ну посчитаем. 5,04 + 1,48 + 1,8 + 2,46 + 0,28 + 0,85 + 0,92 + 0,79 + 0,38 + 1,29 + 0,85 + 0,33=16,47% Это для 20-30 серии. Пользователей стима 25,32ляма.
Значит пользователей 20-30 серии примерно 4,17миллиона человек.
А по поводу лучей, сюда ещё добавим консоли нового поколения.
Специалисты проанализировали раскрытые данные о продажах игровых приставок за первые 16 недель с момента появления девайсов в рознице. Оказалось, что за указанный период во всем мире было продано 5,86 миллиона экземпляров PS5. Для сравнени: главный конкурент Sony в данном сегменте — Microsoft — реализовала 3,83 миллиона единиц Xbox Series X/S
А теперь суммируем 4,17+5,86+3,83=13,86 устройств с аппаратным ускорением трассировки лучей.
.
Всё, что требуется знать для игровых разрабов для ключевых решений по поводу платформы и лучей в частности.
Ну разработок конкретных у них вроде нет, но какое-то видео ядро есть, вроде от Imagination.
Ну а вообще они же vliw используют, а ведь её уже в графике использовали амд вплоть до hd6000. Так что затычки они наверняка способны запилить, вопрос в драйверах.
Кстати, на самом деле у амд в сфере AI-ML, чуть больше чем символическое представление, правда я бы не сказал, что они могут тягаться с нвидиа, но тем не менее есть CDNA как отдельная архитектура, которая идёт как развитие GCN, т.е. числодробилка, но уже немного умеет в AI-ML гуглите Instinct MI100. Например с int8 более менее, а вот с Int4 уже не айс. Но в целом опять же это только первая итерация данной архитектуры, посмотрим что будет в некст гене.
Просто потому, что пихнули всё в кеш, дабы компенсировать нехватку быстрой памяти, типа gddr6x которую выпускают только микрон и эксклюзивно для нвидиа, ну или типа того. А ставить hbm2 память с широкой шиной всё же дорого. Ну и L3 кеш нужен для масштабирования архитектуры и перехода к чиплетам. А не имея быстрой памяти тензорники или инт4 блоки не спасут.
А вот блоки можно и не совать, а потратить транзисторы на доработку того, что есть. Опять же всё упирается в стратегию развития.
И амд идут не то, что бы простым путём, но своим путём. Ведь очевидно, что унификация и масштабирование штука хорошая, которая упрощает разработку софта и удешевляет производство, а так же позволяет проще наращивать мощность. С другой стороны да можно пилить на каждую задачу своё спец блок и тратить ресурсы на обучение нейросетки.
Окей допустим, что мешает при разработке карты просто пихнуть побольше int блоков или fp, в зависимости от вычислений, на тот же транзисторный бюджет? И получить норм производительность, при том вполне себе универсальную, по сути даже не потребуется реализации в коде дабы использовать тензорное ядро? Оно очень полезно при работе с разряжеными матрицами, т.е. нейронка.
Особой разницы может и не быть, разве что по потреблению? Но как мы видим потреблению у новых жиравоф и так не малое.
Да для работы с видио и нейронками они прям хороши, в силу того, что под куда ядра писался и оптимизировался софт уже с 10 лет а то и более. И имеются тензорники.
Но речь пока идёт о игровой серии и играх в частности.
Лол работают и в принципе нормально, примерно как прошлое поколение нвидиа. При том сами где то там говорили о том, что их рт блоки рассчитаны не на 4к а 1440p. И для первого поколения рт от амд в принципе норм. А насчёт драйверов хызы, у меня всё нормально работает, где то местами на каких-то версиях драйвера были проблемы, ну тк и на нвидиа у меня бывали проблемы и что теперь? А в играх у меня вообще всё чётко работало да и работает. Да и у друга проблем нет.
Ну тк если я правильно интерпретировал, то вы про машинное обучение.
То тут как практически пофиг, ибо амд не нужно по сути писать программы под ML.
И это сложнее, а спецов у амд хватает, по крайней с покупай xilinx с fpga, уж точно.
И по сути тут уже не столько программирование сколько математика и физика.
Ведь по сути работа ML это вычисления, которые описываются математической функцией, например матричные вычисления, на основе которой и создаётся блок.
Далее особенности проектирования разводки, тут как бы инженерия, хз как ещё больше конкретизировать. По сути путь такой описание блока>разводка блока>интеграция в кремний. Конечно сам блок можно купить, как готовое решение, но очевидно он не будет хорош. И в моём понимании если амд создали блок для РТ, то не возникнет сложности создать и npu блок. Ибо npu блоки куда чаще встречаются, в каждом смартфоне. А аппаратный блок для трассировки лучей, в принципе кто-то кроме амд и нвидиа выпускает?
Тут вопрос только стратегии развития.
Ибо условно амд не выгодно сидеть и под каждую игру гонять нейронку натаскивая её. Да и тем же майкам и сони такое в консолях особо не нужно. Нужно что-то более универсальное и простое. А разницу в транзисторах можно пустить например на универсальные блоки.
Тем более DLSS по сути может и не пригодится по крайней мере сейчас, если амд реализует чиплеты в гпу, что позволит нарастить производительность для нативного рендеринга кадра, а если и этого не хватит включаешь апскейл пусть и основанный без нейронки. Для игр пойдёт. А для проф занятий ну уж простите, речь то идёт за игры.
Ну вот опять же допустим, сравнение идёт после обучения по алгоритму. А алгоритм, не равно нейросети, в данном случае это это продукт обученной нейросети, который можно создать и вручную, но затребует нереальное кол-во времени. А для работы алгоритма, ускорение вычисления нейросети вроде как и не нужно.
Ведь при использовании алгоритмов скрин спей или AO, тензорники и нейросеть не нужно в реал тайме.
Таки вопрос остаётся открытым, нафиг тензоники в играх?
P.s. я не говорю, что они не нужны, я не понимаю зачем они нужны.
Вот я и спрашиваю какие расчёты. Ибо если минимально узнать чем занимается нейросеть то поймёте о чём я, а если ваше понимание более глубокое то и ответите.
Нейросеть, это грубо говоря поиск наиболее эффективного пути выполнения задачи. Используя вводные инструменты/данные/алгоритмы путём обучения. И каждый путь имеет своё вес, который присваивается во время обучения, и самым ресурсоёмким заданием при использовании нейросети, является её обучение, ибо десятки, сотни часов происходит обучение сети, при том при обучении одновременно апскелится не одна картинка, а десятки сотни, всё зависит сугубо от вычислительной мощности.
И когда обучение закончено, это уже по сути чуть ли не алгоритм по которому происходит апскейл. И всем этим занимается нвидиа. При том алгоритм не идеален и может ошибаться. И вот теперь вопрос зачем вам блоки для работы с нейросетью, если на выходе вы используете готовый продукт нейросети, а не саму нейросеть?
Ведь вы когда играете вы НЕ обучаете неросеть. Хотя могу и ошибаться, но всяко лучше чем просто говорить вот там происходят какие то вычисления и вот они мол выполняются там-то лучше.
Ну вы как бы о чём? Директ, это не проприетарщина нвидиа, а майков. И один фиг у тебя карты работаю через api. А разрабы работают с теми же движками типо UE, или с api. А игроделы так или иначе взаимодействуют с разрабами карт, ибо последним нужно писать дрова, а первым оптимизировать свой код. Иначе хорошо работать не будет. А вот за отдельные бабки или иного рода сотрудничество, разрабы могут использовать поприетарные технологии нвидиа. Ибо разрабам ну не то, что бы это сильно нужно, ибо это лишнее время потраченное на разработку, лишние баги и т.п. Так же рынок игр абсолютно зависим от консолей и как видим игры начали появляться более массово к выходу консолек нового поколения, в которых уже есть блоки под лучи. И ты хочешь того или нет, разрабы не могут игнорировать рынок консолей. А учитывая что обе консоли использую одинаковые блоки ядер zen2 и кастомизированный rdna(2), то оптимизации буду в первую очередь делать под данные ядра, иначе можно потерпеть фиаско и не попасть на рынок консолей=потеряна потенциальная прибыль. Потом только нвидиа с её 80% рынка пк, или сколько там? А теперь ну для примерного ориентирование возьмём стату стима. 24 ляма пользователей и только у 23% прошедших сбр данных об оборудовании имеются карты с РТ ядрами. 5,5 миллионов пользователей, ну как бы маловато. Только за 4 квартал 2020, пс5 было продано 4,5 лямов. И только некоторые преференции нвидиа заставляют внедрять технологии нвидиа и как не странно продукт нвидиа работает в таких играх лучше и зачастую на заставке вас встречает шильдик нвидиа. Есть и противоположная ситуация когда игры оптимизированы под амд. И речь была об этом и нейтральных игры, которые одинаково оптимизированы, боюсь нет.
.
Так же сейчас вполне себе используется vulkan, как опен сорс, как наследник OpenGL использующий наработки амдшного api Mantle. Так что ну хызы хызы. Амд в кои-то веке, занялась развитием графического подразделения, а не процессорного.
А может поставим карточки в равные условия и только после определим насколько амд отстали?
Давайте запустимся на драйвере или игре в котором у нвидиа нет оптимизации драйвера под лучи, что может давать более 10% производительности. Или есть у обоих производителей. Выключим длсс и сравним чистую производительность конвейера + рт блоков. А потом хочешь включай длсс/super resolution, прибавляя % производительности, хочешь нет.
А то красиво сравнивать без актуального драйвера для амд, не включая пакет FidelityFX, ладно ещё SR не допилили.
p.s. в идеале сравнивать в нейтральной игре, не под брендом амд/нвидиа но где же такую найдёшь.
Легко и просто, на универсальных шейдерных блоках.
А теперь вопрос, если у нейронок, самая долгая и жрущая часть это обучение, то что тензорные ядра делают в играх, когда обучение уже завершено? Просто апскейлит картинку максимально эффективным образом, которому её обучили? Что мешает это делать на обычных универсальных блоках?
Вы как пораните палец, сразу застрелитесь или родитесь заново, а то ведь сложно царапину пластырем исправить.
Или что из за мелких багов всю игру теперь переписывать? Или у вас чё в игре напрочь не работает физика, не рендерится картинка, модельки все поломаны, отсутствует звук, поломаны все анимации, увесты не работают, нпс не сравняться и при том это всё одновременно, что бы заявить движок не работает, переписывайте всё с 0.
«адресованную любителями игр, создателям контента и стримерам.» ????
Я как бы уже не вижу хотя бы XLR разъём, как подключить конденсаторный микрофон или инструмент? ASIO? Ну это ладно.
Ну и типо тогда какое создание контента и стримеры?
Чем она лучше той же scarlett 2i2 3nd gen solo, лично я не понял?
А геймерам зачастую и более дешёвой внутренней звуковухи хватит не?
Так оно понятно, но оно всё ещё выглядит отвратно и типо зачем играть на пост гене консолей, если можно на некст гене, ну или на пк, кому что.
Типо лол тут даже приглядываться не надо, настолько это мыльцо заметно.
Игру ещё хотя бы пол годика допиливать надо, пока геймплей доведут до нормального состояния. А в иделе дождаться длс если они будут, вот тогда и повториться сиутация с ведьмаком(или нет), когда на релизе игра была забагована местами, а после стала чуть ли не шедевром, с добротными длс.
Стало чуть лучше, но всё равно уг.
Текстурки всё ещё мыльные, лесенки видны, но теперь по ощущению накинули шарп, ну или выкрутили резкость, может контрастности. Ибо местами видны шумы. При том некоторые объекты выглядят плохо, например баскетбольный мяч, какого фига от него отражается свет как будто его в масло окунули. Хотя он должен быть по сути более матовым. Кстати на том же мече можно заметить полигоны, ну недосыпали бывает.
Но в целом да некоторые показанные сцены стали лучше, ибо добавились эффекты. Очевидно поправили некоторые баки, как анимацию ходьбы нпс.
Как итог играть на пост гене, такое себе удовольствие, если можно на некст гене. Ибо возможности пс4 очень ограничены.
Значит пользователей 20-30 серии примерно 4,17миллиона человек.
А по поводу лучей, сюда ещё добавим консоли нового поколения.А теперь суммируем 4,17+5,86+3,83=13,86 устройств с аппаратным ускорением трассировки лучей.
.
Всё, что требуется знать для игровых разрабов для ключевых решений по поводу платформы и лучей в частности.
Ну а вообще они же vliw используют, а ведь её уже в графике использовали амд вплоть до hd6000. Так что затычки они наверняка способны запилить, вопрос в драйверах.
Ну сложна сложна, взять зайти на викичип и посмотреть плотность транзисторов
А вот блоки можно и не совать, а потратить транзисторы на доработку того, что есть. Опять же всё упирается в стратегию развития.
И амд идут не то, что бы простым путём, но своим путём. Ведь очевидно, что унификация и масштабирование штука хорошая, которая упрощает разработку софта и удешевляет производство, а так же позволяет проще наращивать мощность. С другой стороны да можно пилить на каждую задачу своё спец блок и тратить ресурсы на обучение нейросетки.
Особой разницы может и не быть, разве что по потреблению? Но как мы видим потреблению у новых жиравоф и так не малое.
Да для работы с видио и нейронками они прям хороши, в силу того, что под куда ядра писался и оптимизировался софт уже с 10 лет а то и более. И имеются тензорники.
Но речь пока идёт о игровой серии и играх в частности.
То тут как практически пофиг, ибо амд не нужно по сути писать программы под ML.
И это сложнее, а спецов у амд хватает, по крайней с покупай xilinx с fpga, уж точно.
И по сути тут уже не столько программирование сколько математика и физика.
Ведь по сути работа ML это вычисления, которые описываются математической функцией, например матричные вычисления, на основе которой и создаётся блок.
Далее особенности проектирования разводки, тут как бы инженерия, хз как ещё больше конкретизировать. По сути путь такой описание блока>разводка блока>интеграция в кремний. Конечно сам блок можно купить, как готовое решение, но очевидно он не будет хорош. И в моём понимании если амд создали блок для РТ, то не возникнет сложности создать и npu блок. Ибо npu блоки куда чаще встречаются, в каждом смартфоне. А аппаратный блок для трассировки лучей, в принципе кто-то кроме амд и нвидиа выпускает?
Тут вопрос только стратегии развития.
Ибо условно амд не выгодно сидеть и под каждую игру гонять нейронку натаскивая её. Да и тем же майкам и сони такое в консолях особо не нужно. Нужно что-то более универсальное и простое. А разницу в транзисторах можно пустить например на универсальные блоки.
Тем более DLSS по сути может и не пригодится по крайней мере сейчас, если амд реализует чиплеты в гпу, что позволит нарастить производительность для нативного рендеринга кадра, а если и этого не хватит включаешь апскейл пусть и основанный без нейронки. Для игр пойдёт. А для проф занятий ну уж простите, речь то идёт за игры.
Ведь при использовании алгоритмов скрин спей или AO, тензорники и нейросеть не нужно в реал тайме.
Таки вопрос остаётся открытым, нафиг тензоники в играх?
P.s. я не говорю, что они не нужны, я не понимаю зачем они нужны.
Нейросеть, это грубо говоря поиск наиболее эффективного пути выполнения задачи. Используя вводные инструменты/данные/алгоритмы путём обучения. И каждый путь имеет своё вес, который присваивается во время обучения, и самым ресурсоёмким заданием при использовании нейросети, является её обучение, ибо десятки, сотни часов происходит обучение сети, при том при обучении одновременно апскелится не одна картинка, а десятки сотни, всё зависит сугубо от вычислительной мощности.
И когда обучение закончено, это уже по сути чуть ли не алгоритм по которому происходит апскейл. И всем этим занимается нвидиа. При том алгоритм не идеален и может ошибаться. И вот теперь вопрос зачем вам блоки для работы с нейросетью, если на выходе вы используете готовый продукт нейросети, а не саму нейросеть?
Ведь вы когда играете вы НЕ обучаете неросеть. Хотя могу и ошибаться, но всяко лучше чем просто говорить вот там происходят какие то вычисления и вот они мол выполняются там-то лучше.
.
Так же сейчас вполне себе используется vulkan, как опен сорс, как наследник OpenGL использующий наработки амдшного api Mantle. Так что ну хызы хызы. Амд в кои-то веке, занялась развитием графического подразделения, а не процессорного.
Давайте запустимся на драйвере или игре в котором у нвидиа нет оптимизации драйвера под лучи, что может давать более 10% производительности. Или есть у обоих производителей. Выключим длсс и сравним чистую производительность конвейера + рт блоков. А потом хочешь включай длсс/super resolution, прибавляя % производительности, хочешь нет.
А то красиво сравнивать без актуального драйвера для амд, не включая пакет FidelityFX, ладно ещё SR не допилили.
p.s. в идеале сравнивать в нейтральной игре, не под брендом амд/нвидиа но где же такую найдёшь.
А теперь вопрос, если у нейронок, самая долгая и жрущая часть это обучение, то что тензорные ядра делают в играх, когда обучение уже завершено? Просто апскейлит картинку максимально эффективным образом, которому её обучили? Что мешает это делать на обычных универсальных блоках?
Или что из за мелких багов всю игру теперь переписывать? Или у вас чё в игре напрочь не работает физика, не рендерится картинка, модельки все поломаны, отсутствует звук, поломаны все анимации, увесты не работают, нпс не сравняться и при том это всё одновременно, что бы заявить движок не работает, переписывайте всё с 0.
Я как бы уже не вижу хотя бы XLR разъём, как подключить конденсаторный микрофон или инструмент? ASIO? Ну это ладно.
Ну и типо тогда какое создание контента и стримеры?
Чем она лучше той же scarlett 2i2 3nd gen solo, лично я не понял?
А геймерам зачастую и более дешёвой внутренней звуковухи хватит не?
Типо лол тут даже приглядываться не надо, настолько это мыльцо заметно.
Игру ещё хотя бы пол годика допиливать надо, пока геймплей доведут до нормального состояния. А в иделе дождаться длс если они будут, вот тогда и повториться сиутация с ведьмаком(или нет), когда на релизе игра была забагована местами, а после стала чуть ли не шедевром, с добротными длс.
Текстурки всё ещё мыльные, лесенки видны, но теперь по ощущению накинули шарп, ну или выкрутили резкость, может контрастности. Ибо местами видны шумы. При том некоторые объекты выглядят плохо, например баскетбольный мяч, какого фига от него отражается свет как будто его в масло окунули. Хотя он должен быть по сути более матовым. Кстати на том же мече можно заметить полигоны, ну недосыпали бывает.
Но в целом да некоторые показанные сцены стали лучше, ибо добавились эффекты. Очевидно поправили некоторые баки, как анимацию ходьбы нпс.
Как итог играть на пост гене, такое себе удовольствие, если можно на некст гене. Ибо возможности пс4 очень ограничены.