[情報] AMD發表史上最強FP64加速卡，MI100
https://www.amd.com/en/products/server-accelerators/instinct-mi100
120CU CDNA架構 + 32GB HBM2 ECC
HPC GPU史上第一次超越10TF FP64 + 1.2TB/s傳輸帶寬
圖表300W直接打爆400W的A100
唯一的疑問大概就是AMD ROCm能成功復活嗎?
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看來80CU的6900XT還不是RDNA的完全體~~
沒想到除了CPU進步太多縮一半回去，GPU其實也不是全力
I和N瑟瑟發抖
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直接挑戰老黃後花園
RDNA QQ~直接跟ROCm無緣
遙想當窮學生的時候，拿RX470 8G跑TensorFlow
11.5.....cow
32GB 嘻嘻 這樣3090能賣誰
嘩..120CU
3090是遊戲卡跟這個比幹嘛
完美礦卡嗎？
用MI100挖礦你打算何年何月回本？
RDNA 和 CDNA 未來應用的交集會很少
MI100也是綁個伺服器一起出貨不會賣單卡
A100 TensorCore 有19.5 TF
FP64沒啥用啦 不過吼這個組合先跑數值過了再說
科學研究很常用到高精度耶~
HPC不是只有深度學習和AI而已
跑最近很紅的蛋白質模擬就用得到了
對ai啦....其他到是有用
市場大小還差很多 雖然我也會去凹一塊來用看看(被打
CDNA 不是 RDNA ，沒有誰是誰的完全體這種事吧
這是GCN架構的後繼者，這架構原本就是為了運算和遊
戲通吃，現在AMD有錢了，所以才轉往運算卡發展
和謠傳的參數差不多，可能有閹割了一些，所以只有12
0CU
還有 MI200
這個 MI100的 BF16 高達1692.3TF！
撿nv還沒稱霸的點
amd只寫182tf fp16,樓上那個數字是哪邊夢到的啊
184.6tf fp16才對
蛋白質模擬都用單精度
抱歉 看錯
因為再往上就太貴，RDNA畢竟消費級
CDNA是賣專業市場，多貴都有客戶
不管RDNA/CDNA都常做GPGPU泛用運算
只是硬體是針對哪種需求去特別加強
CDNA的CU是像Vega那種爆肥路線
MI100的BF16是92Tf FP16是184Tf
主要還是memory & tensor做法不同
蛋白質我好像都看過 但一般高能物理等雙精多吧
並不是人人都在機器學習, 還是有做其它基礎科學的
人
現在情況是這樣的 你說的正確 但市場大小有差
不管是數值還是繪圖等 甚至挖礦 目前ai是主戰場
老黃是聰明人....不然你以為NV怎麼翻了
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