AMD hat die ersten drei Grafikkarten mit RDNA-2-Architektur vorgestellt: Radeon RX 6900 XT, Radeon RX 6800 XT und Radeon RX 6800. Alle drei nutzen die gleiche Navi-21-GPU alias "Big Navi" in unterschiedlichen Ausbaustufen. Architekturverbesserungen, ein überarbeitetes Cache-System und gestiegene Taktfrequenzen sorgen für mehr Leistung und Effizienz, sodass AMD auch im Highend wieder mit Nvidia konkurrieren kann: Die Radeon RX 6900 XT liegt auf einem Niveau mit der GeForce RTX 3090 – mal ist die eine schneller, mal die andere.
Antwort von motiongroup:
Klasse, im Linux 5.10 LTS Kernel sind diese und die AMD CPUs nun fix integriert..
Das wird auch Zeit zumal der X-Server zugunsten Wayland eingestellt wurde in der Entwicklung und die verda..ten Nvidia Treiber nicht mit Wayland können und der Nouveau kein Ersatz dafür ist..
Freu mich drauf.. leider pfuschen sie immer noch beim Thunderbolt Einsatz herum.. raunzen auf hohem Niveau aber dennoch
Antwort von mash_gh4:
motiongroup hat geschrieben:
Klasse, im Linux 5.10 LTS Kernel sind diese und die AMD CPUs nun fix integriert..
Das wird auch Zeit zumal der X-Server zugunsten Wayland eingestellt wurde in der Entwicklung und die verda..ten Nvidia Treiber nicht mit Wayland können und der Nouveau kein Ersatz dafür ist..
ja -- die genannten nvidia probleme sind leider alle tatsächlich ausgesprochen ärgerlich, trotzdem ist deshalb AMD noch immer nicht unbedingt gleich die lösung. für reine grafik- und spiel-anwendungen -- wobei man für letzters wohl kaum linux nutzen wird -- mag es zwar vielleicht eine alternative sein, aber spätestens, wenn auch ML-modelle trainiert werden sollen od.ä. gibt's für CUDA weiterhin keinen ersatz. theoretisch könnte vieles davon natürlich auch auch mittels OpenCL od. Vulkan compute shadern auf AMD karten bewerkstelligt werden, aber in der praxis sind noch immer fast alle diesbezüglichen softwarelösungen stark von CUDA-unterstützung abhängig.
Antwort von Jost:
Ja, ich nehme an, AMD wird noch etwas nachschieben. Zurzeit geht es nur um Gaming. Kein Wort über KI.
Nvidias Tensor-Cores oder den KI-Recheneinheiten der Intel Ice-Lake-IGPUs hat AMD weiterhin nichts entgegenzusetzen.
Weil Premiere und Davinci mittlerweile aber KI nutzen, scheint mir AMD in Sachen Video nicht erste Wahl zu sein.
Die Nvidia 3070 soll für 500 Euro über den Tisch gehen, das AMD-Gegenstück, die 6800, soll kosten. Rund 80 Euro Aufpreis für 16 statt 8 GB-GPU-Ram. Das scheint im Grunde ok, weil zukunftsfähig. Heißt aber auch, dass man zukünftig auf KI verzichtet. Das muss man schon wollen.
Antwort von slashCAM:
Wie schon länger angekündigt hat AMD gestern seine lang erwartete neue Grafikkarten-Serie vorgestellt. Die neuen Modelle RX 6800, RX 6800 XT und RX 6900 basieren dabei au...
Jost hat geschrieben:
Ja, ich nehme an, AMD wird noch etwas nachschieben. Zurzeit geht es nur um Gaming. Kein Wort über KI.
Nvidias Tensor-Cores oder den KI-Recheneinheiten der Intel Ice-Lake-IGPUs hat AMD weiterhin nichts entgegenzusetzen.
Weil Premiere und Davinci mittlerweile aber KI nutzen, scheint mir AMD in Sachen Video nicht erste Wahl zu sein.
Die Nvidia 3070 soll für 500 Euro über den Tisch gehen, das AMD-Gegenstück, die 6800, soll kosten. Rund 80 Euro Aufpreis für 16 statt 8 GB-GPU-Ram. Das scheint im Grunde ok, weil zukunftsfähig. Heißt aber auch, dass man zukünftig auf KI verzichtet. Das muss man schon wollen.
Die Inference, also das nutzen von trainierten Modellen ist nicht prinzipiell CUDA abhängig. Da es Nvidia/CUDA für Apple nicht mehr gibt müssten Adobe und Blackmagic unter MAC OS dann auf alle KI Funktionen verzichten. Das machen sie jedoch sicher nicht. Darum läuft Sensei und die Blackmagic KI-Engine ebenso auf AMD. Allerdings nutzt Blackmagic teilweise die Nvidia Tensor Cores die ein paar Funktionen besser beschleunigen.
Antwort von Frank Glencairn:
Läuft Sensei nicht in der Adobe Cloud?
Antwort von rudi:
"Frank Glencairn" hat geschrieben:
Läuft Sensei nicht in der Adobe Cloud?
Hatte ich noch nicht gehört. Glaube auch nicht, dass für ein Auto Reframe oder Farbkorrektur dann die Clips durchs Netz wandern...
Wirklich: Inference ist für PCs bei solchen Aufgaben nicht sonderlich anspruchsvoll.
Es muss dafür kein CUDA sein. Mit OpenML gehts z.B. schön unter allen GPUs die Microsoft mit DirectX 12 unterstützt.
Damit bekommt man übrigens mittlerweile sogar Tensorflow unter Windows mit AMD-GPUs zum laufen:
microsoft.com/de-de/techwiese/news/tensorflow-directml-wird-open-source.aspx
Antwort von iasi:
AMDs neue Modelle haben allesamt 16 GB Speicher, während Nvidias Karten mit 8, 10 und 24 GB ausgestattet sind. Was für Videobearbeiter jedoch relevanter ist: AMDs Speicher ist durchgängig "nur" mit 256 Bit wie bei Nvidias RTX3070 angebunden. Die größeren Nvidia Modelle besitzen eine schnellere Speicheranbindung, was Videobearbeitungsprogramme meistens mit mehr Performance belohnen.
8GB sind eigentlich nicht mehr zeitgemäß und können gerade bei Videoanwendungen zu ernsteren Problemen führen, als eine 256bit-Speicheranbindung.
Auch die 10GB der RTX3080 sind eigentlich Ende 2020 zu knapp bemessen.
In Anbetracht der doppelten VRAM-Größe ist die RX6800 ein regelrechtes Schnäppchen gegenüber der RTX3070.
Eine RTX3080-Variante mit mehr Speicher kündigt sich ja schon an und wird interessant.
Antwort von Bluboy:
Was ist so interessant dran, dass AMD jeden Monat eine neue Graka anbietet
Antwort von iasi:
Bluboy hat geschrieben:
Was ist so interessant dran, dass AMD jeden Monat eine neue Graka anbietet
Dass es Nvidia dann auch tun muss.
Antwort von Frank Glencairn:
iasi hat geschrieben:
8GB sind eigentlich nicht mehr zeitgemäß ..
Für was? Ich hab selbst bei einer unserer ältesten Workstations mit 4GB keine Probleme was Schnitt und CC betrifft.
Deine Spielebenchmarks haben doch für unseren Bereich null Aussage.
iasi hat geschrieben:
Eine RTX3080-Variante mit mehr Speicher kündigt sich ja schon an und wird interessant.
Die sind schon längst wieder abgesagt.
Antwort von iasi:
"Frank Glencairn" hat geschrieben:
iasi hat geschrieben:
8GB sind eigentlich nicht mehr zeitgemäß ..
Für was? Ich hab selbst bei einer unserer ältesten Workstations mit 4GB keine Probleme was Schnitt und CC betrifft.
Deine Spielebenchmarks haben doch für unseren Bereich null Aussage.
iasi hat geschrieben:
Eine RTX3080-Variante mit mehr Speicher kündigt sich ja schon an und wird interessant.
Die sind schon längst wieder abgesagt.
Warum nur immer so eine kurzfristige Denkweise?
Also ich haben sogar schon mit 4k-Material Probleme mit 4GB, also muss ich daraus schließen, dass du nur HD im Schnitt und CC auf eurer ältesten Workstation habt.
Wir bekommen es nun aber eben mit 8k- und 12k-Material sowie immer speicherhungrigeren Funktionen zu tun. Wenn gleich mehrere 12k-Bilder miteinander verrechnet werden sollen, kommen eben doch reichlich Daten zusammen, die die Grafikkarte im Speicher halten muss.
Wenn die Rechenpower es erlaubt, aus immer mehr Bildern ein Einzelbild zu berechnen, wird der VRAM Bedarf auch bei 6k ansteigen.
Antwort von Jost:
rudi hat geschrieben:
Die Inference, also das nutzen von trainierten Modellen ist nicht prinzipiell CUDA abhängig. Da es Nvidia/CUDA für Apple nicht mehr gibt müssten Adobe und Blackmagic unter MAC OS dann auf alle KI Funktionen verzichten. Das machen sie jedoch sicher nicht. Darum läuft Sensei und die Blackmagic KI-Engine ebenso auf AMD. Allerdings nutzt Blackmagic teilweise die Nvidia Tensor Cores die ein paar Funktionen besser beschleunigen.
Das wird offenbar alles gerechnet. Meist von der CPU. KI-Hardware-Beschleunigung haben Macs offenbar erst mit dem neuen MacBook Pro erhalten. Dort ist ein Intel Ice-Lake-Chip verbaut, der Tensor-Kerne hat. https://www.it-business.de/ki-inside-vo ... -a-903179/
Basiert auf dem KI-Framework TensorFlow. Kommt von Google. Die Tensor-Cores sind lediglich anwendungsspezifische Chips, mit denen das Framework beschleunigt wird, ohne viel Strom zu verbraten (KI-Stack).
Es gibt tatsächlich zwei KI-Möglichkeiten: Man macht es selbst und benötigt dann auch die entsprechenden Chips, oder man lädt es in die Cloud hoch - wo man Zugriff auf die entsprechende Hardware hat.
Antwort von rudi:
Jost hat geschrieben:
Es gibt tatsächlich zwei KI-Möglichkeiten: Man macht es selbst und benötigt dann auch die entsprechenden Chips, oder man lädt es in die Cloud hoch - wo man Zugriff auf die entsprechende Hardware hat.
Glaube mir, ich spiele seit fast fünf Jahren gelegentlich mit Tensorflow herum, und da gibt es eine Menge zwischen Himmel und Erde. Sogar ein sehr praktisches Austauschformat mit dem man zwischen den Welten viele Modelle mit einem Klick austauschen kann. Die Hardware darunter ist bei ONNX absolut nebensächlich, kuck mal hier, fast alle dabei: https://onnx.ai/
