RX 9070 XT의 FP8 지원은 이전 모델에 비해 AI 작업을 향상시키는 방법

RX 9070 XT의 RDNA 4 아키텍처는 RDNA 3과 비교하여 기준 FP16 처리량을 두 배로 늘리고 희소 작업을 위해 다시 두 배로 늘립니다. FP8 워크로드의 경우 RDNA 3의 FP16 작업에 비해 처리량이 최대 8 배까지 증가합니다.이 처리량의 실질적인 증가는 특히 기계 학습 모델에서 발견 된 것과 같은 매트릭스 곱셈에 크게 의존하는 작업에 특히 유리합니다.

RDNA 4의 향상된 파동 매트릭스는 AI 작업의 성능을 더 최적화합니다. 이러한 개선으로 RX 9070 XT는 Adobe Lightroom 및 Davinci Resolve와 같은 응용 분야에서 훨씬 더 나은 성능을 제공 할 수 있으며 RX 7900 GRE에 비해 최대 34% 더 나은 성능을 제공합니다. 안정적인 확산 이미지 생성과 같은 생성 AI 작업의 경우 RX 9070 XT는 이전 모델보다 최대 70% 빠릅니다.

그러나 RX 9070 XT는 컴퓨팅 결합 된 AI 작업에서 탁월하지만 256 비트 메모리 버스로 인해 메모리가 바운드 워크로드의 한계에 직면 할 수 있으며, 이는 최대 640GB/s의 대역폭을 제공합니다. 이는 7900 XT의 800GB/s와 XTX의 960GB/s보다 적므로 LLM (Lange Language Model)과 같은 높은 메모리 대역폭이 필요한 작업의 성능에 잠재적으로 영향을 미칩니다.

전반적으로 RX 9070 XT의 FP8 지원 및 향상된 AI 가속기는 AI 작업, 특히 컴퓨팅 성능 향상 및 정밀 데이터 유형이 낮아서 이익을 얻는 경쟁 옵션으로 배치합니다. 그러나 메모리 집약적 인 AI 애플리케이션의 효율성과 성능은 다른 고급 GPU에 비해 ​​달라질 수 있습니다.