Du verwendest einen veralteten Browser. Es ist möglich, dass diese oder andere Websites nicht korrekt angezeigt werden. Du solltest ein Upgrade durchführen oder einen alternativen Browser verwenden.
NewsAMD Instinct MI455X vorgestellt: Mit 320 Mrd. Transistoren, CDNA5 & HBM4 gegen Nvidia Rubin
AMD Instinct MI455X ist das 320 Milliarden Transistoren große Flaggschiff, welches N2-gefertigte XCDs mit N3P-FCDs/MIDs und HBM4 kombiniert. Dazu gibt die CDNA5-Architektur Überraschungen preis, wie unter anderem den Verzicht auf Infinity Cache. Das Komplettpaket wird deutlich stärker als sein Vorgänger und bietet Nvidia Paroli.
CDNA5 ist GFX12.5 nachdem CDNA1 bisCDNA4 noch GFX9 waren.
Jack Huynh hat es UDNA genannt. XDNA ist die NPU die AMD mit der Xilinx-Übernahme bekommen hat.
Aber es gibt eben bei CDNA keinen Bedarf für Rastereinheiten oder Raytracing und RDNA benötigt nicht so viel Matrixrechenleuistung wie CDNA. Also ergibt es Sinn beide Namen weiterzuverwenden auch wenn die Technik eine gemeinsame Basis hat.
AMD fährt wirklich schwere Geschütze auf. Allein schon diese grotesken Zahlen. Hoffentlich bleibt noch was von den AI Milliarden für Gamer Grafikkarten übrig. Immerhin um Ryzen braucht man sich dank des modularen CCD Designs keine Sorgen zu machen.
Ich nehme an (weiß aber nicht zu 100%), daß AMD den 1251 eventuell noch (Edit!) außerhalb des MI430X launchen wird, da sie a. im HPC Bereich auch nicht gerade schlecht verdienen, und b. in dem Bereich sogar dominant sind. Ein kleiner MI430X wäre auch außerhalb von Supercomputern interessant.
@stefan92x Ja, der Satz dazu ging in meinem Beitrag irgendwie verschütt. Der 1251 ist, wie von Dir geschrieben, Bestandteil des 430X. Ich hab den Paragraphen entsprechend ergänzt.
Ich nehme an (weiß aber nicht zu 100%), daß AMD den 1251 eventuell noch (Edit!) außerhalb des MI430X launchen wird, da sie a. im HPC Bereich auch nicht gerade schlecht verdienen, und b. in dem Bereich sogar dominant sind. Ein kleiner MI430X wäre auch außerhalb von Supercomputern interessant.
Der HPC Bereich ist im Vergleich zu AI winzig. Und die MI350P hat auch ordentlich FP64 Leistung. Ich denke AMD wird schon verfolgen wie stark die MI355 als HPC-Karte eingesetzt wird. Davon wird es abhängen ob sich AMD die Mühe macht auch eine halbe MI430X aufzulegen.
Interessant wird, welchen Ansatz AMD in Zukunft bei Desktop-Grafikkarten wählt. Die RX 9000er Karten sind für Gaming ja durchaus solide, für KI-Workloads oder wissenschaftliche Berechnungen (wie beispielsweise Folding@Home) jedoch noch stark eingeschränkt, wodurch sie aktuell kaum eine richtige Konkurrenz für Nvidia darstellen. Ich persönlich würde mir wünschen, dass AMD hier in Zukunft beides stärker vereint, also letztendlich dann einen Hybrid aus RDNA und CDNA schafft, ganz egal wie sie den dann nennen werden.
Vor allem wäre es schön, wenn sie in Zukunft wieder ein Topmodell anbieten würden. Bei RX 7000 hat AMD ja noch mit viel VRAM (bis zu 24 GB) zu einem moderaten Preis werben können, der Zug ist in der Speicherkrise aber wahrscheinlich abgefahren. Wünschenswert wäre dennoch wieder ein Modell mit mindestens 24 GB, oder optimalerweise 36 GB (bei 384 bit). Damit wären die Karten zumindest wieder höchst attraktiv.
Die Frage ist eher in wie weit Desktop Grafikkarten in Zukunft eine Rolle spielen. Zur Zeit bringt jeder einschließlich NVIDIA Systeme mit Unified Memory auf den Markt.
SaschaHa schrieb:
Die RX 9000er Karten sind für Gaming ja durchaus solide, für KI-Workloads oder wissenschaftliche Berechnungen (wie beispielsweise Folding@Home) jedoch noch stark eingeschränkt, wodurch sie aktuell kaum eine richtige Konkurrenz für Nvidia darstellen.
Die RX 9000 bieten für ihren Preis ordentlich Leistung. Die Softwarestack kommt auch immer besser in Schuss. Das eigentliche Problem für AMD ist, dass die Kunden automatisch Nvidia kaufen.
SaschaHa schrieb:
Ich persönlich würde mir wünschen, dass AMD hier in Zukunft beides stärker vereint, also letztendlich dann einen Hybrid aus RDNA und CDNA schafft, ganz egal wie sie den dann nennen werden.
RDNA und CDNA sind Produktlinien. Sie decken unterschiedliche Märkte ab.
Die AI Leistung der RX9000 ist ordentlich gestiegen.
SaschaHa schrieb:
Vor allem wäre es schön, wenn sie in Zukunft wieder ein Topmodell anbieten würden. Bei RX 7000 hat AMD ja noch mit viel VRAM (bis zu 24 GB) zu einem moderaten Preis werben können,
Auf gut deutsch AMD musste die Topmodelle verscherbeln, um sie loszuwerden.
Es war folgerichtig, dass AMD die 7900 ohne Nachfolger gelassen hat.
SaschaHa schrieb:
der Zug ist in der Speicherkrise aber wahrscheinlich abgefahren. Wünschenswert wäre dennoch wieder ein Modell mit mindestens 24 GB, oder optimalerweise 36 GB (bei 384 bit). Damit wären die Karten zumindest wieder höchst attraktiv.
Weißt du, was an all dem gerade hier das "lustigste" ist? Das ich bereits seit den Gerüchten sagte, dass "UDNA" auf RDNA aufbuen wird und man Teile von CDNA überführen wird.
Und sehr viele - hier als auch PCGH und Co - meinten nur: Nö, das wird jetzt alles CDNA, AMD wird wieder zum "GCN"-Design zurückgehen. Und auch hier wird immer noch gedacht, dass RDNA sich nicht für Compute- und KI-Leistung eignet, dabei war RDNA in Compute-Szenarien nie schlecht.
AMD hat RDNA am Anfang nicht als Grundlage für CDNA genutzt, weil GCN dort keine Nachteile hatte und RDNA die Vorteile da nicht ausspielen konnte. Jetzt führen sie das aus, was sie 2019 bereits angedeutet habeb: RDNA wird auch in den HPC-Beriech gebracht und GCN final begraben.
Zu den Gerüchten äußere ich mich mal später zu RDNA.
Für AMD finanziell am Sinnvollsten wäre sicherlich, jeglichen Fokus auf Gaming über Board zu werfen, und AI zu priorisieren. Das würde Gamer natürlich nicht gefallen, aber schlußendlich ist Gaming von der Monetarisierung winzig im Vergleich zu AI Anwendungen. Und da letztendlich alle Lemminge auf ihrem Smartphone genau diese AI nutzen, haben sie ja auch was davon 🤪
Ehrlich gesagt: Nein, das wäre aktuell für AMD keine gute Entscheidung. Denn AMD hat aktuell eine sehr komfortable Situation:
1. AMD bietet FP64-Rechenleistung an. Im klassischen wissenschaftlichen Bereich zieht AMD aktuell NVIDIA davon. Die haben den klassischen HPC-Markt sehr bereitwillig AMD überlassen - und auch unnötig.
2. Anthropic geht eine strategische Partnerschaft mit AMD ein. Und diese Partnerschaft hat es in sich! Nicht nur das Anthropic Claude auf ROCm hin „optimiert“, und Claude als Entwicklungswerkzeug dient. Nein: Anthropic liefert AMD Use-Case-Analysen zur weiteren Entwicklung von ROCm und der UDNA-ISA.
Und warum das so wichtig ist? Weil AMD damit eine gänzlich andere Philosophie fährt als NVIDIA! Bisher gibt NVIDIA mit CUDA den Ton an. Die Entwickler von KI müssen ihre Modelle nach den Spezifikationen und Vorstellungen von NVIDIA und eben deren Hardware optimieren. Wenn NVIDIA etwas als „sinnlos“ sieht: Pech.
AMD wiederum lernt nun, was die AI-Entwickler brauchen und kann damit zwar keine neuen oder vollständig andere Wege gehen, sie können aber Engstellen der Architektur angehen und dann hier Verbesserungen anbieten, die NVIDIA so nicht hat.
@DevPandi ... aber da sehe ich keinen Widerspruch, Du betonst ja immer wieder ROCm. Und die FP64-Rechenleistung ist doch auch nicht beim Gaming wichtig. Ich habe ja nicht gesagt, das AMD damit jeden Markt anderen überlässt. Aber offensichtlich ist es so, dass der AI Komponenten-Markt alles andere schlägt. Und wie bereits erwähnt, wir machen das ja alle nun wirklich bereitwillig mit und nutzen die LLMs fleissig.
Weißt du, was an all dem gerade hier das "lustigste" ist? Das ich bereits seit den Gerüchten sagte, dass "UDNA" auf RDNA aufbuen wird und man Teile von CDNA überführen wird.
Ich habe Dir nicht widersprochen, . Der Witz ist, je mehr ich von der ganzen Geschichte verstanden habe, desto offensichtlicher wurde, dass Deine Argumente richtig waren.
DevPandi schrieb:
Und sehr viele - hier als auch PCGH und Co - meinten nur: Nö, das wird jetzt alles CDNA, AMD wird wieder zum "GCN"-Design zurückgehen. Und auch hier wird immer noch gedacht, dass RDNA sich nicht für Compute- und KI-Leistung eignet, dabei war RDNA in Compute-Szenarien nie schlecht.
IMO kommt ein Faktor hinzu. ROCm. AMD hat ROCm mit einer sehr dünnen Personaldecke hochgezogen und ROCm war sehr an die Hardware gebunden. Die Architektur der GPUs zu ändern, hätte möglicherweise zu viel Aufwand generiert.
DevPandi schrieb:
Jetzt führen sie das aus, was sie 2019 bereits angedeutet habeb: RDNA wird auch in den HPC-Beriech gebracht und GCN final begraben.
Ich finde es sehr interessant dass bei LLVM immer noch nur gfx13 exitiert.
Ergänzung ()
DevPandi schrieb:
Ehrlich gesagt: Nein, das wäre aktuell für AMD keine gute Entscheidung. Denn AMD hat aktuell eine sehr komfortable Situation:
1. AMD bietet FP64-Rechenleistung an. Im klassischen wissenschaftlichen Bereich zieht AMD aktuell NVIDIA davon. Die haben den klassischen HPC-Markt sehr bereitwillig AMD überlassen - und auch unnötig.
Die 288 TF von MI430X sind eine angenehme Überraschung. Und IMO auch bitter notwendig um ein paar Leute zum Nachdenken zu bringen.
Nvidia erzählt den HPC-Leuten ihr müsst FP64 emulieren wenn ihr eine Hohe Leistung wollt. AMD sagt wir bieten beides. AMD bietet in einer Generation zwei verschiedene Microarchitecturen an. Eine für AI optimiert eine als Dual Use AI und HPC.
DevPandi schrieb:
2. Anthropic geht eine strategische Partnerschaft mit AMD ein. Und diese Partnerschaft hat es in sich! Nicht nur das Anthropic Claude auf ROCm hin „optimiert“, und Claude als Entwicklungswerkzeug dient. Nein: Anthropic liefert AMD Use-Case-Analysen zur weiteren Entwicklung von ROCm und der UDNA-ISA.
Dasselbe gilt auch für die Zusammenarbeit von AMD mit Meta, AMD mit OpenAI
DevPandi schrieb:
Und warum das so wichtig ist? Weil AMD damit eine gänzlich andere Philosophie fährt als NVIDIA! Bisher gibt NVIDIA mit CUDA den Ton an. Die Entwickler von KI müssen ihre Modelle nach den Spezifikationen und Vorstellungen von NVIDIA und eben deren Hardware optimieren. Wenn NVIDIA etwas als „sinnlos“ sieht: Pech.
Wir werden sehen wie flexibel Nvidia reagieren kann. Aber das klassische CUDA ist AFAIU bei AI weit überbewertet. Hier hat Nvidia auch schon neue Abstraktionen eingeführt.
Aber da Tempo das AMD mit ROCm im letzten Jahr hingelegt hat ist atemberaubend.
DevPandi schrieb:
AMD wiederum lernt nun, was die AI-Entwickler brauchen und kann damit zwar keine neuen oder vollständig andere Wege gehen, sie können aber Engstellen der Architektur angehen und dann hier Verbesserungen anbieten, die NVIDIA so nicht hat.
AMD hat sich in den letzten zwei Jahren immer stärker CUDA genähert und auch bei der Architektur Entscheidungen getroffen die näher zu NVIDIA gehen.
Ergänzung ()
NoNameNoHonor schrieb:
Für AMD finanziell am Sinnvollsten wäre sicherlich, jeglichen Fokus auf Gaming über Board zu werfen, und AI zu priorisieren. Das würde Gamer natürlich nicht gefallen, aber schlußendlich ist Gaming von der Monetarisierung winzig im Vergleich zu AI Anwendungen.
Das wird nicht passieren. ROCm läuft auf allen aktuellen GPUs unter Windows und unter Linux.
Der kritische Faktor warum AMD so langsam Fuß gefasst hat war, dass ROCm nur auf den Servern verfügbar war. Es haben die Entwicklermaschinen gefehlt. Wer ROCm entwickeln wollte benötige Zugriff auf die Server.
CDNA ist wegen dem Verzicht auf alles was man zur Grafikausgabe benötigt prinzipiell nicht als Entwicklermaschine geeignet. Diese Rolle wird RDNA spielen.
