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gaussmath
Guest
Was meinst du mit Shader-Emulation? DP4 ist ja kein Shader Kram. Das sind dedizierte Vektoreinheiten. XeSS auf normalen Shadern wird wohl nicht so der Hit denke ich mal.
FidelityFX Super Resolution: AMD stellt sich der Qualitäts-Kritik
- Ersteller PCGH-Redaktion
- Erstellt am
Bl4ckR4v3n
Software-Overclocker(in)
Eigentlich nicht. Anscheneind fällt dir das lesen wieder mal schwer, aber es gibt das Wort "dürfte" in meiner Aussage. Es ist am Ende eine Mutmaßung meinerseits das Wörtchen war daher bewusst gewählt
. Du stellst es bei dir aber als Fakt dar. Außerdem gab es mal ein Control mit DLSS "1.9" was ausdrücklich nicht auf Tensor Cores lief.Aber damit du vielleicht verstehst was ich bei der Performance meine:
Deep Learning GPU Benchmarks - V100 vs 2080 Ti vs 1080 Ti vs Titan V
What's the best GPU for Deep Learning? The 2080 Ti. We benchmark the 2080 Ti vs the Titan V, V100, and 1080 Ti.
Das deckt sich recht gut mit dem was ich mit NN bisher erlebt habe. Die TC sind zwar schneller aber eben oft nicht so krass wie es das Marketing gerne erzählt.
Die Faktenlage sagt zu meinen Aussagen garnichts, du solltest weniger interpretieren. Die Faktenlage könnte genauso heißen:
- Nvidia ist in der Forschung führend und nutzt ML
- Intel ist in der Forschung vorne mit dabei und nutzt ML
- AMD ist in dem Bereich unbedeutend und nutzt kein ML
Und hier kommen wir dazu was man aus den Fakten macht. Intel muss dedizierte Einheiten verbauen wenn man Nvidia im KI Bereich wieder angreifen will und das die dann zwangsweise im Consumerbereich landen ist da genausowenig verwunderlich. Dazu bringt Intel anders als AMD viel Know-How aus der Forschung etc. mit da hat man ganz andere Möglichkeiten bei der Implementierung. Das man dann die speziell entwickelten dedizierten Einheiten verwendet ist dann auch klar. Aber es ist kein Beweis dass das ganze nicht auch ohne geht.
Nur das du Quadros+GeForce hast. Und bei ersterem sind Tensor Cores eben interessant. Rate mal weshalb wir diese nun auf den GeForce Karten haben. Die Chipfläche hätte man sicher bei den GeForce gespart hat aber im Zuge der Quadros keinen Sinn gemacht. Nvidia hat dann die Tensor Cores aber sinnvoll in das Consumer Segment eingesetzt und das war eine guter Schachzug.
Hast du dir deine Marketingfolien angeschaut. Man spricht von Größenordnung schneller und nicht von "ein Paar" Prozent. Diese Größenordnung habe ich bisher nur vs. CPU gesehen aber gegen ähnlich starke GPUs ohne Tensor Cores leider nicht. Und kann auch nirgendwo Aussagen finden wo alte HW ansatzweise so krass deklassiert wird wie in den Marketingfolien.
Man hat aber auch für dafür mehr bekommen.
Nehmen wir mal die RX 5700 XT und die RTX 2070 super. Beide nehmen sich in der Rasterleistung nicht viel.
Während man mit der Nvidia Karte FSR/DLSS/Raytracing bekommt, steht aus der Habenseite von der RX 5700 XT nur FSR.
Was jetzt jemand will/braucht ist eine andere Sache. Aber unbestreitbar ist, daß eine RTX 2070 super mehr zu bieten hat. In Cyberpunk war ich, bei einer Auflösung von 3440x1440p und identischer Einstellung, mit der RTX 2070 super/DLSS Quali schneller unterwegs als mit der RX 6800.
Was DLSS anno 2018 abgeliefert hat interessiert doch nicht. Wir haben 2021 und FSR muß sich mit dem aktuellen DLSS messen.
R
raPid-81
Guest
Aber so wird es ja laufen auf "nicht ARC GPUs":
Dein Zitat:Eigentlich nicht. Anscheneind fällt dir das lesen wieder mal schwer, aber es gibt das Wort "dürfte" in meiner Aussage. Es ist am Ende eine Mutmaßung meinerseits das Wörtchen war daher bewusst gewählt
Aber damit du vielleicht verstehst was ich bei der Performance meine:
Deep Learning GPU Benchmarks - V100 vs 2080 Ti vs 1080 Ti vs Titan V
What's the best GPU for Deep Learning? The 2080 Ti. We benchmark the 2080 Ti vs the Titan V, V100, and 1080 Ti.lambdalabs.com
Das deckt sich recht gut mit dem was ich mit NN bisher erlebt habe. Die TC sind zwar schneller aber eben oft nicht so krass wie es das Marketing gerne erzählt.
Die Faktenlage sagt zu meinen Aussagen garnichts, du solltest weniger interpretieren. Die Faktenlage könnte genauso heißen:
- Nvidia ist in der Forschung führend und nutzt ML
- Intel ist in der Forschung vorne mit dabei und nutzt ML
- AMD ist in dem Bereich unbedeutend und nutzt kein ML
Und hier kommen wir dazu was man aus den Fakten macht. Intel muss dedizierte Einheiten verbauen wenn man Nvidia im KI Bereich wieder angreifen will und das die dann zwangsweise im Consumerbereich landen ist da genausowenig verwunderlich. Dazu bringt Intel anders als AMD viel Know-How aus der Forschung etc. mit da hat man ganz andere Möglichkeiten bei der Implementierung. Das man dann die speziell entwickelten dedizierten Einheiten verwendet ist dann auch klar. Aber es ist kein Beweis dass das ganze nicht auch ohne geht.
Nur das du Quadros+GeForce hast. Und bei ersterem sind Tensor Cores eben interessant. Rate mal weshalb wir diese nun auf den GeForce Karten haben. Die Chipfläche hätte man sicher bei den GeForce gespart hat aber im Zuge der Quadros keinen Sinn gemacht. Nvidia hat dann die Tensor Cores aber sinnvoll in das Consumer Segment eingesetzt und das war eine guter Schachzug.
Du sagst explizit: "Performance dürfte auch ohne Tensor Cores deutlich ankommen", wenn ich dem widerspreche soll ich plötzlich Beweise liefern. Zu erst musst Du allerdings Beweise dafür liefern dass die Performance bei einer Shader-Emulation steigt, das bleibt ja Deine Aussage, auch wenn da "dürfte" steht. Wenn Du natürlich meinst dass es nur ganz vielleicht, also eher nicht, per Shader-Emulation einen Performance-Boost bringt, dann sind wir einer Meinung.
Zum Rest Deiner Aussage stimme ich zu, NV + Intel haben ML Knowhow, AMD aktuell noch weniger. Das wird sich durch den Zukauf von Xilinx ändern, nur ist man da eben ein paar Generationen hintendran.
Was Du vergisst bei den Benchmarks die Du verlinkt hast: die 1080ti wird da NUR für FP16/FP32 genutzt. Also alle Shader, das lässt sich auf Gaming so gar nicht ummünzen. Der Test prüft die relative AI-Training Performance der unterschiedlichen Chips, nicht wie es sich beim Gaming verhält, da sind die Shader ja mit etwas anderem beschäftigt...
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gaussmath
Guest
Viele andere Archs unterstützen ja DP4. Ich würde es halt nicht als Shader-Variante beschreiben. DP4 sind Vektoreinheiten.
R
raPid-81
Guest
Erleuchte mich, ich verstehe es genau so: DP4a läuft auf Intel Arc auf den dedizierten Einheiten, wird bei anderen Archs aber über die Shader laufen:
Wenn ich es richtig verstehe dann geht es um INT8 Operationen, und die würden die Tensor Cores auf NV GPUs auch beschleunigen, da schiebt Intel aber einen Riegel vor...
G
gaussmath
Guest
DP4a läuft ja nicht auf Intel Arc in dem Sinne, dass die XMX Matrix Cores verwendet werden. Das ist weitläufig ein Tensor Core Pendant. Auf nicht Intel Arc-Archs wird ein DP4a Fallback verwendet, der mehrere Taktzyklen für eine Matrixoperation benötigt, weil die Matrixoperation elementar aus mehreren Skalarprodukten zusammengesetzt wird.
Das ist langsamer, aber nicht sooo viel langsamer, weil XMX und Tensor Cores eh stark an der Bandbreite hängen. Unterem Strich hat man die gleiche IQ (wenn man oder Intel will), aber nur geringfügig weniger Leistung.
Liste mit GPUs/Archs, welche DP4a unterstützen:
Schaubild, das zeigt, wie sich eine Matrixoperation aus mehreren Skalarprodukten zusammensetzt:
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Schaubild von Intel bzgl. der Upscaler Runtimes:
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raPid-81
Guest
Das habe ich schon so verstanden, also XeSS wird auf Intel ARC beschleunigt durch die XMX Matrix Engines, auf anderen GPUs läuft es über den DP4a Fallback.
Somit ist man ja nicht weit entfernt von einer proprietären Lösung. Klar, man gibt der Konkurrenz eine Möglichkeit es zu nutzen, die beste Performance erzielt man aber auf der eigenen GPU über die dedizierten Einheiten. Und man blockt für Nvidia die Möglichkeit ihre Tensor Cores dafür einzusetzen, obwohl diese dazu fähig wären.
G
gaussmath
Guest
Man will natürlich das eigene Produkt damit pushen. Die XMX Variante wird ein paar % schneller sein. Für einige sind 5-10% Leistungsunterschied wichtig. Auch Intel will am Ende Vorteile für sich daraus generieren und das ist auch völlig legitim.
Bl4ckR4v3n
Software-Overclocker(in)
Dann triff doch keine so klaren Aussagen. Ich habe eindeutig gekennzeichnet wo ich eine Einschätzung treffe du hingegen nicht. Und nein ich sehe da keine Probleme mit Gegenargumenten aber damit das jemand behauptet es sei Fakt und nicht liefert.Aber so wird es ja laufen auf "nicht ARC GPUs":
Dein Zitat:
Du sagst explizit: "Performance dürfte auch ohne Tensor Cores deutlich ankommen", wenn ich dem widerspreche soll ich plötzlich Beweise liefern. Zu erst musst Du allerdings Beweise dafür liefern dass die Performance bei einer Shader-Emulation steigt, das bleibt ja Deine Aussage, auch wenn da "dürfte" steht. Wenn Du natürlich meinst dass es nur ganz vielleicht, also eher nicht, per Shader-Emulation einen Performance-Boost bringt, dann sind wir einer Meinung.
Aber ja ich gebe dir mal ein Artikel zum Thema DLSS ohne Tensor Cores:
Nvidia DLSS in 2020: Stunning Results
We've been waiting to reexamine Nvidia's Deep Learning Super Sampling (DLSS) for a long time and after a thorough new investigation we're glad to report that DLSS...
www.techspot.com
Hast du dafür einen Beleg. Ich wäre doch erstaunt wenn ein nachgelagerter Upscaling Prozess für die Shader ein Problem darstellen sollte. Vor allem da dieser nur einen Bruchteil der Rechenzeit benötigt.
czk666
Software-Overclocker(in)
In Cyberpunk wird AMD aktiv sabotiert. Anders kannst du das nicht mehr nennen. Mittlerweile geht auch cas nicht mal mehr in Kombination mit raytracing.
Trotzalledem kann ich
mit einer 6800 mit 1440 und hohen Einstellungen, raytracing Schatten flüssig spielen.
R
raPid-81
Guest
Wie gut DLSS 1.9 in Control war wissen wir ja alle... Für die Artefakte und das Ghosting wurde DLSS in dieser Iteration massiv (und zu Recht) kritisiert. Jetzt läuft DLSS 2.X auf den Tensor Cores und bietet sehr gute Bildqualität UND einen Performance Boost. FSR bietet einen Performance Boost bei schlechterer Bildqualität. Also irgendeinen Sinn werden die Tensor Cores schon haben, sonst würde Intel ja mit der eigenen Lösung nicht auch spezialisierte Einheiten mit ihren XMX Matrix Cores verbauen.Dann triff doch keine so klaren Aussagen. Ich habe eindeutig gekennzeichnet wo ich eine Einschätzung treffe du hingegen nicht. Und nein ich sehe da keine Probleme mit Gegenargumenten aber damit das jemand behauptet es sei Fakt und nicht liefert.
Aber ja ich gebe dir mal ein Artikel zum Thema DLSS ohne Tensor Cores:
Nvidia DLSS in 2020: Stunning Results
We've been waiting to reexamine Nvidia's Deep Learning Super Sampling (DLSS) for a long time and after a thorough new investigation we're glad to report that DLSS...
Ja, der Beleg steht in Deiner Quelle:
Es wurde der reine FP16/32 throughput anhand von AI-training-models gemessen. Also lief auf den Pascal Shadern nur das. Was dort verglichen wird ist quasi Pascal Shader vs Turing Tensor Core, und nicht Pascal Shader vs Turing Shader + Tensor Core.
RavionHD
PCGH-Community-Veteran(in)
Kann Nvidia Tensor Cores zur Beschleunigung von XeSS nutzen wie Intel XMX um mehr Performance zu gewinnen?
G
gaussmath
Guest
Gute Frage. Out of the Box nicht, laut Karthik von Intel.
Source
Da XeSS laut Intel aber Open Source sein wird, wird Nvidia das anpassen können. Aber warum sollten sie das tun? Sie haben ja ihre eigene Implementierung.
Bl4ckR4v3n
Software-Overclocker(in)
Die Qualität des Ergebnisse spielt erstmal dafür keine Rolle. Es war klar dass es sich um einen Zwischenschritt handelt. Die Entwicklung wurde dahingehend eingestellt da man ja die Tensor Cores nutzen kann. Es zeigt aber recht deutlich das DLSS eben nicht zwingend die Tensor Cores benötigt.
Das ist kein Beleg... Es ging darum dass die Shader das nicht machen könnten wenn du zockst. Außerdem läuft FP32 nicht auf den Shadern?
Dachte Turings Tensor Cores können nur FP16 INT 8 INT4Ich warte immernoch darauf dass du erläuterst warum die Shader das nicht leisten sollten. Das Upscaling findet doch im Nachgang statt und nicht parallel zur Frameberechnung oder?
Das ist vollkommen falsch. Viele Leute holen sich gerade für das Home Office einen UWQHD Monitor und die sind auch einfacher zu bekommen als neue Hardware.
Dementsprechend kommt es gerade momentan recht häufig vor, dass neue Bildschirme gekauft werden aber die Hardware aufgrund der Verfügbarkeit und den Preisen noch hinterher hinkt. FSR ist da ein sehr hilfreiches Feature.
Wenn ich mich nicht stark verschätze dürften einige Anpassungen im Nvidia Treiber wie die jeweiligen Befehle an die Grafikkarte weitergegeben werden durchaus für die Nutzung der Tensor-Cores führen. Aber wie du schon angemerkt hast: Es funktioniert nicht ohne Zuarbeit von Nvidia.
R
raPid-81
Guest
Die Qualität spielt eine Rolle. Wenn man dieselbe Qualität nicht bekommt ohne Performance Einbußen, dann bringt das Feature ja nicht viel. Das Ziel war ja Performance Boost + hoher Qualitätserhalt.
https://www.hardwareluxx.de/images/...on-00033_FC7A1FBBF69C4EA2982432BF5515DFFE.jpgDas ist kein Beleg... Es ging darum dass die Shader das nicht machen könnten wenn du zockst. Außerdem läuft FP32 nicht auf den Shadern?
Ich warte immernoch darauf dass du erläuterst warum die Shader das nicht leisten sollten. Das Upscaling findet doch im Nachgang statt und nicht parallel zur Frameberechnung oder?
Läuft parallel, ein Schema zur Renderpipeline und wo DLSS da genau läuft konnte ich jetzt nicht finden.
RavionHD
PCGH-Community-Veteran(in)
Naja wäre doch dumm von Nvidia wenn die ihre eigenen Beschleuniger nicht verwenden um ein Upscaling Verfahren der offen ist performanter zu machen.
Es dürfte zukünftig einige XeSS Only Spiele geben, und mit Tensor Core Nutzung wäre man dann die entscheidenden 5-15% schneller als die Konkurrenz die keine KI Beschleuniger nutzt bei etwa gleicher Rohleistung (z.Bsp. AMD GPU's) und man würde nicht hinter Intel fallen.
DLSS 1 nutzte normale Shader und das Ergebnis kennt man, es war Müll.
FSR setzt auch auf Shader, ist zwar besser als DLSS 1.0, aber qualitativ trotzdem nicht zu gebrauchen.
Zuletzt bearbeitet:
Bl4ckR4v3n
Software-Overclocker(in)
Pure Spekulation. Du vergisst dass die Shader Variante ein Entwicklungszwischenschritt war. Das da nicht alles sauber läuft verwundert nicht. Unsere Entwicklungszwischenschritte laufen auch teilweise beschissen und Konzepte werden bei entsprechenden Analysen geändert weil man sich da mehr Erfolg verspricht. Oft sind aber mehrere Wege denkbar und eine Frage der Präferenz bzw. :"was ist weniger Aufwand?" und seltener eine technische Notwendigkeit.
Nur weil man sinnvollerweise auf Tensor Cores gewechselt ist, (mehr Perf., einfacheres Handling) heißt es nicht das es zwingend notwendig war.
Wirklich viel parallel läuft da ja nicht und was soll da jetzt nicht mit den Shadern funktionieren?
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