[Thread Ufficiale] AMD Radeon RX6000 Series

[Gigibian]

Originariamente inviato da leoneazzurro

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:

Non serve l'AI. Servono set di informazioni aggiuntive dalle quali inferire il frame finale
Motion vector. Che AMD non usa.
Frame buffers: che AMD non usa.

Dopodiché, è matematicamente dimostrato che le reti neurali linearizzato algoritmi di fitting che altrimenti possono essere complessi e sicuramente non lineari: terzo quarto quinto ordine etc...

Quindi si, le reti neurali, alla base dell'AI, sono sicuramente il metodo più efficiente per implementare un algoritmo di fitting (più efficiente significa più FPS).
Ed AMD non usa neanche queste oggi.

Quindi il preoblema.non è solo l'AI, sono tutta una serie di scelte assurde che sono state fatte.

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.

[incorreggiubile]

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.

[Gigibian]

Originariamente inviato da incorreggiubile

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

[leoneazzurro]

Originariamente inviato da incorreggiubile

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.

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.

[Gyammy85]

Originariamente inviato da leoneazzurro

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

[Gigibian]

Originariamente inviato da Gyammy85

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
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:

Originariamente inviato da incorreggiubile

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.

Originariamente inviato da Gigibian

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.

Vi lamentate che "queste spiegazioni sono inutili".

Mamma mia ragazzi. Sconforto.


Invece sono utilissime per chi vuole capire

[Gyammy85]

Originariamente inviato da Gigibian

Vabbè che non serviva conferma, ma quanto è assurdo sto thread
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".

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

[incorreggiubile]

Originariamente inviato da Gyammy85

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

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? - 3 insieme a settembre 2019 ).
Considerando che ora le VGA le paghi 600

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.

[FroZen]

600€ è ormai un acconto per una vga nuova

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 io sono rimasto alle dx7

[ninja750]

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

[FroZen]

Originariamente inviato da ninja750

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

port royale

[Gyammy85]

Originariamente inviato da ninja750

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

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

[leoneazzurro]

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

[Gyammy85]

Originariamente inviato da leoneazzurro

Comunque la scheda professionale W6600 è interessante: singolo slot, 100W e boost a 2900MHz (!). Con 28 CU la 6600 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

[incorreggiubile]

Originariamente inviato da ninja750

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

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)

[ninja750]

Originariamente inviato da FroZen

port royale

provo grazie

[incorreggiubile]

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

[incorreggiubile]

Originariamente inviato da ninja750

si ma suppongo ci voglia steam che non ho

!

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 )

[incorreggiubile]

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......

[ninja750]

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