Ждём Ваших отзывов о материале.

Соблюдение Правил конференции строго обязательно!
Флуд, флейм и оффтоп преследуются по всей строгости закона!
За статью можно проголосовать на странице материала.

Напоминаем о том, что на сообщения новых участников распространяется действие системы премодерации сообщений.

О нарушениях можно сообщить модератору, нажав синюю кнопку #77 справа над спорным сообщением.

Дык потому и быстрее, что точность смешанная))

Я мб чего-то путаю, но АМД тоже в смешанную точность может.

Ай ай, щас бы TDP и потребление путать.

ну как бы статье говориться:
«Что касается сравнения - наши сноски для этого слайда четко обозначили режимы, поэтому проблем там нет. Обоснование заключается в том, что обучение FP32 используется в большинстве случаев для того, чтобы FaceID имел точность 99,99% +, например, в банковских и других случаях, требующих высокой точности ». - AMD

На слайдах с графиками было указано, что тест FP32. Какие ваши претензии?

В чистом FP32 у них типа паритет. В FP64 даже не сравнивали, а их "тензорные блоки" с плавующей точностью, очередная маркетинговая хрень. Ну давайте, сравним в FP16 или в целочисленной производительности. Nv как обычно, сравнивает только то, что им удобно сравнивать. Хотя сейчас все, в том числе и АМД этим грешит. Кто-то меньше, кто-то больше.

Сейчас бы не знать, что (почти) вся потребляемая мощность переходит в тепло. Ох уж эти «псевдотехнические гении», инженеры с гуманитарным складом ума

Ох уж эти "реальные" технические гении, которые Thermal Design Power приравнивают к рассеиваемому теплу... Даже лень объяснять в чем ты заблуждаешься, уже 100500 раз разъясняли. Видимо так и не усвоил.

Если почитать спецификацию, там тоже приравнивают. Внезапно, да?
Но куда об этом знать «илитарному гуманитарию».

Вы.
Очередной идиот на сайте. Маме своей тыкай до конца жизни, что не обучила сыночку.

DarkOne и nVidia и AMD и Intel и Google всегда могут приводить примеры превосходства в условиях или задачах, чтоб показать свой продукт в лучшем свете
главное чтоб цифры с потолка не были)
могут делать сравнения, которые сложно повторить для того чтоб привести свои цифры
а обычно после того как показывают превосходство своего продукта, конкурент не ждет долго и предлагает свои результаты, где уже другие условия))
в области центров обработки данных и т.п. это наверное более менее активный рынок
поэтому там все за него грызутся и рисуют слайды превосходства)

Спецификацию на что? На систему охлаждения или на чип? А может на питальник? Не смеши. Рассеиваемая мощность зависит от задачи, которую выполняет чип. Для типовых задач, к примеру, может хватать и СО для 200Вт, но в некоторых (аля пресловутый волосатый бублик или linpack) может и 300 не хватить. Что будет делать чип? Греться сильнее - снижать частоту - троттлить. Устанавливаемый TDP зависит в том числе и от желания производителя. Могут сделать с запасом, а могут и впритык для типовых. Не страшно, можно и потроттлить будет, в случае превышения. Действительно, откуда это знать илитарному гуманитарию.

Ты для меня ни разу не авторитет, что бы к тебе на Вы. Сначала одному отписавшему "мило" хамишь" теперь еще и меня оскорбить пытаешься. Кому еще учиться этикету общения, так это точно тебе.

В какой спецификации, кто приравнивает? Пруфы будут от "настоящего технаря"? Хочу видеть пруф на то, что TDP можно использовать для прямого сравнения энергопотребления.
Или я дальше буду этот треп читать?

Цитата:

FP32 - решение AMD потребляет на 20% больше электроэнергии

... не удивительно. если у них есть возможность работать с любой точностью в любой момент.
а вообще данные производительности есть для полного чипа это:
int8 59tops
fp8 29,5tflops
fp32 14,7tflops
fp64 7,4tflops
https://overclockers.ru/hardnews/show/9 ... te-1-8-ggc

судя потому что написано тут https://www.nvidia.com/ru-ru/data-center/tesla-v100/
fp32 14tflops
fp64 7tflops
и видимо строчка "глубокое обучение" это тип при включение тензорных ядер:
112tflops

... давайте будем откровенными эти адаптеры равны по производительности +/-. тензорные ядра и суда для некоторых это однозначное "нв бай нв" что тоже не всегда хорошо, а некоторые алгоритмы нужно еще и переписывать под эти самые тензорные ядра. можно просто сказать "для режима глубокого машинного обучения нв лучше" вот и вся разница (а ну еще опенсл онли и опенсл и суда хотя как мне кажется опенсл на нв не очень).

Для инвалидов недавно гайд выпустили, глянь
https://www.youtube.com/watch?v=7dOjPys12Z0

Интересно, кто зарабатывает на тензорных вычислениях? Случайно не сама Nvidia?

Для особо одаренных есть полно тестов, где процессоры с равным TDP показывают различное фактическое потребление, что очевидно для адекватного человекаВрут, наверное...

Если уж зашел спор о потреблении, то правильно говорить о TBP, т.е. потреблении процессора, материнки и памяти под нагрузкой.

это просто потанцевал АМД не раскрыт,нужно подождать 2 года, пока драйвера допишут.Ещё немного веры,чтобы акции подросли и порядок.

Это просто кто-то не прочитал про разные условия теста Еще не раскрыт потанцевал понимания написаного.