"Radeon Fury X": AMD zeigt Fiji offiziell, Vorstellung am 16. Juni

AW: "Radeon Fury X": AMD zeigt Fiji offiziell, Vorstellung am 16. Juni

Wir können ja PCGH Fragen ob sie einen Test mit Mantel und einen zur Speicherauslastung machen nur um endgültig sicher zu gehen.
 
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Die Testmuster müssen ja schon da sein, die Bios/Treiber werden halt erst zum Startschuss von AMD verteilt.
11 Tage ;)
 
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Wir können ja PCGH Fragen ob sie einen Test mit Mantel und einen zur Speicherauslastung machen nur um endgültig sicher zu gehen.

Glaub mir es gibt keine Anwednung die mit dem Vram so umgeht, bei der die größe des Vrams irgend eine rolle Spielt, erst recht kein Spiel.
 
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Das einzige was HBM macht, ist, dass Eventuelle Abläufe etwas straffer ablaufen, signifikante Veränderungen wird es jedenfalls nicht geben (Zum GDDR5 ) Jedenfalls, wenn man bekannte Methoden berücksichtigt, und ob Fiji nen Cache-Monster wird ( was ich bezweifel ) ... wird sich dahingehend nicht viel Ändern.
 
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Das einzige was HBM macht, ist, dass Eventuelle Abläufe etwas straffer ablaufen, signifikante Veränderungen wird es jedenfalls nicht geben (Zum GDDR5 ) Jedenfalls, wenn man bekannte Methoden berücksichtigt, und ob Fiji nen Cache-Monster wird ( was ich bezweifel ) ... wird sich dahingehend nicht viel Ändern.

Meinst du jetzt auf die FPS oder die Speicherauslastung gesehen ?
 
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Speicher natürlich. Wenn man es, wie ich und in diesem Fall hier, nur darauf beschränken würde, was HBM macht.
 
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Das einzige was HBM macht, ist, dass Eventuelle Abläufe etwas straffer ablaufen, signifikante Veränderungen wird es jedenfalls nicht geben (Zum GDDR5 ) Jedenfalls, wenn man bekannte Methoden berücksichtigt, und ob Fiji nen Cache-Monster wird ( was ich bezweifel ) ... wird sich dahingehend nicht viel Ändern.

Im Profibereich wird HBM schon eine ganze Menge bringen, vor allem HBM2 mit verdoppelter Geschwindigkeit, da dort bei bestimmten Anwendungen die Bandbreite extrem limitiert (Von zukünftigen Größen bei 8-16 GB ausgehend) ;)
 
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Im Profi Bereich leckt man sich schon die Finger danach. Egal von wem das jetzt kommt.
Sofern die Gerüchte zutreffen, soll es ja im August/September schon soweit sein ( 8GB ) und Prof paar Monate später mit 16GB.


Mich interessieren für den Consumerbereich eher die 16GB Dual Karten... wenn Star Citizen nämlich bald kommt und VR-Headsets gescheit laufen, und DX12... will ich gern 2x Duals in die Kiste pappen, 2 GPUs pro Auge hoffentlich klappt das auch gescheit. *Luftschloss errichte*
 
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Für eine 16GB HBM Karte (am besten leider von Nvidia da Cuda ) würde ich meine halbe Seele verkaufen :ugly:
Von AMD würde ich es aber auch nehmen muss ich halt mal gucken wegen OpenCl...
 
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Im Profi Bereich leckt man sich schon die Finger danach. Egal von wem das jetzt kommt.
Sofern die Gerüchte zutreffen, soll es ja im August/September schon soweit sein ( 8GB ) und Prof paar Monate später mit 16GB
Vor allem da bei HBM2 ja dann Geschwindigkeiten von theoretischen 1024 GB/s erreicht werden, bei Größen bis 32 GB (Was durchgängig doppelt so viel ist wie es mit GDDR5 möglich wäre) inkl. einer enorm gesteigerten Effizienz :ugly:


Für eine 16GB HBM Karte (am besten leider von Nvidia da Cuda ) würde ich meine halbe Seele verkaufen :ugly:
Von AMD würde ich es aber auch nehmen muss ich halt mal gucken wegen OpenCl...
Was für Programme nutzt du denn? ;)
 
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Beschäftige mich mit Neural Nets.

Gerade dabei stell ich mir OpenCL irgendwie praktischer vor. Ist dem echt so dass CUDA dort überlegen ist oder ist die Software bisher nur auf CUDA beschränkt? :huh:
Ich meine selbst Blender lief vorher nur mit CUDA aber der neuste OpenCL-Build zeigt was für eine Power in AMD-Karten steckt :D
 
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Gerade dabei stell ich mir OpenCl irgendwie praktische vor. Ist dem echt so dass CUDA dort überlegen ist oder ist die Software bisher nur auf CUDA beschränkt? :huh:

Cuda hat extrem mächtige standard libs dafür. OpenCL (noch) nicht in diesem Umfang.
Wie gesagt, OpenCL geht auch ich muss mich nur informieren :)
 
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Ah, ein Luxusproblem also :D
Wie Bandbreitenintensiv sind neurale Netze denn eigentlich? ;)
 
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Aso, ein Luxusproblem also :D
Wie Bandbreitenintensiv sind neurale Netze denn eigentlich? ;)

Du schubst andauernd Daten hin und her (seien es Mathematische berechnungen oder eben das abspeichern und laden benötigter Ausgangs/Ergebnisdaten )sodass Deep Learning eher Bandbreiten als rechenintensiv ist.

Benchmarks gibt es dazu natürlich auch aber da ist es wie mit spielen, es kommt immer drauf an. Du kannst eigentlich bei aktueller Hardware fast immer davon ausgehen, dass Bandbreite bzw. Übertragungsrate + Specihergröße wichtiger sind als reine Rohleistung. Ansonsten kommt es natürlich auch auf andere besonderheiten der Architektur an Kepler ist z.B langsamer als Fermi.
 
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Na dann dürften ja vor allem die Profikarten mit 14/16 nm FinFET inkl. 16-32 GB HBM2 ja ein wahrer Segen für dich sein :D
 
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Die Titan X ist eigentlich schon ziemlich geil. Aber meine nächste Karte wird in erster linie zum Daddeln gekauft und dann eben in der next Gen eintsprechende Arbeitstiere.
 
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