Как опытный геймер с многолетним опытом за плечами, я не могу не быть впечатлен смелым шагом Sony по разработке собственного оборудования для ускорения искусственного интеллекта для PlayStation 5 Pro. Решение создавать собственное оборудование вместо того, чтобы полагаться на технологии AMD, меняет правила игры и может вывести их вперед в гонке за играми следующего поколения.
Одним из ключевых выводов из углубленного обсуждения Sony с ведущим архитектором консолей PlayStation Марком Черни является то, что масштабирование графики с помощью искусственного интеллекта имеет решающее значение для игр, и вместо того, чтобы полагаться на технологию AMD, Sony решила разработать для этой цели собственное оборудование. .
Как геймер, я должен отдать должное AMD за обеспечение питания ядер ЦП и основной технологии графического процессора в PS5 Pro. Однако, когда дело доходит до масштабирования с помощью искусственного интеллекта, Sony предпочла выйти за рамки сценария и взять на себя ответственность за этот аспект самостоятельно.
Проще говоря, когда мы говорим об «ускорении искусственного интеллекта», мы имеем в виду специализированное оборудование, которое выполняет математические операции, необходимые для работы нейронных сетей, ключевого компонента искусственного интеллекта (ИИ) или машинного обучения (МО). В настоящее время и Nvidia, и Intel включают в свои графические чипы, предназначенные для ПК, специальное матричное математическое ускорение. К сожалению, у AMD пока нет этой функции, и, следовательно, в стандартной версии PS5 (не Pro) отсутствует специальное аппаратное обеспечение для матричных вычислений.
В графических процессорах Nvidia и Intel аппаратные средства матричных вычислений играют важную роль в некоторых технологиях масштабирования, таких как DLSS и XeSS. С другой стороны, графическим процессорам AMD не хватает этого матричного математического оборудования, поэтому масштабирование FSR AMD основано на специально написанных алгоритмах, а не на машинном обучении. Эта разница приводит к тому, что FSR не так эффективен, как XeSS по многим стандартам, и отстает от DLSS.
Согласно заявлению Черни, Sony столкнулась с двумя важными решениями в отношении PS5 Pro и ускорения машинного обучения (ML). Первое решение заключалось в том, включать ли автономный нейронный процессор (NPU) или усовершенствовать существующий графический процессор (GPU). Sony выбрала последнее решение.
Другими словами, им нужно было выбирать между покупкой технологии или ее самостоятельной разработкой. По словам Черни, идея PS5 Pro возникла в 2020 году, и с самого начала Sony предпочла не использовать стандартное оборудование машинного обучения, а вместо этого хотела найти решение, адаптированное к уникальным задачам PS5 Pro.
По сути, когда вы лицензируете технологию, это становится постоянным соглашением. Таким образом, в 2020 году, несмотря на интенсивность работы, мы, по словам Черни, решили разработать собственную аппаратную и программную технологию.
Целью было достижение 300 TOPS производительности машинного обучения. Это 300 триллионов операций в секунду, что примерно соответствует производительности ML Nvidia RTX 4060 Ti.
Как преданный фанат, я бы сказал: для достижения этой цели Sony доработала архитектуру графического процессора AMD RDNA 2, внедрив определенные улучшения в свое шейдерное ядро и системы памяти. Мы назвали это нашей индивидуальной версией RDNA, как рассказал Марк Черни.
Для Sony простого включения функций матричной математики в шейдерное ядро RDNA 2, как это было в стандартной PS5, было недостаточно из-за требований к высокой пропускной способности данных для матричной математики. Без улучшений в системе памяти новое оборудование машинного обучения с трудом сможет достичь даже 3% своего максимального потенциала при наихудшем сценарии, что весьма тревожно.
По сути, Sony разработала инновационный подход к встроенной памяти вместе с алгоритмами тайлинга. Такая настройка позволяет графическому процессору выполнять все матричные вычисления без необходимости прямого подключения к основной памяти системы.
По словам Черни, этот процесс занял четыре года. В конечном продукте векторные регистры шейдеров RDNA 2 используются так же, как если бы они были оперативной памятью, что обеспечивает объем памяти 15 МБ и общую пропускную способность ошеломляющих 200 ТБ/с. Это значительно выше, чем пропускная способность памяти GDDR6 PS5 Pro, составляющая 576 ГБ/с. Более того, алгоритмы тайлинга позволяют разбить математические вычисления матрицы на управляемые фрагменты, которые могут уместиться в пределах 15 МБ.
По сути, технология, лежащая в основе новейшего программного обеспечения Sony для масштабирования PlayStation Spectral Super Разрешение (PSSR), представляет собой новое оборудование ML. Это можно сравнить с Nvidia DLSS, Intel XeSS, но важно отметить, что FSR от AMD работает по-другому, поскольку не полагается на машинное обучение.
Размышляя о прошедших четырех годах с тех пор, как мы приступили к этому проекту, я невероятно благодарен за то, что мы решили инвестировать значительное количество времени в создание нашей собственной технологии. Результаты были положительными, и, что более важно, мы получили ценную информацию о том, как ИИ может улучшить игровую графику. Эти знания, несомненно, украсят наше будущее, утверждает Черни.
Главный вопрос, возникающий при этом: почему Sony решила создать собственное оборудование для машинного обучения? По словам Черни, Sony не хотела быть связанной бессрочным лицензионным соглашением, предполагая, что они считают масштабирование машинного обучения более важным, чем архитектура графического процессора. Примечательно, что Sony открыта для лицензирования более широких архитектур графических процессоров AMD.
Предлагала ли AMD оборудование для машинного обучения в 2020 году? Важно отметить, что, согласно предположениям, будущие графические процессоры AMD RDNA 3 и, возможно, RDNA 4, похоже, не будут включать в себя аппаратное обеспечение машинного обучения. Таким образом, похоже, что Sony, возможно, пришлось разработать собственное решение для PS5 Pro, чтобы включить аппаратное обеспечение машинного обучения.
Если это правда, это означает, что мы не сможем увидеть видеокарту AMD, интегрированную с оборудованием машинного обучения, примерно до 2027 года, поскольку на смену нынешним чипам RDNA4, вероятно, придут чипы, построенные на новейшей унифицированной архитектуре AMD CDNA на тот момент.
Несмотря на то, что первые графические процессоры Intel Arc включали аппаратное обеспечение машинного обучения (ML), а Nvidia собирается выпустить свои графические процессоры четвертого поколения с возможностями ML, это резко подчеркивает существенный недостаток технологии графических процессоров AMD, фактически вытесняя AMD из конкуренции в области масштабирования искусственного интеллекта. раса.
Мы надеемся, что слухи неверны и что у AMD скоро появятся графические процессоры с оборудованием ML.
Лучший процессор для игр: ведущие процессоры Intel и AMD.
Смотрите также
- Лучшие слайдеры NHL 25 и как их использовать
- Обзор AndaSeat Kaiser 4: «Стоит ли вам сидеть в другом месте?»
- Обзор Лемокей L4
- Elden Ring: Nightreign впервые связывает миры Dark Souls и Elden Ring вместе, поскольку знаковые персонажи Souls пробиваются в новую «ветвь» The Lands Between.
- В последнем эпизоде «Колец власти» видение Мирдания в невидимом мире темнее, чем вы думаете.
- Мать всех модов для XCOM 2 только что получила первое за год обновление с 9445 словами примечаний к патчу, доказывающих, что оно достойно названия Long War.
- Как открыть хранилище Синдиката Пайка в Star Wars Outlaws
- Обзор GameSir X4 Aileron: «Все, что вы можете сделать, я могу сделать лучше»
- «Нейронный рендеринг» может стать новым волшебством на базе искусственного интеллекта в графических процессорах Nvidia следующего поколения RTX 50-й серии.
- Появится ли Геральт в Ведьмаке 4?
2024-12-20 16:32