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[情報] AMD發表史上最強FP64加速卡

看板PC_Shopping (個人電腦購買)作者 (小糯米)時間5年前 (2020/11/16 23:36), 5年前編輯推噓17(17推 0噓 27→)
留言44則, 18人參與, 5年前最新討論串1/1
https://www.amd.com/en/products/server-accelerators/instinct-mi100 120CU CDNA架構 + 32GB HBM2 ECC HPC GPU史上第一次超越10TF FP64 + 1.2TB/s傳輸帶寬 圖表300W直接打爆400W的A100 唯一的疑問大概就是AMD ROCm能成功復活嗎? ------------------ 看來80CU的6900XT還不是RDNA的完全體~~ 沒想到除了CPU進步太多縮一半回去，GPU其實也不是全力 I和N瑟瑟發抖 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 64.106.111.99 (美國) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/PC_Shopping/M.1605541012.A.DD4.html
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11/16 23:37, 5年前 , 1F
直接挑戰老黃後花園
11/16 23:37, 1F
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11/16 23:42, 5年前 , 2F
RDNA QQ~直接跟ROCm無緣
11/16 23:42, 2F
遙想當窮學生的時候，拿RX470 8G跑TensorFlow
推
11/16 23:43, 5年前 , 3F
11.5.....cow
11/16 23:43, 3F
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11/16 23:45, 5年前 , 4F
32GB 嘻嘻 這樣3090能賣誰
11/16 23:45, 4F
推
11/16 23:46, 5年前 , 5F
嘩..120CU
11/16 23:46, 5F
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11/16 23:46, 5年前 , 6F
3090是遊戲卡跟這個比幹嘛
11/16 23:46, 6F
推
11/16 23:56, 5年前 , 7F
完美礦卡嗎？
11/16 23:56, 7F
推
11/16 23:56, 5年前 , 8F
11/16 23:56, 8F
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11/16 23:57, 5年前 , 9F
用MI100挖礦你打算何年何月回本？
11/16 23:57, 9F
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11/16 23:57, 5年前 , 10F
RDNA 和 CDNA 未來應用的交集會很少
11/16 23:57, 10F
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11/16 23:59, 5年前 , 11F
MI100也是綁個伺服器一起出貨不會賣單卡
11/16 23:59, 11F
推
11/17 00:06, 5年前 , 12F
A100 TensorCore 有19.5 TF
11/17 00:06, 12F
※ 編輯: dreamgirl (64.106.111.99 美國), 11/17/2020 00:09:20
推
11/17 00:12, 5年前 , 13F
FP64沒啥用啦 不過吼這個組合先跑數值過了再說
11/17 00:12, 13F
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11/17 00:18, 5年前 , 14F
科學研究很常用到高精度耶~
11/17 00:18, 14F
推
11/17 00:24, 5年前 , 15F
HPC不是只有深度學習和AI而已
11/17 00:24, 15F
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11/17 00:25, 5年前 , 16F
跑最近很紅的蛋白質模擬就用得到了
11/17 00:25, 16F
推
11/17 00:38, 5年前 , 17F
對ai啦....其他到是有用
11/17 00:38, 17F
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11/17 00:39, 5年前 , 18F
市場大小還差很多 雖然我也會去凹一塊來用看看(被打
11/17 00:39, 18F
推
11/17 01:40, 5年前 , 19F
CDNA 不是 RDNA ，沒有誰是誰的完全體這種事吧
11/17 01:40, 19F
推
11/17 05:02, 5年前 , 20F
這是GCN架構的後繼者，這架構原本就是為了運算和遊
11/17 05:02, 20F
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11/17 05:02, 5年前 , 21F
戲通吃，現在AMD有錢了，所以才轉往運算卡發展
11/17 05:02, 21F
推
11/17 05:06, 5年前 , 22F
和謠傳的參數差不多，可能有閹割了一些，所以只有12
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11/17 05:06, 5年前 , 23F
0CU
11/17 05:06, 23F
推
11/17 06:33, 5年前 , 24F
還有 MI200
11/17 06:33, 24F
推
11/17 06:58, 5年前 , 25F
這個 MI100的 BF16 高達1692.3TF！
11/17 06:58, 25F
推
11/17 07:34, 5年前 , 26F
撿nv還沒稱霸的點
11/17 07:34, 26F
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11/17 07:50, 5年前 , 27F
amd只寫182tf fp16,樓上那個數字是哪邊夢到的啊
11/17 07:50, 27F
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11/17 07:52, 5年前 , 28F
184.6tf fp16才對
11/17 07:52, 28F
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11/17 07:53, 5年前 , 29F
蛋白質模擬都用單精度
11/17 07:53, 29F
推
11/17 08:12, 5年前 , 30F
抱歉 看錯
11/17 08:12, 30F
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11/17 09:14, 5年前 , 31F
因為再往上就太貴，RDNA畢竟消費級
11/17 09:14, 31F
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11/17 09:15, 5年前 , 32F
CDNA是賣專業市場，多貴都有客戶
11/17 09:15, 32F
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11/17 09:16, 5年前 , 33F
不管RDNA/CDNA都常做GPGPU泛用運算
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11/17 09:17, 5年前 , 34F
只是硬體是針對哪種需求去特別加強
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11/17 09:18, 5年前 , 35F
CDNA的CU是像Vega那種爆肥路線
11/17 09:18, 35F
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11/17 09:21, 5年前 , 36F
MI100的BF16是92Tf FP16是184Tf
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11/17 09:59, 5年前 , 37F
11/17 09:59, 37F
推
11/17 13:22, 5年前 , 38F
主要還是memory & tensor做法不同
11/17 13:22, 38F
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11/17 13:23, 5年前 , 39F
蛋白質我好像都看過 但一般高能物理等雙精多吧
11/17 13:23, 39F
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11/17 14:59, 5年前 , 40F
並不是人人都在機器學習, 還是有做其它基礎科學的
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11/17 14:59, 5年前 , 41F
人
11/17 14:59, 41F
推
11/17 15:00, 5年前 , 42F
現在情況是這樣的 你說的正確 但市場大小有差
11/17 15:00, 42F
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11/17 15:01, 5年前 , 43F
不管是數值還是繪圖等 甚至挖礦 目前ai是主戰場
11/17 15:01, 43F
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11/17 15:02, 5年前 , 44F
老黃是聰明人....不然你以為NV怎麼翻了
11/17 15:02, 44F
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