Lors du dernier COMPUTEX, le site Techpower UP a pu raliser une interview de deux ttes pensantes de la partie logiciel chez AMD, Andrej Zdravkovic et Terry Makedon, l’opportunit parfaite d’voquer l’arrive de la technologie FSR 4.1 sur les anciens modles RX 7000 et 6000.
Le FSR 4.1 pour le plus grand nombre !
L’annonce fut faite rcemment, ce qui engendrait la promesse de l’arrive de la technologie FSR 4.1 sur les modles plus anciens d’AMD, les RX 6000, bases sur l’architecture RDNA 2 et les modles RX 7000, bases sur l’architecture RDNA 3, les RX 7000 seront les premires en bnficier, la date de dploiement est dj fixe l’t 2026, tandis que les RX 6000 devront patienter un peu plus longtemps.
L’interview ralis par nos confrres permet d’en apprendre plus sur la complexit du dploiement, les rcentes RX 9000 sont capables de grer les donnes FP8, avec des nombres virgule flottante 8 bits, ce qui n’est pas le cas des gnrations prcdentes, pour le dploiement sur les cartes RX 7000, AMD doit revenir des donnes INT8, AMD promet qu’il n’y aura pas de perte de qualit visuelle.
Un cas plus complexe pour l’architecture RDNA 2 !
Concernant les cartes RX 6000, bases sur l’architecture RDNA 2, le cas est plus pineux, car elles ne possdent pas, en termes d’architecture, de cores ddis l’acclration de l’Intelligence Artificielle, AMD va donc devoir assigner une partie des ressources shaders cette tche, l’quilibre qualit visuelle / performances est donc bien plus complexe atteindre, ce qui explique un dploiement plus tardif, AMD mise sur l’anne 2027 !
Quel entrainement chez AMD ?
Pour terminer, Techpower UP a voulu en savoir plus sur les diverses tapes d’entrainement de l’Intelligence Artificielle chez AMD. La premire tape se passe sur des acclrateurs d’Instinct MI, iais AMD prcise que son modle de langage a une taille “raisonnable”, ce qui ne ncessite pas de super calculateur, comme le ncessitent les modles de ChatGPT, Claude, Grok…
Ensuite, le modle est affin sur des cartes Radeon PRO, puis AMD teste son modle FSR sur des centaines de milliers de configurations diffrentes (CPU, GPU, RAM), afin de dceler d’ventuelles anomalies.