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Senior Member
 
加入日期: Mar 2004 您的住址: 長沙
文章: 1,365
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AMD第一款Vega核心MI25加速卡發佈：搭載16GB HBM2 VRAM
消息來源
和NVIDIA年初揭曉Pascal時幾乎一樣，AMD公開了基於全新一代Vega核心的首發產品，服務於高性能運算的加速產品Radeon instinct MI25。  這款加速卡主力服務於深度學習領域，16位元半精度浮點25TFLOPs，32位元單精度浮點12.5 TFLOPs，熱設計功耗低於300W。   也就是說，比起Pascal架構的Tesla P100，AMD的新品在浮點運算、功耗上都要略勝那麼一點點，考慮到這是後發款， 大家感覺失望還是意料之中？ 其他規格方面，VRAM是HBM2，容量16GB，頻寬512GB/s，預計是2048-bit 1000 MHz（2 HBM2堆疊）或 4096-bit 500MHz（4 HBM2堆疊），相較Tesla P100，MI25的HBM2代VRAM有著更好的暫存記憶體和主控方案。   性能方面，AMD以自家主推的MIOpen做了對比，顯示比NV的並行計算方案優秀，同時深度學習指標，連MI8（8.2TFLOPs）都 超越了新TITAN X（大於10T）。 MIOpen顧名思義是一個開源項目，NVIDIA也有一套自己的cuDNN對標，只是AMD為啥不拿Tesla P100來對比？ 基於MI25，SuperMicro已經拿出了一套集群計算方案，最小100 TFLOP（4張Instinct MI25）， 最高3 PetaFlops（120張Instinct MI25），預計明年上半年上市。 AMD也在峰會現場的一台主機裡展示了一張Vega遊戲卡以4K解析度、Vulkan API下跑《毀滅戰士4》。 這張遊戲卡搭載了8GB HBM2 VRAM，而且輸出遊戲竟然透過的是miniDP接口。 遊戲得分978140分，4K平均落在66FPS，非複雜場景能沖上70+。   VDZ對比了一些OC非公版的GTX 1080在4K下的成績 
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 Which one do you like to choose?
此文章於 2016-12-13 04:50 PM 被 ChungWhaCanon 編輯. |
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2016-12-13, 04:47 PM
#1
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Major Member
加入日期: Jan 2013 您的住址: 天堂與天空之間
文章: 221
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借問一下
深度學習是什麼東西  寫程式用??
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2016-12-13, 04:51 PM
#2
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*停權中*
加入日期: Aug 2015
文章: 48
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引用:
重點擺在16位元半精度浮點，32位元單精浮點。 怎麼看都像挖礦卡？ 之前一堆人買AMD顯示卡來挖， AMD 這代乾脆出礦卡賣嗎？ 剛 google 了一下 [深度學習] 好像是人工智慧的一項 Nvidia 網站深度學習的介紹 此文章於 2016-12-13 05:35 PM 被 marumi 編輯. |
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2016-12-13, 05:33 PM
#3
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Power Member
加入日期: Aug 2002 您的住址: PCDVD 02梯
文章: 578
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引用:
車商A: 我們家載卡多比對方的雙人轎跑載貨量遠高出2倍!! 車商N: .....
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^^A 請多指教~ |
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2016-12-13, 05:37 PM
#4
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*停權中*
加入日期: Dec 2004
文章: 593
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至少人工類神經網路這一塊 NV已不能再賺飽飽了 AMD也拿出相對應的產品出來了 有競爭才是好事
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2016-12-14, 08:17 AM
#5
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Power Member
加入日期: Nov 2004
文章: 693
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嗯…AMD沒寫HBM2哦
HBM2的規格是 2/4/8-Hi 16ch 256GB/s 以4顆4-Hi 容量16GB 頻寬1TB/s 如果我猜得沒錯 應該是通道數砍半的變種 2-Hi 8ch 128GB/s 4顆構成容量8GB 頻寬512GB/s 成本控制在合理範圍內 |
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2016-12-18, 11:18 PM
#6
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*停權中*
加入日期: Mar 2011
文章: 1,522
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引用:
就我手上的Fintech專案 這種精度效果很低，非常低 金融業與HFT要得精確度是這個的三四倍不止 這張卡除了挖礦與打電動，我很懷疑還有其他用途 深度學習要看各家library的要求 但是看spark MLlib的計算要求 ............................恩............................. 我用星爺的圖好了  此文章於 2016-12-19 12:35 AM 被 csshih 編輯. |
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2016-12-19, 12:32 AM
#7
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Power Member
加入日期: Nov 2004
文章: 693
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引用:
 Google的「TensorFlow」也是標榜快速低精度 「Tensor Processing Unit(TPU)」 甚至不是完整的CPU 引用wiki Tensor processing unit (TPU) In May 2016 Google announced its tensor processing unit (TPU), a custom ASIC built specifically for machine learning and tailored for TensorFlow. The TPU is a programmable AI accelerator designed to provide high throughput of low-precision arithmetic (e.g., 8-bit), and oriented toward using or running models rather than training them. Google announced they had been running TPUs inside their data centers for more than a year, and have found them to deliver an order of magnitude better-optimized performance per watt for machine learning.[12] |
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2016-12-19, 01:00 AM
#8
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Power Member
加入日期: Nov 2004
文章: 693
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以機械學習來說 精度不重要
Google的「TensorFlow」甚至是8-bit |
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2016-12-19, 01:05 AM
#9
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Power Member
加入日期: Nov 2004
文章: 693
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 應該類似三不爽提出的 low cost HBM 不過通道數砍半不在HBM標準規範內 AMD在記憶體描述用了個模糊的字眼 |
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2016-12-19, 01:43 AM
#10
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