Hvis vi skal være ærlige, har vi været bekymrede AMD's drift med hensyn til grafikkort i nogen tid nu. Især over for ikke at medtage visse teknologiske fremskridt eller gøre det på halv gas, bare fordi de er konkurrencens spydspids. For et par generationer siden gav det mening, men nu finder vi ledere som David Wang at gentage et mantra, der ikke gavner dem. Især imod NVIDIA.
AI-boomet med udviklingen af løsninger som ChatGPT, Stable Diffusion, Dall-E og mange andre har fået efterspørgslen efter grafikkort til at skyde i vejret, ligesom minedrift. Selvom det denne gang ikke er noget, AMD kan drage fordel af på grund af sin politik om ikke at ville kombinere grafik og kunstig intelligens. Lige nu betaler de dyrt for, at de ikke kan udnytte denne tendens. Det, der har ført til, at lederen af virksomhedens grafiske division, i dag ledet af Lisa Su, er kommet ud for at afklare fremtidsplanerne for Radeon Technology Group.
David Wang bekræfter AMDs dårlige GPU-strategi
Vi har i nogen tid nu fremhævet udtalelsen om, at politikken for AMD's grafikkortafdeling er at modsætte sig NVIDIA med hensyn til nye teknologier eller rettere forsøge at sabotere eller boykotte dem med en dårlig implementering af dem. Især i lyset af Ray Tracing og AI. En strategi, der fra vores synspunkt er forkert, da det i sidste ende gør, at det skader mærkets image og skader den endelige forbruger.
I de seneste dage har nogle udtalelser fra David Wang, lederen af Radeon Technology Group, fremsat nogle udtalelser, der har fået os til at løfte øjenbrynene, på grund af det faktum, at hvis vi er ærlige, vil vi gerne tage fejl i vores observation af mærkets fremtid, men i stedet bekræfter det kun.
Hvad har jeg sagt fra AMD's David Wang?
Vi mener, at det, der skal gøres med inferensacceleratorer (Tensor Cores) installeret på GPU'er, ikke bør begrænses til billedbehandling, som det er tilfældet med NVIDIAs DLSS. Tag et eksempel på FidelityFX Super Resolution, som kan udføres uden en inferensaccelerator, og som giver ydeevne og kvalitet, der kan konkurrere med NVIDIAs DLSS.
Grunden til, at NVIDIA aktivt forsøger at bruge AI-teknologi, selv til applikationer, der kan gøres med den, er fordi de har installeret en fuldskala inferensaccelerator på GPU. Og for at udnytte det effektivt, ser det ud til, at de arbejder på et spørgsmål, der kræver mobilisering. Det er deres grafikkortstrategi, hvilket er fantastisk, men jeg synes ikke, vi skal have den samme strategi.
Vi har fokuseret på de specifikationer, som brugerne ønsker, og vi har brug for dem til at nyde vores forbruger-GPU'er. Ellers betaler brugerne for funktioner, de aldrig vil bruge. Vi mener, at inferensacceleratorer bør bruges til at gøre spil mere avancerede og sjove. For eksempel i bevægelse og adfærd af fjendens karakterer og NPC'er som de mest oplagte eksempler. Også selvom AI'en skal bruges til billedbehandling, bør den stå for mere avanceret behandling. Specifikt om et emne som "neural grafik", som er ved at få interesse i 3D-grafikindustrien.
Hvorfor er sådanne udsagn problematiske?
Netop AMD har udviklet inferensacceleratorer i lang tid, ligesom NVIDIAs Tensor-kerner, men efter Wangs egen beslutning er de ikke blevet integreret i nogen af de RDNA-arkitekturer, der er dukket op og kun er blevet i CDNA. Strategien er klar, efterlad deres grafikkort til spilmarkedet uden en funktion og retfærdig så dens mangel med, at det er noget, der ikke gavner brugerne. Venligst, vi har alle allerede set de positive effekter af DLSS, og vi ved, at AMD kunne have noget lignende uden problemer, men de har ikke lyst til ikke at være enige med NVIDIA.
Det værste er eksemplet om emnet animationer og opførsel af NPC'er i spil. Ved du, hvad dette afhænger af? fra den centrale processor. Hvad mere er, går det ikke imod deres primære nytte at bruge inferensacceleratorer til grafik på et grafikkort. Hvad mere er, gør det ikke noget, at noget kan opnås med andre metoder såsom FSR, det vigtige er, at funktionen er til for at blive brugt. Af brugeren til fods? Nej, af dem, der laver spil, som er dem, der bruger disse teknologier og implementerer dem i deres titler.
Vi tror ikke, at nogen udviklere ville være imod at have en tidligere manglende ressource tilgængelig til at bruge til at skabe nye spil. AMD fra Wangs mund udnytter det faktum, at den gennemsnitlige bruger ikke ser værdi i en teknologi som et middel, på grund af det faktum, at han eller hun forbruger slutningen, altså resultatet af at bruge den. De gode resultater af DLSS og andre teknologier burde være nok til at se fejlen i disse erklæringer.
David Wang tager fejl, Radeons har brug for AI
Beregningen mellem matricer skal udføres med en specialiseret enhed til dette, da det hermed er muligt fuldstændigt at skære antallet af clock-cyklusser, der er nødvendige for at udføre bestemte instruktioner. Især i lyset af kunstig intelligens algoritmer, der bruger dem kontinuerligt. AMD's løsning på RX 7000 er dog at bruge en dårligere løsning, end hvad de allerede havde på plads på CDNA.
Det ser meget flot ud for galleriet, at udvikle en løsning, der kan bruges i ældre grafikkort til at ridse nogle flere rammer, men det er ikke uforeneligt med at give de næste generationer af gaming-grafikkort en funktion, der allerede har vist sig at være brugbar. Alt andet er mundrette for at retfærdiggøre en politik, der er forkert og kan opfattes som at give et ringere produkt.
Og nej, det handler ikke om at bifalde NVIDIA, men om det faktum, at vi nu endelig har AMD, der bekræfter, hvad dens strategi er med hensyn til grafikkort. Ikke kun med Ray Tracing, men også med hensyn til AI. Hvilket er en kæmpe fejl, som ikke kun Radeons betaler for, men hele pc-spilindustrien og især RTG, der ser, hvordan dens rival fortsætter med at dominere med en knytnæve.
