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Fable e Sol a confronto: due cartoni animati creati su un PC con RTX 3090
Fable e Sol a confronto: due cartoni animati creati su un PC con RTX 3090
Ho affidato ai due modelli lo stesso mestiere ma non lo stesso identico prompt: trasformare una storia illustrata in un video usando una RTX 3090 e modelli locali. Ne sono usciti due film, due applicazioni e due idee opposte di efficienza. Fucina, progettata con Fable 5, colpisce di più nei primi secondi. Storyboard Studio, costruito con ChatGPT/Codex, regge meglio sulla distanza e vince il confronto complessivo, ma di stretta misura
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Old 10-05-2017, 19:28   #1
Redazione di Hardware Upg
www.hwupgrade.it
 
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Messaggi: 75166
Link alla notizia: http://www.hwupgrade.it/news/skvideo...gtc_68587.html

Il CEO di NVIDIA ha fatto una serie di annunci durante il keynote della GPU Technology Conference che si tiene a San Jose, California. Principalmente si è parlato delle prime applicazioni della nuova architettura Volta, che espanderà ulteriormente il potenziale di Pascal.

Click sul link per visualizzare la notizia.
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Old 11-05-2017, 08:02   #2
CrapaDiLegno
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Il die size di questo nuovo chipset è pari a 815mm2, ovvero una misura molto importante per il die di una GPU, mentre il TSMC è di 12nm FFN; il chipset monta 21 miliardi di transistor.
Apperò.. piccolina la nuova creatura... le nuove unità di calcolo dedicate al calcolo 4x4 devono essere grandine. Mostruosa per il GPGPU ma non sembra però tutta questa grande innovazione rispetto a Pascal per il gaming.
Vedremo cosa ci sarà di nuovo sulle Volta consumer, ma credo ci fermeremo al 1.5x delle prestazioni con 1.5x delle risorse.
Il nuovo PP non sembra permettere di migliorare molto la densità (meno del 10%) però a quanto pare abbatterà i costi, che vuol dire che forse potremmo ritornare ad avere chip grandi a prezzi decenti.

P.S: ma se la GPU è 815mm^2, quanto sarà grande l'interposer?
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Old 11-05-2017, 14:41   #3
tuttodigitale
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P.S: ma se la GPU è 815mm^2, quanto sarà grande l'interposer?
l'interposer probabilmente è ottenuto con esposizioni multiple.

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Il nuovo PP non sembra permettere di migliorare molto la densità (meno del 10%) però a quanto pare abbatterà i costi, che vuol dire che forse potremmo ritornare ad avere chip grandi a prezzi decenti.
Il ptocesso usato è il 12FFN, processo ad elevate prestazioni.
Credo che ti sia confuso con il FFC.

Ultima modifica di tuttodigitale : 11-05-2017 alle 14:56.
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Old 12-05-2017, 12:39   #4
CrapaDiLegno
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l'interposer probabilmente è ottenuto con esposizioni multiple.
Mi sa che è necessario perché a quelle dimensioni non ci si arriva di certo.

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Il ptocesso usato è il 12FFN, processo ad elevate prestazioni.
Credo che ti sia confuso con il FFC.
Già, hai ragione.
Quindi vuol dire prezzi ancora più alti
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Old 12-05-2017, 22:12   #5
tuttodigitale
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Iscritto dal: Sep 2010
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Già, hai ragione.
Quindi vuol dire prezzi ancora più alti
considera che verrà venduto a 15.000 euro a pezzo e non sarà neppure completamente abilitato.


nvidia va controcorrente...Mentre AMD sta estendendo per quanto possibile la flessibilità, riducendo il peso delle logiche fisse, nvidia con Volta, o almeno in questa specifica iterazione (che secondo me sarà ben diversa da quelle consumer e non mi riferisco semplicemente alle dimensioni e all'utilizzo delle HBM) usa i "tensor core", che non sono altro che unità spcializzate nell'esecuzione di matrici 4x4, con un tasso di esecuzione di ben 64 operazioni FMA per ciclo di clock .
Come tutte le unità con compiti specifici il loro beneficio è fortemente dipendente dal codice eseguito.

La cosa curiosa che AMD ha pubblicizzato un miglioramento netto (pari a 3x) con le sue librerie opensource rispetto a deepbench gemm (lo standard del settore). senza toccare minimamente l'HW in quanto a trarne beneficio è pure Fiji, che ricordo che nel test è più veloce ed efficiente di GP100...
GEMM è una funzione il cui acronimo sta per GEneral Matrix to Matrix Multiplication. E stando a quanto detto da Google in una rete neurale questa funzione è attiva per il 90% del tempo di esecuzione...viene da sé che avere HW dedicato non è poi una così cattiva idea...

un approccio completamente differente...credo che nvidia abbia in questo specifico settore la meglio....potrei anche sbagliarmi


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Apperò.. piccolina la nuova creatura... le nuove unità di calcolo dedicate al calcolo 4x4 devono essere grandine. Mostruosa per il GPGPU ma non sembra però tutta questa grande innovazione rispetto a Pascal per il gaming.
Come ho detto su, i tensor core NON sono mostruosi per il GENERAL PURPOSE, ma sono unità specifiche progettate espressamente per dare il meglio con la funzione GEMM. Fuori da questo contesto estremamente specifico perde la ragione di esistere di queste unità di calcolo.

Ultima modifica di tuttodigitale : 20-05-2017 alle 14:25.
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