Kokios yra realaus pasaulio programos, kuriose „RX 9070 XT“ FP8 palaikymas rodo reikšmingus patobulinimus

1. Generacinis AI ir mašininis mokymasis: Tikimasi, kad „RX 9070 XT“ bus tobulėjant užduotims, apimančioms generatyvinę AI, pavyzdžiui, vaizdo generavimą, naudojant tokius modelius kaip stabilioji difuzija. AMD teigia, kad „RX 9070 XT“ gali būti iki 70% greitesnis nei „RX 7900 GRE“ generuojamose AI užduotyse dėl padidėjusių AI galimybių ir atminties efektyvumo pagerinimo [1]. FP8 operacijų palaikymas leidžia greičiau ir efektyviau apdoroti AI darbo krūvius, o tai yra labai svarbus programoms, kurioms reikia greito išvados ir generavimo.

2. Vaizdo įrašų redagavimas ir postprodukcija: tokiose programose kaip „Adobe Lightroom“ ir „Da Vinci Resolve“ „RX 9070 XT“ žada iki 34% geresnio našumo, palyginti su RX 7900 GRE. Šį patobulinimą iš dalies lemia sustiprintas AI pagreitis, o tai gali padėti atlikti tokias užduotis kaip vaizdo įrašų perteikimas, spalvų klasifikavimas ir kitos AI patobulintos savybės šiose programinės įrangos rinkiniuose [1].

3. AI-patobulintos žaidimų ypatybės: „RX 9070 XT“ taip pat naudos iš AI sustiprintų žaidimų technologijų, tokių kaip „AMD's FidelityFx Super Resolution“ (FSR) 4, kuri naudoja AI didinimo ir rėmo generavimui. Ši technologija gali žymiai pagerinti palaikomų žaidimų kadrų procentus, siūlydama sklandesnę ir išsamesnę žaidimų patirtį [5]. Nors šios AI pagrįstos funkcijos nėra vien tik FP8, naudos iš GPU bendrų AI našumo patobulinimų.

4. Išvadų užduotys: FP8 ir kitų mažo bitų sveikųjų skaičių operacijų palaikymas (pvz., InT8 ir Int4) daro „RX 9070 XT“ gerai pritaikytą išvadų užduotims, kur modeliai naudojami prognozėms, pagrįstoms apmokytais duomenimis. Šios operacijos yra ypač naudingos programoms, reikalaujančioms greitai ir efektyviai apdoroti neuroninius tinklus, tokius kaip objektų aptikimas realiuoju laiku ar natūralios kalbos apdorojimas [4].

Apskritai, „RX 9070 XT“ FP8 palaikymas yra skirtas panaudoti žemesnių bitų operacijų efektyvumą, kuris vis dažniau yra AI ir mašinų mokymosi programose. Tai leidžia greičiau apdoroti ir sumažinti atminties naudojimą, todėl tai yra patraukli galimybė vartotojams, dirbantiems su AI-intensyviais darbo krūviais.