Sony는 PS5 Pro에서 특수 GPU를 사용하여 AMD로 AI를 개발할 가능성을 확인합니다.
Sony Interactive Entertainment (SIE, Sony Interactive Entertainment)의 최고 건축가 인 Mark Cerny는 성능 업그레이드 된 AMD RDNA 2.X 아키텍처 GPU 및 AMD와의 기계 학습/인공 지능 프로그램 코드 "Amethylst"를 포함하여 차세대 호스트 PlayStation 5 Pro (PS5 Pro)에 대한 하드웨어 세부 정보를 공개했습니다.
PS5 PRO 성능 향상의 초점은 여전히 강력한 GPU, 고급 광선 추적 및 AI 구동 PSSR 수퍼 레스 분해능을 포함하여 세 가지 기둥에 있습니다.
GPU는 Sony가 RDNA 2.X라는 맞춤형 AMD RDNA 2 아키텍처를 채택합니다. 일부 RDNA 3 아키텍처에서만 가져온 고급 기능이 있으며, 원래 PS5에 내장 된 GPU가있는 WGP (36 세트의 CU)에서 18 세트의 WGP (36 세트의 CU)에서 67% 증가한 고급 기능이 있습니다.
소니는 아키텍처를 RDNA 3으로 업그레이드하지 않기를 원하지 않는 이유는 PS5와 PS5 Pro가 동일한 생성 제품이며 게임이 두 모델과 일치하도록 다른 버전을 시작하기를 원하지 않기 때문이라고 강조했다. 기존 게임은 렌더링 및 음영 방법을 구체적으로 조정할 필요가 없으며 GPU 리소스를 원활하게 사용할 수 있습니다.
메모리는 정확한 사양 및 구성에 나열되지 않습니다. PS5 Pro는 여전히 GDDR6을 사용하지만 대역폭은 PS5의 448GB/S에서 576GB/s로 28% 증가했으며 게임에 할당 된 메모리 용량은 1GB 이상 증가했습니다.
GPU 크기 67%와 메모리 대역폭 28%의 이중 개선으로 PS5 Pro의 전체 게임 성능은 PS5에 비해 약 45% 향상 될 수 있습니다. 예를 들어, PS5 렌더링 1 프레임에 필요한 원래 시간은 약 16ms이고 PS5 Pro는 11ms에서만 완료 될 수 있습니다.
광선 추적 측면에서, PS5 Pro를 위해 특별히 제작 된 RDNA 2.X GPU는 BVH8 가속 구조를 지원할 수 있으며, 각 사이클 다자간 유형과 광선 테두리 사이의 교차 수는 1에서 2로 증가합니다.
소니는 원래 PS5 색칠 코드를 두 개의 스택으로 나누고 PS5 PRO에 추가하여 제거하여 색상 스트로크를 효과적으로 단순화하여 성능을 향상 시켰습니다.
따라서 PS5와 비교하여 PS5 Pro는 그림자 및 평면 반사 성능을 약간 향상 시켰으며, 표면 반사 및 확산 성능은 표면 반사 및 확산 성능을 크게 향상시켰다.
PSSR은 PlayStation Spectral Super Resolution의 약어입니다. Convolutional Neural Network를 사용하여 해상도가 낮은 해상도로 선택된 및 염색 된 사진을 고해상도로 확장하거나 그림 그리드 (보완 프레임)를 생성하여 그림 유창성을 향상시킵니다.
PCS와 비교하여 주로 고정 렌더링 저해상도와 고정 업 스케일링 배율을 사용하는 PS5 Pro는 동적 변조 및 배율의 조합 모드를 채택하여 고정되고 매끄러운 게임 화면을 제공합니다.
마지막으로, Mark Cerny는 소니가 AMD와 긴밀히 협력하여 기계 학습 및 인공 지능에 더 적합한 하드웨어 아키텍처뿐만 아니라 게임을위한보다 컨볼 루션 신경 네트워크를 개발할 것이라고 지적했습니다. 이 계획은 소니에게만 제외되지 않지만 더 많은 개발자가 자원을 얻을 수 있습니다.
위 내용은 Sony는 PS5 Pro에서 특수 GPU를 사용하여 AMD로 AI를 개발할 가능성을 확인합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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C에서 스레드 성능을 측정하면 표준 라이브러리에서 타이밍 도구, 성능 분석 도구 및 사용자 정의 타이머를 사용할 수 있습니다. 1. 라이브러리를 사용하여 실행 시간을 측정하십시오. 2. 성능 분석을 위해 GPROF를 사용하십시오. 단계에는 컴파일 중에 -pg 옵션 추가, GMON.out 파일을 생성하기 위해 프로그램을 실행하며 성능 보고서를 생성하는 것이 포함됩니다. 3. Valgrind의 Callgrind 모듈을 사용하여보다 자세한 분석을 수행하십시오. 단계에는 Callgrind.out 파일을 생성하고 Kcachegrind를 사용하여 결과를보기위한 프로그램 실행이 포함됩니다. 4. 사용자 정의 타이머는 특정 코드 세그먼트의 실행 시간을 유연하게 측정 할 수 있습니다. 이 방법은 스레드 성능을 완전히 이해하고 코드를 최적화하는 데 도움이됩니다.
