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07-06-2021, 13:12 | #8561 |
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domani viene presentato qualcosa da amd?
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z170 pro gaming, 32 gb ddr4 Kingston fury 2666, 500gb m2 nvme adata, 1 tb ssd 860 evo, 2 dischi wd red da 4tb, cpu intel 6700k, gpu rx 6800xt black edition + rx 6800 liscia. |
07-06-2021, 13:33 | #8562 |
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07-06-2021, 13:34 | #8563 |
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le vga pro penso...
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07-06-2021, 13:38 | #8564 | |
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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.
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AMD Ryzen 7800X3D - PBO MAX CO(-35/-40) All core | 32GB (2x16GB) G.Skill Trident Z5 Neo 6000MHz @c30 36 36 96(EXPO) | AIO Arctic LF2 420mm | Gigabyte B650 AORUS ELITE AX | AMD RX 7900XTX Sapphire Nitro+ @1100/3000 2750 +15% | Corsair 7000D | Seasonic Focus GX 1000 80+Gold | NVMe Lexar NM790 2TB | Samsung Odyssey G7 27" QHD 240HZ PVA HDR [MY AMD PC - PHOTO] |
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07-06-2021, 13:41 | #8565 | |
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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:
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PC Specialist Recoil 17 - 13900HX - 32 GB DDR5 5200 - Geforce RTX 4080 Mobile 12Gb 175W - 1 SSD Corsair Core XT MP600 2 TB NVMe - 1SSD Solidigm P41+ 2TB NVMe Ultima modifica di leoneazzurro : 07-06-2021 alle 13:58. |
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07-06-2021, 13:50 | #8566 | |
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07-06-2021, 13:53 | #8567 | |
Bannato
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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. |
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07-06-2021, 13:56 | #8568 | |
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07-06-2021, 14:17 | #8569 | |
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Non è necessaria l'AI per fare inferenza.
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07-06-2021, 15:32 | #8570 | |
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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
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<CPU>5800X3D<MB>MSI X570-A PRO<HEATSINK>NH-D15S<RAM>16x2GB DDR4 G.Skill Trident Z 3600Mhz CL16<GPU>Gainward RTX 4090 Phantom 24G<SSD>Intel 760P PCIe3.0 M.2 NVMe 256GB<SSD>Crucial MX 500 SATAIII M.2 1TB<SSD>Corsair MP600 PCIe4.0 M.2 NVMe 2TB<DISPLAY>LG OLED48C14LB<SOUNDBAR>LG SPD7Y<CUFFIE>Logitech G935<PSU>Corsair TX850Mi<CASE>NZXT H710i |
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07-06-2021, 16:02 | #8571 | ||
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07-06-2021, 16:06 | #8572 | |
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Sembrava far intendere che non avrebbe usato AI anche se parla più specificatamente di ML
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07-06-2021, 16:09 | #8573 | |
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" 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.
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07-06-2021, 16:40 | #8574 |
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'n c'ho capito 'na sega
ma quindi noi abbiamo vinto e loro hanno perso? (cit. del migliore) |
07-06-2021, 17:44 | #8575 |
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Semplicemente occorre aspettare l'uscita di FSR e alcune implementazioni pratiche prima di trarre conclusioni.
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07-06-2021, 17:52 | #8576 |
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In 2 settimane lo tiriamo fuori noi l'algoriMMMMo
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07-06-2021, 17:58 | #8577 |
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07-06-2021, 18:00 | #8578 | |
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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.
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07-06-2021, 18:25 | #8579 |
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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.
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07-06-2021, 19:55 | #8580 | ||
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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: Quote:
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.
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