-engine/
+
https://www.nvidia.com/en-us/geforce...ing-tech-demo/ (a trovare il download :D )

Se vuoi qualcosa di più "MA IO CERCO IL VERO RAYTRACING!!!111"

https://github.com/GPSnoopy/RayTracingInVulkan -> https://github.com/GPSnoopy/RayTracingInVulkan/releases

Dovrebbe sfruttare l'accelerazione HW......

devo dire che nella lungaggine del mondo vga triventola, la reference non è troppo siffredica se pensate che la mia pulse era tra le polaris più compatte 230mm questa è 267mm



devo fare ancora molte prove ma le ventole sono più piccole e sembra facciano meno rumore a pari rpm

Le ventole in genere sono molto buone in rapporto rpm/rumore, e sì, rispetto a molte custom la reference è di dimensioni contenute - la mia vecchia 2080 era più grossa :D