@gerX7a
Soweit ich weiß gehts da primär um Bewegunsvektoren, um die Objekte in Bewegung [...]
Klingt tendenziell etwas arg schwarzgemalt.
nVidia hat hier natürlich einen entwicklungstechnischen Vorsprung und zudem eine beträchtliche Expertise im Bereich AI, jedoch muss das nicht zwingend heißen, dass das nichts werden wird mit AMDs Version, zumal die ja auch möglicherweise nicht alleine sind. Mindestens Microsoft hat ein unmittelbares Interesse daran das auch hinzubekommen, einerseits für seine Konsole und weil es das Windows-Ökosystem grundsätzlich weiterbringt und vielleicht sind hier auch einige Entwickler von Sony mit im Boot, denn die wollen die leistungsschwächere PS5 natürlich nicht abgehängt sehen.
Zudem, Raytracing, wie schon gesagt, hat damit grundsätzlich nichts zu tun. DLSS & Co sollen schlicht eine höhere visuelle Qualität bei gegebenen Rechenkapazitäten ermöglichen oder aber mehr Kapazitäten freisetzen, je nachdem wie man es sehen will. Wofür man diese freien Kapazitäten dann nutzt, hängt vom Entwickler ab und ein naheliegendes Beispiel ist die Implementation von Raytracing, insbesondere, wenn es multiple RT-Verfahren sind, so für Reflektionen, Schatten, Beleuchtung, AO, GI, etc. ... was selbst aktuelle Hardware sehr schnell an ihr Limit bringt (und auch zukünftig absehbar weiterhin an ihre Limits bringen wird).
Und Tensor Cores sind nicht "for free". Die belegen Chipfläche, schlucken Transistoren und das lässt sich nVidia natürlich auch bezahlen.
Für diesen speziellen Workload sind sie sehr effizient und leistungsstark, dagegen bzgl. der übrigen Tasks in der Renderpipeline zumeist nutzlos, also von einem "for free" kann man da nicht wirklich reden.
Und wie gesagt, aktuell ist noch schwer einzuschätzen, wie viel mehr Leistung die in diesem konkreten Szenario bringen. Absehbar wird deren Verwendung vorteilhaft sein, um wie viel vorteilhafter, werden aber dann später erst konkrete Vergleiche zwischen den unterschiedlichen Implementationen zeigen müssen. (Es hängt u. a. davon ab welcher Netztyp verwendet wird, wie viele Schichten (nVidia spricht hier von einem
DNN) und wie groß dieses überhaupt ist, d. h. wie viel Rechenleistung anteilig alleine auf das Inferencing entfällt ... viele Unbekannte).
Und zu niedrig ansetzen, würde ich die Erwarungen auch nicht, denn ich würde annehmen, dass AMD min. mit einem DLSS 2.0-Äquivalent aufwarten wird, denn wie schon zuvor skizziert (#2), würde es AMD schwer fallen mit was deutlich schlechterem eine auch nur ausreichende Akzeptanz zu gewinnen. DLSS 1.0 war ein erster Schritt, aber mit handfesten Schwächen und da möchte wohl keiner hin (zurück), insbesondere nicht, wenn man zudem auch noch das übliche "Gebashe" berücksichtigt ... was sollte das erst werden, wenn man nur DLSS 1.0-Niveau erreichen würde? - Im einfachsten Fall wird man den Releasetermin einfach so lange aufschieben/nicht bekanntgeben, bis man was grob Vergleichbares anzubieten hat, schlicht und einfach.
DLSS 3.0 ... wird es sicherlich auch irgendwann geben, und zweifellos würde nVidia das sicherlich liebendgern in dem von dir skizzierten Rahmen präsentieren wollen.
Ob das gelingt, bleibt abzuwarten und ebenso, welche qualitativen Verbesserungen das bringen wird. Gigantische Sprünge wird es jedoch vermutlich nicht mehr machen können, da DLSS 2.0 die Grundlagen bereits in guter Qualität abliefert, d. h. die Nuancen werden feiner ausfallen ... bspw. weniger auffällige Schlieren bei den Überlandkabeln, etc. ...
Bin auch sehr skeptisch ob es überhaupt in die Nähe von DLSS 2.0 kommen kann.
Läuft bei Nvidia nicht umsonst über die speziellen Tensor Cores.
Erste 2.0-Beta-Implementationen realisierte nVidia auch über die Shader Prozessoren. Das geht selbstredend, die Tensor Cores sind aber für diese Teillast voraussichtlich effizienter, allerdings müsste das mal jemand mit handfesten Zahlen quantifizieren. (Spätestens wenn AMD liefert, dürfte man von nVidia vielleicht ein paar mehr Insights und Zahlen erwarten können, alleine schon um des lieben Versuchs willen, sich werbetechnisch absetzen zu wollen.
)
Hier braucht man sich aber auch keiner Illusion hinzugeben. In erster Linie hat man die Tensor Cores auf den Chips, weil das eine effiziente Fertigung ermöglicht und man auf diese Art breitflächig seine eigene Hardware in den Markt bringen und etablieren kann. Dass man auch einen sinnvollen Verwendungszweck für Gamer gefunden hat, ist dann eher ein nettes Nebenprodukt, das sich nun jedoch in Verbindung mit Raytracing gegenseitig unterstützt und multipliziert.
Das obige "
mitgeschleppt" war da gar nicht mal so verkehrt, nVidia hat hier nur marktstrategisch und fertigungstechnisch klug kalkuliert. Vielleicht hatte man da etwas wie ein besseres DLSS als Fernziel irgendwo im Hinterkopf, jedoch ging es vorrangig darum, dass man die Tensor Cores ab Turing auch auf den professionellen Quadro's brauchte und die basierten nun einmal auch auf den "Consumer-Chips", denn nVidia fertigt nur zwei komplett getrennte Linien seit etwa 2015/16.
Wenn FidelityFX Super Res wirklich AI basiert wird (was ich doch schwer hoffe) dann wird es nur auf RDNA2 Karten ordentlich laufen, da RDNA1 keine INT8/4 Instruktionen beherrscht. FP16 ist zu langsam dafür.
Für das anvisierte Ziel muss der Algorithmus AI-basiert arbeiten. Mit klassichen Algorithmen lässt sich das nicht sinnvoll abbilden.
Darüber hinaus unterstützte bereits Vega 10 INT8, d. h. schlussendlich würde also auch nichts gegen eine Implementation auf bspw. Navi 10 sprechen, außer vielleicht, dass das größte Modell nur gerade mal knapp unter 10 TFlops FP32 leistet. Da AMD aber keinen Grund hat spezialisierte Hardware zu promoten, schlicht da sie keine haben, könnten sie das Feature auch grundsätzlich auf jeder Karte freigeben, die FP16 oder INT8 (
wenn INT8 hier sinnvoll genutzt werden kann) unterstützt und können den Anwender entscheiden lassen, ob er das nutzen möchte oder nicht. Im worst case wird es halt schlicht eine Nullnummer auf kleineren/älteren Karten.
Bei nVidia dagegen ist ein derartiger Schritt nicht mehr wirklich erforderlich, da die mit mittlerweile zwei Generationen GPUs im Markt sind, die Tensor Cores besitzen, und von denen gibt es gemäß Steam bereits mehr als es überhaupt AMD-Karten im Markt gibt. (
Aktuell werden expizit ausgewiesen 11,8 % Anteil für AMD insgesamt, also inkl. der iGPUs; dagegen nur nVidia's RTX-Karten mit Tensor Cores summieren sich bereits zu 13,8 % Anteil auf Steam.)
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