Par le biais une interview accordée à 4Gamer, nous en apprenons plus sur le futur des architectures RDNA d'AMD. Présentement, point de roadmap ou de promesses de gains, mais plus un partage de la vision future adoptée par AMD.
David Wang et Rick Bergman (Vice-président senior chargé de l'ingénierie auprès du groupe Radeon Technologies et Vice-président exécutif chargé du groupe d’activités calcul et graphiques) ont évoqué les shaders, Primitive et Mesh, AMD poursuivra une stratégie axée sur l'accélération MDI (Multi Draw Indirect), son implémentation est bien meilleure dans l'architecture RDNA3 (l'efficacité a été multipliée par 2.3 en comparaison de l'architecture RDNA2).
Le futur passera, également, inévitablement, par l'Intelligence Artificielle, l'architecture RDNA3 dispose déjà d'une accélération matérielle dédiée à l'IA, avec les WMMA (Wave Matrix Multiply-Accumulate), équivalents aux Tensor Core de NVIDIA et aux XMX d'Intel, toutefois, une RX 7900 XTX atteint seulement 123 TFLOPS, en calcul FP16, là où la Arc A770 se situe à 138 TFLOPS et la RTX 4090 à 330 TFLOPS. AMD dispsoe d'une grande marge de progressions dans ce domaine...
Il ressort de cette interview qu'AMD ne partage pas la vision adoptée par NVIDIA sur l'utilité et l'utilisation finale de l'Intelligence Artificielle, NVIDIA l'exploite pleinement dans sa technologie d'upscaling DLSS, AMD souhaiterait lui accorder d'autres fins, comme la gestion des PNJ, leurs mouvements, leurs comportements, en soit dédié l'IA à l'IA dans les jeux vidéos.
Nous pensons que ce qui devrait être fait avec l’accélérateur d’inférence installé dans le GPU ne devrait pas se limiter à une “utilisation centrée sur le traitement des images” représentée par le “DLSS” de NVIDIA. Jetez un coup d’œil à FidelityFX SuperResolution (FSR), l’un des produits de la série FidelityFX. L’anti-crénelage et le traitement super-résolution de FSR, réalisés sans utiliser d’accélérateur d’inférence, offrent des performances et une qualité qui peuvent rivaliser avec le DLSS de NVIDIA.
La raison pour laquelle NVIDIA essaie activement d’utiliser la technologie d’IA même pour des applications qui peuvent être réalisées sans utiliser la technologie d’IA est que NVIDIA a installé un accélérateur d’inférence à grande échelle dans le GPU. Afin de l’utiliser efficacement, il semble qu’ils travaillent sur un axe qui nécessite de mobiliser de nombreux accélérateurs d’inférence. C’est leur stratégie en matière de GPU, ce qui est très bien, mais je ne pense pas que nous devions avoir la même stratégie. Nous nous concentrons sur l’inclusion des spécifications que les utilisateurs veulent et dont ils ont besoin au sein de GPU grand public. Sinon, les utilisateurs paient pour des fonctionnalités qu’ils n’utilisent jamais. Nous pensons que les accélérateurs d’inférence qui devraient être implémentés dans les GPU des joueurs devraient être utilisés pour rendre les jeux plus avancés et plus amusants.
Par exemple, le mouvement et le comportement des personnages ennemis et des PNJ sont probablement les exemples les plus évidents.
De même, même si l’IA est utilisée pour le traitement des images, elle devrait être chargée de traitements plus avancés. Plus précisément, un thème tel que “les graphiques neuronaux”, qui prend actuellement de l’ampleur dans l’industrie des graphiques 3D, pourrait être approprié.(traduit apr DeepL)
David Wang et Rick Bergman (Vice-président senior chargé de l'ingénierie auprès du groupe Radeon Technologies et Vice-président exécutif chargé du groupe d’activités calcul et graphiques) ont évoqué les shaders, Primitive et Mesh, AMD poursuivra une stratégie axée sur l'accélération MDI (Multi Draw Indirect), son implémentation est bien meilleure dans l'architecture RDNA3 (l'efficacité a été multipliée par 2.3 en comparaison de l'architecture RDNA2).
Le futur passera, également, inévitablement, par l'Intelligence Artificielle, l'architecture RDNA3 dispose déjà d'une accélération matérielle dédiée à l'IA, avec les WMMA (Wave Matrix Multiply-Accumulate), équivalents aux Tensor Core de NVIDIA et aux XMX d'Intel, toutefois, une RX 7900 XTX atteint seulement 123 TFLOPS, en calcul FP16, là où la Arc A770 se situe à 138 TFLOPS et la RTX 4090 à 330 TFLOPS. AMD dispsoe d'une grande marge de progressions dans ce domaine...
Il ressort de cette interview qu'AMD ne partage pas la vision adoptée par NVIDIA sur l'utilité et l'utilisation finale de l'Intelligence Artificielle, NVIDIA l'exploite pleinement dans sa technologie d'upscaling DLSS, AMD souhaiterait lui accorder d'autres fins, comme la gestion des PNJ, leurs mouvements, leurs comportements, en soit dédié l'IA à l'IA dans les jeux vidéos.
Nous pensons que ce qui devrait être fait avec l’accélérateur d’inférence installé dans le GPU ne devrait pas se limiter à une “utilisation centrée sur le traitement des images” représentée par le “DLSS” de NVIDIA. Jetez un coup d’œil à FidelityFX SuperResolution (FSR), l’un des produits de la série FidelityFX. L’anti-crénelage et le traitement super-résolution de FSR, réalisés sans utiliser d’accélérateur d’inférence, offrent des performances et une qualité qui peuvent rivaliser avec le DLSS de NVIDIA.
La raison pour laquelle NVIDIA essaie activement d’utiliser la technologie d’IA même pour des applications qui peuvent être réalisées sans utiliser la technologie d’IA est que NVIDIA a installé un accélérateur d’inférence à grande échelle dans le GPU. Afin de l’utiliser efficacement, il semble qu’ils travaillent sur un axe qui nécessite de mobiliser de nombreux accélérateurs d’inférence. C’est leur stratégie en matière de GPU, ce qui est très bien, mais je ne pense pas que nous devions avoir la même stratégie. Nous nous concentrons sur l’inclusion des spécifications que les utilisateurs veulent et dont ils ont besoin au sein de GPU grand public. Sinon, les utilisateurs paient pour des fonctionnalités qu’ils n’utilisent jamais. Nous pensons que les accélérateurs d’inférence qui devraient être implémentés dans les GPU des joueurs devraient être utilisés pour rendre les jeux plus avancés et plus amusants.
Par exemple, le mouvement et le comportement des personnages ennemis et des PNJ sont probablement les exemples les plus évidents.
De même, même si l’IA est utilisée pour le traitement des images, elle devrait être chargée de traitements plus avancés. Plus précisément, un thème tel que “les graphiques neuronaux”, qui prend actuellement de l’ampleur dans l’industrie des graphiques 3D, pourrait être approprié.(traduit apr DeepL)
source : VideoCardz
Marque : AMD
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Posté le 21 Février 2023 à 11:36 par Jonathan Riemain
