AMD:n tiedetään kehittäneen tähän mennessä neljä erilaista GFX IP 9.x -tason grafiikkapiiriä. Tutummalta nimeltään GFX IP 9.x -piirejä on kutsuttu yleisesti Vegoiksi, vaikka ensimmäisen piirin koodinimi olikin Greenland.
AMD:n OpenCL-ajurit ovat paljastaneet aiemmin Greenlandin ja Vega 10:n lisäksi Vega 11:n ja Raven1x:n eli Raven Ridge -APU-piirin grafiikkaohjaimen. Greenland on esiintynyt vuotaneissa HPC-APU-piirien dioissa ja AMD:n työntekijä mainitsi LinkedIn-profiilissaan sen olleen ensimmäinen GFX IP 9.x -piiri, mutta muuta informaatiota siitä ei ole saatavilla. Nyt Eurasian Economic Commission on varmistanut edellä mainittujen grafiikkapiirien lisäksi Vega 12:n ja Vega 20:n olemassaolon. EEC on vastuussa Armenian, Kazakstanin, Kirgisian, Valko-Venäjän ja Venäjän alueilla myytävien elektronisten tuotteiden hyväksynnästä.
EEC:n sivuilta löytynyt lista pitää sisällään yhteensä 37 erilaista Vega-näytönohjainta. Listauksen mukaan Vega 10:stä on olemassa XL-, XT-, XTX- ja GLXT-versiot. Vega 11:stä löytyy puolestaan Pro- ja XT-variantit, Vega 12:sta XT ja Vega 20:sta GL. Listaus ei sulje tietenkään pois muita tulevia malleja ja todennäköisesti sekä Vega 12:sta että Vega 20:sta tullaan näkemään useampia variantteja.
Suurin osa näytönohjaimista on erilaisia Radeon Pro- ja Radeon Instinct -malleja, mutta joukossa on myös kuluttajakäyttöön suunnatut versiot Vega 10:stä ja Vega 11:stä. Mielenkiintoisimpia malleja jo tiedettyjen lisäksi lienevät Vega 10 GLXT MI25x2, eli kahteen Vega 10 -grafiikkapiiriin perustuva Radeon Instinct -malli, sekä Vega 20 -mallit. Vega 20 tulee saataville 16 ja 32 gigatavun variantteina, eli siinä on kaikella todennäköisyydellä käytössä neljä HBM2-muistipinoa. Vega 20 -mallit eivät tässä vaiheessa ole yksilöity sen tarkemmin, kuin että kyse on Radeon Instinct / Radeon Pro -näytönohjaimista OEM- ja AIB-valmistajille. Mielenkiintoinen yksityiskohta on myös useiden FirePro-mallien olemassaolo, sillä AMD on virallisesti siirtynyt ammattilaisnäytönohjaimissaan Radeon Pro -brändäykseen.
Lähteet: VideoCardz, Reddit, EEC
Niin niin. Mutta tehot? Onko sitä vai ei? Variantteja riittää joka lähtöön ja hyvä niin. Mielenkiintoista nähdä mihin tämä Vega taipuu vai taipuuko mihinkään.
Aina voidaan tehdä isompi ratkaisu.. Ongelmana Vain VEGAn kanssa on se, että olemassaa oleva vie jo energiaa senverran reippasti, että millä tullaisen isomman version saisi jäähtymään? Pitää tehdä myös radikaaleja korjauksia tehonkulutuksen pienentämiseksi rasituksessa..
Miks mulla on vähän sellainen fiilis että nyt kun CPU puoli kilpailukykyinen niin GPU puoli haukkaa paskaa. Tästä vegastakaan ei ole muuta tietoa kuin että se on todella tehosyöppö ja kallis. Toistaiseksi AMD:n markkinointi on ollut niin surkealla tasolla että en usko että sieltä tulee mitään järin erityistä vaikka kilpailun toivossa, toivon että vega oliskin järjetön monsteri ja AMD:n markkinointi olis vaan trollaillut kaikki nämä piinaavat kuukaudet.
Nyt mulla on vään lähinnä sellainen fiilis että vega ei ole järin hyvä oikeen missään, ei peleissä, eikä tieteellisessä laskennassa, vaan jotain furyn tapaista epäonnistunutta virittelyä liian kalliilla ja liian myöhään.
Kaikku puhuu kuinka vega olis joku monsteri laskentakortti mutta kaikki puhuu vain cudasta ja tensor ytimistä niin käyttääkö kukaan edes AMD:n tuotteita tieteellisessä laskennassa??
Hyvin se tuntuu pärjäävän monessa ammattilaissoftassa
CUDA on yksi rajapinta, OpenCL on avoin vaihtoehto ja kutakuinkin kaikkien tukema myös softapuolella, ellei puhuta jostain vain omaan käyttöön kehitetyistä softista.
Tensor-ytimiä on vain yhdessä GPU:ssa, jonka saatavuus on käytännössä nolla tällä hetkellä (15 korttia luovutettu tutkijoille, 149 000 dollaria maksavien DGX-1V-koneiden toimituksia ei ole kai edes aloitettu vielä, PCIe versioiden myyntiä ei myöskään). Sen lisäksi löytyy sitten esim Googlen itse kehittämät Tensor Processing Unit -piirit, mutta ne eivät kai ole saatavilla Googlen ulkopuolisille. Tensor-laskut eivät itsessään vaadi niitä corea, myös esimerkiksi Vega tukee niitä, mutta suorituskyky on toki heikompaa ilman dedikoituja coreja (joille ei sitten muuta käyttöä olekaan kuin ne tensor-laskut)
Kyllä, kukaan käyttää AMD:n kortteja tieteellisessä laskennassa ja muussa ammattilaiskäytössä, myös isoilta nimiltä löytyy AMD:n kortteja käytöstä