Új hozzászólás Aktív témák

• #81 Abu85 HÁZIGAZDA -Skylake- #80

  Új Válasz 2016-07-22 13:03:19 #81

  Új hozzászólás

  Összes hozzászólása itt Válaszok az összes hozzászólására itt Válaszok erre a hozzászólásra

  Privát üzenet küldése

  

  Abu85

  HÁZIGAZDA

  válasz -Skylake- #80 üzenetére

  Talán olvasd el, hogy mit írt. Senki sem beszélt CF-ről, gépi tanulásról volt szó.

  Két RX 480 FP16-ban tud 22 TFLOPS-ot és összesítve 512 GB/s a sávszél. Emiatt jó eséllyel jobb lehet gépi tanulásra, mint egy Titan X (mátrixszorzásban általánosan erősebb a GCN). Aki ArrayFire-t használ, annak tényleg ezt érdemes fontolgatnia.

• #79 Abu85 HÁZIGAZDA killer095 #78

  Új Válasz 2016-07-22 12:47:12 #79

  Új hozzászólás

  Összes hozzászólása itt Válaszok az összes hozzászólására itt Válaszok erre a hozzászólásra

  Privát üzenet küldése

  

  Abu85

  HÁZIGAZDA

  válasz killer095 #78 üzenetére

  Ha aktiválják, márpedig jó lenne, akkor igen. Ezzel támogatható lenne a DX12-ben is az FP16 mód.

  Az AMD és az Intel más tényező. Ők nem korlátozzák annyira az FP16-ot. Az Intel a Broadwell óta natívan támogatja, az AMD pedig a Carrizo óta. De a dedikált GPU-knál a 400-as Radeon széria is natív támogatást kínál erre. A Fiji és a Tonga szoftveresen volt korlátozva felezett teljesítményre.

• #75 Abu85 HÁZIGAZDA FollowTheORI #74

  Új Válasz 2016-07-22 12:42:06 #75

  Új hozzászólás

  Összes hozzászólása itt Válaszok az összes hozzászólására itt Válaszok erre a hozzászólásra

  Privát üzenet küldése

  

  Abu85

  HÁZIGAZDA

  válasz FollowTheORI #74 üzenetére

  Nem teljesen. A gond az, hogy FP16 módban a CUDA magok döntő többsége lekapcsol. Nem azért, mert nem működhet, hanem azért, mert a szoftver nem engedi őket működni.
  Egyedül az FP64 magoknak van dedikáltan. Az FP16 ugyanazokon a CUDA magokon fut, mint az FP32, csak nem aktív mind, nagyon nem. A Titan X ezért ugyanezzel a dizájnnal már működhet, mivel ott elég aktiválni a működést.
  Ugyanez az Int8. Az is túró GP106/GP104-en, de mégis erős GP102-n. Egyszerűen feloldották a szoftveres korlátot.

  Az AnandTech pedig nem először írna marhaságot. A Ferminél is dedikált magoknak tulajdonították az FP64 gyengeségét, de az FP64-es CUDA magot az NV a Keplerrel hozta be. Addig máshogy oldották meg. Én inkább az NV-nek hiszek ebből a szempontból.

• #3 Abu85 HÁZIGAZDA Gróf... #2

  Új Válasz 2016-07-22 09:01:28 #3

  Új hozzászólás

  Összes hozzászólása itt Válaszok az összes hozzászólására itt Válaszok erre a hozzászólásra

  Privát üzenet küldése

  

  Abu85

  HÁZIGAZDA

  válasz Gróf... #2 üzenetére

  Gépi tanulásra. Ott van benne a cikkben. Ha ebben vagy érdekelt, akkor ilyen árért elég jó üzlet.

Új hozzászólás Aktív témák