Jakie są rzeczywiste aplikacje, w których obsługa FP8 RX 9070 XT wykazuje znaczące ulepszenia

1. Generatywne AI i uczenie maszynowe: Oczekuje się, że RX 9070 XT będzie się wyróżniać w zadaniach obejmujących generatywne AI, takie jak wytwarzanie obrazu przy użyciu modeli takich jak stabilna dyfuzja. AMD twierdzi, że RX 9070 XT może być do 70% szybciej niż RX 7900 GRE w generatywnych zadaniach AI, dzięki ulepszonym możliwościom AI i poprawie wydajności pamięci [1]. Obsługa operacji FP8 pozwala na szybsze i bardziej wydajne przetwarzanie obciążeń AI, co jest kluczowe dla aplikacji wymagających szybkiego wnioskowania i generowania.

2. Edycja wideo i postprodukcja: w aplikacjach takich jak Adobe Lightroom i Da Vinci Resolve, RX 9070 XT obiecuje do 34% lepszej wydajności w porównaniu z RX 7900 GRE. Ta poprawa jest częściowo spowodowana ulepszonym przyspieszeniem AI, które może pomóc w zadaniach takich jak renderowanie wideo, ocenianie kolorów i inne funkcje zugnalizowane w ramach tych apartamentów [1].

3. Funkcje gier z E-hiptions: RX 9070 XT korzysta również z technologii gier z AI-wzmacnianych, takimi jak AMD's FidelityFx Super Resolution (FSR) 4, który wykorzystuje sztuczną inteligencję do wzrostu i wytwarzania ramek. Ta technologia może znacznie poprawić liczbę klatek na podstawie obsługiwanych gier, oferując gładsze i bardziej szczegółowe wrażenia z gier [5]. Chociaż te funkcje oparte na AI nie są wyłącznie zależne od FP8, korzystają z ogólnych ulepszeń wydajności AI GPU.

4. Zadania wnioskowania: Obsługa FP8 i innych niskich operacji liczb całkowitych (takich jak INT8 i INT4) sprawia, że ​​RX 9070 XT jest dobrze dostosowany do zadań wnioskowania, w których modele są wdrażane w celu wprowadzenia prognoz na podstawie wyszkolonych danych. Operacje te są szczególnie przydatne w aplikacjach wymagających szybkiego i wydajnego przetwarzania sieci neuronowych, takich jak wykrywanie obiektów w czasie rzeczywistym lub przetwarzanie języka naturalnego [4].

Ogólnie rzecz biorąc, wsparcie FP8 RX 9070 XT zostało zaprojektowane w celu wykorzystania wydajności operacji niższych bitów, które są coraz bardziej powszechne w aplikacjach AI i uczenia maszynowego. Umożliwia to szybsze przetwarzanie i zmniejszone zużycie pamięci, co czyni ją atrakcyjną opcją dla użytkowników pracujących z pracą dla AI.