Kakšne so aplikacije iz resničnega sveta, kjer podpora FP8 RX 9070 XT kaže znatne izboljšave

1. Generativni AI in strojno učenje: Pričakuje se, da se bo RX 9070 XT odlično odrezal pri nalogah, ki vključujejo generativni AI, kot je ustvarjanje slik z uporabo modelov, kot je stabilna difuzija. AMD trdi, da je RX 9070 XT lahko do 70% hitrejši od RX 7900 GRE pri generativnih AI nalogah, zahvaljujoč izboljšanim zmogljivostim AI in izboljšanjem učinkovitosti pomnilnika [1]. Podpora za operacije FP8 omogoča hitrejšo in učinkovitejšo obdelavo delovnih obremenitev AI, kar je ključnega pomena za aplikacije, ki zahtevajo hitro sklepanje in ustvarjanje.

2. Urejanje videov in postprodukcija: v aplikacijah, kot sta Adobe Lightroom in Da Vinci Resolve, RX 9070 XT obljublja do 34% boljšo zmogljivost v primerjavi z RX 7900 GRE. To izboljšanje je deloma posledica povečanega pospeška AI, ki lahko pomaga pri nalogah, kot so upodabljanje videov, razvrščanje barv in druge funkcije, ki so bile okrevane z AI, v teh programskih apartmajih [1].

3. Igralne funkcije, ki so bile okrepljene z AI: RX 9070 XT koristi tudi od AI-okrepljenih iger na srečo, kot je AMD-jeva FidelityFX Super Resolution (FSR) 4, ki uporablja AI za povečanje in ustvarjanje okvirja. Ta tehnologija lahko znatno izboljša hitrost slik v podprtih igrah, saj ponuja gladkejše in podrobnejše igralne izkušnje [5]. Medtem ko niso izključno odvisni od FP8, te lastnosti, ki jih vodi AI, imajo koristi od skupnih izboljšav uspešnosti AI GPU-ja.

4. Naloge sklepanja: Podpora za FP8 in druge nizko bitne celotne operacije (kot sta Int8 in INT4) naredi RX 9070 XT dobro primerno za naloge sklepanja, kjer so modeli nameščeni za napovedovanje na podlagi usposobljenih podatkov. Te operacije so še posebej koristne v aplikacijah, ki zahtevajo hitro in učinkovito obdelavo nevronskih omrežij, kot sta odkrivanje predmetov v realnem času ali obdelava naravnega jezika [4].

Na splošno je podpora FP8 RX 9070 XT zasnovana tako, da izkoristi učinkovitost nižje bitnih operacij, ki so v aplikacijah AI in strojno učenje vse pogostejše. To omogoča hitrejšo obdelavo in zmanjšano porabo pomnilnika, zaradi česar je privlačna možnost za uporabnike, ki delajo z AI-intenzivnimi delovnimi obremenitvami.