AMD представила видеокарты Radeon RX серии 6000 с оптимизацией доступа к памяти

    image

    AMD презентовала новое поколение видеокарт Radeon RX 6800, RX 6800 XT и RX 6900 XT на архитектуре RDNA 2. Компания обещает двукратный рост производительности. Флагман Radeon RX 6900 XT позволит играть в разрешении 4K.

    RDNA 2 используется в игровых консолях следующего поколения. Использование новой архитектуры повысило производительность Radeon RX 6900 XT вдвое по сравнению с Radeon RX 5700 XT на архитектуре RDNA. Radeon RX 6800 XT демонстрирует рост производительности на 54%.

    AMD сравнила показатели Radeon RX 6800 XT с конкурентом GeForce RTX 3080. Компания утверждает, что ее новая видеокарта предлагает сравнимую или даже лучшую частоту кадров при меньшем энергопотреблении.

    image

    Radeon RX 6800 сравнили с GeForce RTX 2080 Ti.

    image

    Radeon RX 6900 XT же показывает сравнимую производительность с GeForce RTX 3090.

    image

    Новые видеокарты AMD получили специальный фиксированный движок ускорителя лучей. Он рассчитывает реалистичное освещение, тени и отражения в реальном времени с помощью DXR.
    AMD Infinity Cache или высокопроизводительный кэш данных обеспечивает лучше показатели скорости работы видеокарт. Его объем достигает 128 Мбайт, кэш находится в GPU и сокращает задержки и энергопотребление.

    Технология Smart Access Memory предлагает ускоренный доступ к графической памяти GDDR6.
    Видеокарты Radeon RX 6000 поддерживают интерфейс PCIe 4.0 и имеют 16 Гбайт памяти GDDR6.

    Конструкция имеет длину 267 мм и снабжена двумя стандартными 8-контактными разъемами питания, что позволяет ограничиваться блоками питания мощностью 650–750 Вт.

    image

    Radeon RX 6800 и RX 6800 XT поступят в продажу 18 ноября, их рекомендованная цена составит $579 и $649 соответственно. Позднее в ноябре выйдут Radeon RX 6800 и RX 6800 XT от партнеров ASRock, ASUS, Gigabyte, MSI, PowerColor, SAPPHIRE and XFX.

    Флагман Radeon RX 6900 XT поступит в продажу 8 декабря, его цена составит $999.

    Ранее в октябре AMD представила флагманы новой линейки процессоров Ryzen 5000 для десктопов: восьмиядерный процессор Ryzen 7, двенадцати- и шестнадцатиядерные процессоры Ryzen 9 и шестиядерный Ryzen 5. Процессоры среднего и бюджетного сегментов Ryzen 5 и Ryzen 3 будут представлены позднее.

    16-ядерный Ryzen 9 5950X установил рекорд в однопотоке и оказался быстрее всех в рейтинге многопоточной производительности по данным PassMark.
    См. также:

    Реклама
    AdBlock похитил этот баннер, но баннеры не зубы — отрастут

    Подробнее

    Комментарии 16

      +3
      Амдшки молодцы. Ещё пара годиков и мне кажется мы сможем увидеть реальную конкуренцию процессора и видеокарты синих, процессора и видеокарты красных и процессора и видеокарты зелёных.
        –1
        Ну, конкуренцию в процах мы уже наблюдаем и пожинаем. Интел пока не отошёл)
        Да и с видиками в этом сезоне наглядно уже увидели — нвидия не зря цены на новое поколение не задрала на фоне выхода приставок и анонса новых видиков от амд (всё таки явно имели инфу о планируемом)
        А вот процы от нвидии не факт, что скоро будут — им же ещё даже сделку не разрешили, они поздно чухнулись
        0
        АМД гпу используется для глубокого обучения? Гайды и статьи посвященные этому пишут мол учится на Nvidia
          +1
          По-моему большинство фреймворков сейчас заточены под CUDA, но запускать на AMD карточках тоже можно, хотя в плане производительности не знаю как они себя показывают. Если AMD получится ворваться на DL рынок, то будет круто, они хотя бы память для карточек не жмут в отличии от NVIDIA.
            0
            У них еще и tensor cores в видеокартах есть.
              0
              Спасибо за объяснение! А то хочется баловаться данной темой, и непонятно, что брать в плане железа. 8 гигабайтные варианты (rtx 3070) от зеленых или же 16 гигабайтные (rx 6800) от красных. Многие авторы тем про DL пишут, что объем памяти прямо влияет на скорость обработки данных.
                0
                Тут надо заметить, что память вроде разная — у нвидии она более разогнанная, если я правильно понял.
                  0
                  Объем памяти влияет на то каким может быть максимальный размер модели + размер пакета данных. Особенно актуально, если собираешься заниматься CV / NLP. Не ручаюсь за правильность, но источник вроде неплохой — lambdalabs.com/blog/choosing-a-gpu-for-deep-learning — тут сравнение карточек от NVIDIA, в том числе по памяти. Видно, что в некоторых случаях данные + модель тупо не влезают в 6-11 гб памяти, либо приходится довольствоваться малыми размерами батча (вплоть до 1).
                  0
                  Если AMD получится ворваться на DL рынок, то будет круто, они хотя бы память для карточек не жмут в отличии от NVIDIA.
                  Кстати, ведь подчеркнули, что представлены же только обычные, игровые видеокарточки. Про же выйдут попозже, может и там что покажут интересного?
                    0
                    Ну вообще говоря обещали, что Super (или Ti, хз) версии выйдут с большим количеством памяти. Вроде как 3080 Super / Ti будет с 16 гб, про остальные не помню. Собственно, поэтому пока что не собираюсь переходить на новое поколение — 3090 (которая как раз из скорее профессиональной линейки) дороговата и под вопросом в плане производительности (читал где-то бенчмарки, где говорят, что NVIDIA чуть ли не специально урезала им производительность, якобы затачивая под другие задачи), а у остальных слишком уж несерьёзный объем памяти.
                  –1
                  АМД гпу используется для глубокого обучения?

                  только если под Линуксом, качество закрытого драйвера у АМД "ужасно"(при активном использовании крашится чаще чем раз в пол часа вместе со всей ОС(винда/линукс))


                  (я сам владелец 2019 года выпуска АМД, с последними драйверами, баг с "thread stuck in device driver" самый частый, остальные более ситуативные баги драйвера зависящие от программы)


                  только опенсурс драйвер в линуксе работает стабильно.

                    –1
                    Ну, пересказывать легенды косматых времён fglrx, это как-то даже неприлично. Сейчас закрытый отличается от открытого только присутствием некоторых фич/расширений, основа у них общая.
                      0

                      закрытый от открытого оличается только наличием "поломнного" компилятора шейдеров, который работает хуже чем открытый(точнее не хуже, он совсем не работает по сравнению с открытым)


                      Ну, пересказывать легенды косматых времён fglrx

                      все мои багрепорты в АМД 2020 года на последних версиях драйверов и железе 2019 года, подтвержденные на всем оборудовании, компилятор шейдеров компилирует "очень кривой код" который может работать криво или вообще не работать, или крашиться при компиляции, или крашить всю ОС(синий экран, есть стабильный шейдер для вызова синего экрана на АМД, шейдеру уже 2 года так и не пофиксили(код давать я не буду))


                      мои публичные багрепорты с багами которые иногда могут сломать и всю ОС перечислены тут

                        0
                        Глянул, очень специфические запросы у вас, потому и не фиксят. Негодяи, да. Выход один — устроиться в ААА-геймдев и пропихнуть свои шейдеры в проект, тогда-то в AMD раскаются и пофиксят.
                          0

                          мы и говорили про OpenCL или самописные компут шейдеры, где все задачи это передача данных в GPU и нестандартный код шейдеров


                          если АМД драйвер испытывает проблемы с моими примитивными шейдерами, о каком "промышленном" применении можно говорить

                    0
                    Nvidia когда только начала делать свою куду, сразу начала продвигать её среди учёных. Чуть ли не бесплатно рассылала железки, программы халявного онлайн доступа к мощностям для институтов, семинары, хэппенинги, гранты и т.д. Соответственно, научное сообщество как-то к ней привыкло, подсело, пригрелось и слазить не торопится.
                    Против аргументов на счёт того, что куда удобнее, более лучше и вообще, есть один контраргумент: не пригретые невидией криптовалютчики пишут свои майнеры для OpenCL и в ус не дуют.
                    То есть, таки да, CUDA в науке сейчас засела почти так же прочно, как винда на десктопе.

                  Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

                  Самое читаемое