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

借問一下
深度學習是什麼東西 :confused: :confused:
寫程式用??

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

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: .....

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 :like: :like: :like:

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

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

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]

以機械學習來說 精度不重要
Google的「TensorFlow」甚至是8-bit

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