Cum îmbunătățește sarcinile AI RX 9070 XT în comparație cu modelele anterioare în comparație cu modelele anterioare

Comparativ cu ADNA 3, arhitectura ADNA 4 din RX 9070 XT dublează debitul de bază FP16 și o dublează din nou pentru operații rare. Pentru sarcinile de lucru FP8, randamentul este crescut de până la 8 ori în comparație cu operațiunile FP16 pe ADNA 3. Această creștere substanțială a debitului este deosebit de benefică pentru sarcinile care se bazează foarte mult pe multiplicațiile matrice, cum ar fi cele găsite în modelele de învățare automată.

Matricea de undă îmbunătățită înmulțiți instrucțiunile de acumulare (WMMA) în ADNA 4 optimizează în continuare performanța pentru sarcinile AI. Aceste îmbunătățiri permit RX 9070 XT să ofere performanțe semnificativ mai bune în aplicații precum Adobe Lightroom și DaVinci Resolve, cu o performanță de până la 34% mai bună în comparație cu RX 7900 GRE. Pentru sarcini AI generative, cum ar fi generarea de imagini de difuzie stabilă, RX 9070 XT este cu 70% mai rapid decât predecesorul său.

Cu toate acestea, în timp ce RX 9070 XT excelează în sarcinile AI legate de calcul, acesta poate face față limitărilor în sarcinile de lucru legate de memorie datorită autobuzului său de memorie de 256 biți, care asigură până la 640 GB/s de lățime de bandă. Aceasta este mai mică decât cele 7900 GB/s de 800 GB/s și XTX de 960 GB/s, care pot avea impact asupra performanței în sarcini care necesită o lățime de bandă ridicată a memoriei, cum ar fi modelele de limbaj mare (LLMS).

În general, suportul FP8 RX 9070 XT și acceleratoarele AI îmbunătățite o poziționează ca o opțiune competitivă pentru sarcinile AI, în special cele care beneficiază de performanțe de calcul îmbunătățite și tipuri de date de precizie mai mici. Cu toate acestea, eficiența și performanța sa în aplicațiile AI cu intensitate de memorie pot varia în comparație cu alte GPU-uri de înaltă calitate.