Jaké jsou aplikace v reálném světě, kde podpora FP8 RX 9070 XT ukazuje významná vylepšení

1. Generativní učení AI a strojového učení: Očekává se, že RX 9070 XT bude vynikat v úkolech zahrnujících generativní AI, jako je generování obrazu pomocí modelů, jako je stabilní difúze. AMD tvrdí, že RX 9070 XT může být v generativních úkolech AI až 70% rychlejší než RX 7900 GRE, a to díky zvýšeným schopnostem AI a zlepšení účinnosti paměti [1]. Podpora operací FP8 umožňuje rychlejší a efektivnější zpracování pracovní zátěže AI, což je zásadní pro aplikace vyžadující rychlý závěr a generování.

2. Úpravy videa a postprodukce: V aplikacích jako Adobe Lightroom a Da Vinci Resolve, RX 9070 XT slibuje až o 34% lepší výkon ve srovnání s RX 7900 GRE. Toto vylepšení je částečně způsobeno zvýšenou zrychlením AI, které může pomoci při úkolech, jako je vykreslování videa, třídění barev a další funkce se zvýšené AM v těchto softwarových sadách [1].

3. Herní funkce A-E-Enhanced: RX 9070 XT také těží z herních technologií AI-senicand, jako je AMD FidelityFX Super Resolution (FSR) 4, která používá AI pro upscaling a generování rámců. Tato technologie může výrazně zlepšit sazby ohledně rámců v podporovaných hrách a nabídnout plynulejší a podrobnější herní zážitky [5]. Přestože se tyto funkce řízené AI řídí výhradně na FP8, těží z celkových vylepšení výkonu AI GPU GPU.

4. inferenční úkoly: Podpora FP8 a další nízko-bitové celočíselné operace (jako INT8 a INT4) činí RX 9070 XT vhodný pro inferenční úkoly, kde jsou modely nasazeny za účelem předpovědí založených na vyškolených datech. Tyto operace jsou zvláště užitečné v aplikacích vyžadujících rychlé a efektivní zpracování neuronových sítí, jako je detekce objektů v reálném čase nebo zpracování přirozeného jazyka [4].

Celkově je podpora FP8 RX 9070 XT navržena tak, aby využívala účinnost dolních bitových operací, které jsou v aplikacích AI a strojové učení stále běžnější. To umožňuje rychlejší zpracování a snížené využití paměti, což z něj činí atraktivní možnost pro uživatele pracující s pracovním zatížením AI-národem.