4️⃣ Сони смогли выжать 300 TOPS int8 для тензорной математики, что ооочень круто! 🔥 Для сравнения RTX 4080 может в 389.9 TOPS соотвественно. Но Сони забили на тензорный fp16 и это грустно, т.к. мы наблюдаем всего лишь 67 TFLOPS fp16, когда у 4080 их 194.9. Т.е. разница обычно в 2х всего лишь, а тут аж в 4.5 :( Проблема в том, что при обучение моделей в реальном времени, как, к примеру, я делаю для нейронного кэша, нам скорее важны fp16. Видно что Сони\АМД в очередной раз жертвуют будущими инновациями в пользу максимизации текущих результатов (U-Net исполняется в режиме int8)

В общем прогресс идет, Сони так или иначе молодцы, дорожка верная, но хотелось бы больше инноваций, а не повторение за Нвидиа

#графон #индустрия #ии