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  ·AMD流体运动帧AFMF视频插帧软解播放外挂滤镜硬解码BlueFRC画面防撕裂FSR平滑移动帧率FPS测试DLSS工具 AMD fluid motion video硬解码BlueFRC视频播放外挂滤镜使用环境及用法说明 FSR 3 和 AFMF 几乎是相同的技术，两者之间的唯一区别在于它们的实现方式——包括 FSR 3 还可以将升级与帧生成相结合，Fluid Motion Frames 是 AMD 新的驱动程序级帧生成技术，允许任何受支持的 GPU 在任何 DX11 或 DX12 游戏中使用帧生成。然而，该功能与 FSR 3 帧生成有很大不同，因为 AFMF 是在驱动程序级别实现的，无法像 DLSS 3/FSR 3 帧生成那样使用运动矢量来保持高图像质量，FSR 3 帧生成是在游戏引擎级别实现的，使其能够使用运动矢量来产生更好的视觉体验。您可以同时启用 FSR 3 帧生成和 AMD 流畅运动帧，理论上帧速率提高了 4 倍，但它在实践中提供了几乎无法播放的体验。 AMFM的优越性 AFMF 的软件基础而不是硬件基础也有一个明显的好处。它比 Nvidia Frame Generation 兼容得更广泛。Nvidia表示，其帧生成必须仅限于其最新的RTX 40系列硬件，因为只有这些GPU具有足够的光流性能。AMD 的软件方法意味着 FMF 没有此类限制，即可运行于A卡也可运行于N卡 ★AMD： 支持 Radeon RX 5700 及以上 推荐 Radeon RX 6000 系列以上 ，减少延迟技术Anti-Lag+ ★Nvidia： 建议使用 GeForce RTX 20 系列及以上版本 GeForce RTX 30 系列以上 ，与减少延迟技术Reflex并用有待观察 AMD似乎意识到AFMF还有相当一些限制，这可能就是为什么此功能仍然作为“技术预览”提供，而不是与稳定的驱动程序一起发布，以下事项是确保您可以按预期使用其流体运动帧功能的前提： 1、AFMF 目前只能为 DirectX 11 和 12 添加帧生成功能，这意味着它不适用于 Vulcan。 2、您还需要 Radeon RX 6000 或 7000 系列台式机显卡。 3、AMD 还表示，您必须在禁用 HDR 和 VSync 的情况下以全屏模式运行游戏。为获得最佳体验，建议在 AMD FreeSync™ 显示器上使用 AFMF。 4、AMD 还建议在启用 AFMF 之前，游戏中的基本性能为 60FPS。 -----【与 Nvidia 的帧生成不同，Frame Generation 需要 Ada GPU 的专用硬件加速，而 AMD AFMF 本质上是一种软件解决方案。这两个平台都结合使用运动矢量和光流分析。不同之处在于，Nvidia 的 RTX GPU 具有专用的光流加速块，而 AMD 使用异步计算能力在 GPU 着色器中进行所有计算。 直接的结果是，AFMF 的性能至少部分取决于游戏本身使用了多少 GPU 的异步计算。因此 AFMF 性能会因游戏而异。 这可能就是 AMD 建议在启用 FMF 之前将基本性能设置为 60 fps 的原因】 5、FMF 在处理游戏中的 UI 元素时也遇到了麻烦，例如，在平移或移动场景中时，您会注意到伪影和失真。这在任务标记、十字准线等元素的情况下尤为明显。 6、目前，您只能在使用 AMD 的 Adrenalin 软件覆盖的游戏中看到 FPS 提升。其他监控程序，如 Nvidia FrameView、MSI Afterburner 等，仅报告/监控基本 FPS 计数。 问题修正 1、 改进了为 Starfield 等游戏启用 AFMF 时的整体流畅度和图像质量。 2、  启用 AFMF 时，某些指标（如帧时间）可能会显示不一致的结果。 3、  AMD Software： Adrenalin Edition™ 可能无法在某些系统上安装。 4、  在某些系统上安装期间可能会遇到蓝屏死机（如社区报告的那样） 5、 性能指标叠加层可能会间歇性地无法显示（如社区报告的那样）。 6、 如果启用了 FRTC，AFMF 可能无法激活。。 已知问题 1、 启用 AFMF 并更改游戏分辨率或发生任务切换（例如不同窗口之间的 alt-tab）时，观察到间歇性驱动程序崩溃。 2、  在某些 144Hz 或更高频率的显示器上启用了 AFMF 的窗口之间切换时，可能会观察到短暂的损坏。 3、 关闭 Xbox Game Bar 后可能会出现短暂的卡顿。 4、 启用 AFMF 后，FreeSync™ 显示器可能会报告不稳定的 FPS。 5、 AMD Software： Adrenalin Edition™ 可能会间歇性崩溃，导致 AFMF 变为非活动状态（据社区报告）。 重要提示 AMD 收到报告称，当在 Radeon 显卡上启用 AMD Anti-Lag+ 技术时，某些游戏会触发对游戏玩家的反作弊禁令。并建议 AFMF 用户升级到新驱动程序AMD Software Adrenalin Edition 23.11.1. AMD 正在积极与游戏开发者合作，制定解决方案，以重新启用 Anti-Lag+，并支持他们恢复受反作弊禁令影响的游戏玩家。 LCD灰度色差测试网页      刷新率测试网页     UFO快速运动模式测试效果：     [点击下载]
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  ·多个双GPU系统指定显卡1运行指定程序做加速解码运算OpenGL性能GPU1用于计算程序显卡2做显示 硬件加速 GPU 调度允许 Windows 将大部分 GPU 调度卸载到基于 GPU 的专用调度处理器。目标是减少延迟并提高性能，主要是在游戏中。它在默认情况下处于禁用状态，因为您必须拥有具有必要硬件的现代图形卡，并结合向 Windows 公开此支持的 WDDMv2.7 驱动程序。修改注册表打开此功能 操作系统仅支持：Windows 10 Build 19041及以上、Windows 10 20H1 21H2版、Windows 10 Version 2004。 驱动程序仅支持：NVIDIA GeForce 451.8及以上版本、AMD Adrenaline 2020 20.5.1 Beta 及以上版本等 专业显卡OpenGL性能测试程序 [点击下载]
  ·AI人工智能国产显卡排名天梯图GPU算力英伟达DGX大模型推理训练深度学习CUDA运算超级引擎生态产业链行业数据报告 腾讯北极光工作室、Unity、字节跳动、芯动科技、芯驰科技、OPPO、阿里巴巴云游戏事业部、壁仞科技、南京睿悦信息 2023年11月已发布游戏显卡和专业显卡及AI人工智能深度学习GPU运算卡汇总FP32浮点性能排名天梯图 2023年11月总结主流游戏显卡及专业图形卡，AI人工智能推理训练GPU算力卡FP32浮点渲染对比图 对比图 RTX 6000 ADA RTX 5000 ADA RTX4500 ADA RTX4000 ADA RTX4000 SFF ADA GPU AD102 AD102 AD104 AD104 AD104 CUDA Cores 18176 12800 7680 6144 6144 张量/Tensor Cores 568 400 240 192 192 Boost频率 2.5 GHz 2.5 GHz 2.6 GHz 2.2 GHz 1.56 GHz 内存 48GB G6 ECC 32GB G6 ECC 24GB G6 ECC 20GB G6 EEC 20GB G6 EEC 内存总线 384-bit 256-bit 192-bit 160-bit 160-bit 内存频率 20 Gbps 18 Gbps 18 Gbps 18 Gbps 16 Gbps 最大带宽 960 GB/s 578 GB/s 432 GB/s 360 GB/s 320 GB/s FP32算力 91.1 TF 65.3 TF 39.6 TF 26.7 TF 19.2 TF 散热设计功耗/TDP 300 W 250 W 210 W 130 W 70 W 厂商建议零售价 S6,800 $6,400 $2,550 S1,250 $1,250 以下是资料来源：IDC及华西证券 主要国产AI芯片玩家 公司 产品型号 应用（训练或推理） 算力 频率 功耗 制程 寒武纪 思元370 思元290 思元270 训练+推理 训练 推理 256TOPS(INT8) 512TOPS(INT8) 128TOPS(INT8) / / 7nm   燧原科技 T20 T21 i20 训练 训练 推理 256TOPS（INT8） 256TOPS（INT8） 256TOPS（INT8）   1.5GHz 300w 300w 150w   / 昆仑芯 昆仑芯2代A I芯片 训练+推理 256TOPS（INT8）   / 7nm 平头哥 含光800 推理 820TOPS / / 12nm 沐曦 MAN100 训练+推理   / / 7nm 华为海思 HUAWEI Ascend310 HUAWEI Ascend910 边缘计算A I 16TOPS(INT8) 640TOPS(INT8) / 8w 310w 12nm N7+ 紫光展锐 SC9863A 边缘计算A I / 1.6GHz / / 后摩智能 ™H30 感存算A I 156TPOS / 35w / 云天励飞 DeepEye 2000 安防/人脸识别A I / / / 22nm 地平线 征程。5 自动驾驶Al 128TPOS / / 16nm 景熹微 JM9 图形处理 1.5TFLOPS(FP32) 1.5GHz / 14nm 龙芯中科 2K1000LA 可信+边缘计算A I / / 5w / 海光信息 深算一号 计算A I / 2GHz 350w 7nm 清微智能 TX8 训练+推理 / / / / 主要国产服务器玩家 公司名称 名称/型号   处理器 内存支持 Al加速卡/Al处理器 Al算力 浪潮科技 NF5468M6 2颗第三代Intel°Xeon°可扩展处理器(Ice Lake)， TDP 270W,支持3条UPI互联 支持32条DDR4 RDIMM/LRDIMM内存，速率最高支持3200MT/s / / 神州数码 KunTai A222 1*鲲鹏920处理器，24核，      主频2.6GHz 4个DDR4 RDIMM,最高速率3200MT/s内存保护支持ECC、SEC/DED、SDDC、Patrol scrubbing功能；单根内存条容量支持16GB/32GB/64GB/128GB 最大支持3张Atlas 300V视频解析卡或Atlas 3001 Pro推理卡或Atlas 300V Pro视频解析卡 最大420 TOPS INT8 KunTai A722 2*鲲鹏920处理器， 支持32、48、64核可选， 主频 2.6GHz 16个或32个DDR4 RDIMM,最高速率2933MT/s内存保护支持ECC、SEC/DED、SDDC、Patrol scrubbing功能；单根内存条容量支持16GB/32GB/64GB/128GB 最大支持8张，Atlas 300V视频解析卡或Atlas 3001Pro推理卡或Atlas 300VPro视频解析卡 最大1120 TOPS INT8 KunTai A924 4*鲲鹏920处理器， 支持48核，主频2.6GHz 支持32个DDR4内存插槽，速率最高2933MT/s内存保护支持ECC、SEC/DED、SDDC、Patrol scrubbing功能； 单根内存条容量支持32GB/64GB/128GB 8*昇腾910,支持直出100GRoCE网络接口 最大512Tops Int8或256Tops FP16 拓维信息 兆瀚RA2300-A 支持两颗华为鲲鹏920处理器，CPU主频2.6GHz。单CPU最多64个内核， 最大功率180w。 最多支持32个DDR4内存DIMM插槽，最高速率2933MT/s 支持Atlas 3001 Pro推理卡和Atlas 300V Pro视频解析卡 最大1.12 POPS INT8;最大560 TFLOPSPF16 兆瀚SA300 支持一颗华为鲲鹏920处理器，CPU主频2.6GHz。单CPU最多64个内核， 最大功率181w。 最多支持4个DDR4内存DIMM插槽，最高速率2934MT/s 支持Atlas 300I Pro推理卡/Atlas 300VPro视频解析卡 最大420 TOPS INT8或444路1080P 30 FPS视频解析(硬件解码能力) 兆瀚RA5900-A 支持四颗华为鲲鹏920处理器， CPU主频2.6GHz。单CPU最多64个内核，最大功率182w。 最多32个DDR4内存插槽，支持RDIMM。 单根内存条容量支持32 GB/64GB 8*异腾910 / 兆瀚RA2302-B 2*64核青松处理器 32个DDR4内存插槽，最高3200MT/s, 支持ECC 最大支持4个Atlas 3001/VPro 最大560 TPOS INT8 龙芯中科 KU 2208-L2 支持2颗国产龙芯3B4000处理器；8 核心主频1.8GHz-2.0GHz, 单颗功耗达50W 板载8个DDR4 DIMM扩展插槽， 支持DDR4 ECC RDIMM; 内存单根内存容量：8GB、16GB, 内存可达：128GB / / KU 2208-L3 支持2颗国产龙芯3C5000L处理器，高达32核心； 主频2.2GHz,功耗高达130W 板载8个DDR4 DIMM插槽， 支持双通道DDR4 ECC RDIMM, 支持内存单根内存容量：8GB、16GB、32GB、64GB ,支持至：512GB内存 / / 以下数据来源见华泰证券参考NVIDA GTC2023 目前 AI 训练主要采用：1）英伟达在 AI 训练 GPGPU：包括 V100/A100/H100（22 年下半 年开始量产出货）以及美国限制出口后英伟达推出的裁剪版 A800。2）AMD 推出的 AI 训 练芯片包括 MI 250/250X/300 NVIDIA AI 大模型训练芯片架构：计算单元+HBM+控制单元 body,td,th { font-size: 7.5px; } （1） CUDA：  CUDA  是一种将  GPU 作为数据并行计算设备的软硬件体系，不需要借助图 形学  API，而是采用了比较容易掌握的类  C 语言进行开发，开发人员能够利用熟悉的 C 语言比较平稳地从CPU  过渡到  GPU  编程。与以往的GPU 相比，支持  CUDA 的 GPU  在架构上有了显著的改进：1）采用了统一处理架构，可以更加有效地利用过去 分布在顶点着色器和像素着色器的计算资源；2）引入了片内共享存储器。两项改进使 得  CUDA 架构更加适用于通用计算，加上 2008 年后苹果、AMD、和 IBM 推出的 OpenCL 开源标准，GPGPU 在通用计算领域迅速发展。 2) 张量和矩阵核心：GPGPU 的大量硬件运算单元和高吞吐高带宽的存储设计能够提供 强大的计算能力，同时针对矩阵运算和卷积，在软件层面提供了灵活完善的加速库支 持，使得  GPGPU  能够充分地利用其硬件计算资源和存储资源,实现高吞吐的卷积计 算。为了进一步提升矩阵运算的性能，近年来 NVIDIA  和 AMD 的 GPGPU  增加了全 新的张量和矩阵核心大幅加速阵运算，而且还支持多种精度，使得  GPGPU  能够适应 深度神经网络不同场景、不同应用的精度需求。 3) HBM 存储器：新一代DRAM 解决方案，突破内存容量与带宽瓶颈。HBM 是一款新型 的CPU/GPU  内存芯片，通过将多颗DDR 颗粒利用3D 堆叠后和CPU/GPU 封装在一 起，以实现大容量、高位宽的DDR 组合阵列。通过增加带宽，扩展内存容量，让更大 的模型，更多的参数留在离核心计算更近的地方，从而减少内存和存储解决方案带来 的延迟。 4) 控制单元：CPU 包括运算逻辑部件、寄存器部件和控制部件等，是计算机的运算和控 制核心，注重通用性来处理各种不同的数据类型，由于CPU 结构中大部分晶体管用于 构建控制电路和存储单元，只有少部分用来完成实际运算工作，所以CPU 在大规模并 行计算能力上极为受限   GPU关键参数对比表    NVIDIA  AMD 产品型号 Tesla V100 Tesla A100 H100 MI100 MI 250 MI 250X MI 300                 GPU GV100 GA100 GH100 Arcturus Aldebaran Aldebaran 架构 Volta Ampere Hopper CNDA 1.0 CNDA 2.0 CNDA 2.0 CNDA 3.0 SM 80 108 132 SP 5,120CUDA 6,912CUDA 16,896CUDA 7,680 13,312 14,080 张量/矩阵核心单元 640 432 528 480 832 880 GPU超频频率/MHz 1,530 1,410 1,775 1,502 1,700 1,700 FP32单元峰值(GFLOPS) 15,670 19,490 67,000 23,100 45,260 47,870 FP64单元峰值(GFLOPS) 7,834 9,746 34,000 11,500 45,260 47,870 张量单元/矩阵峰值(TFLOPS,FP16) 125 312 1,979 184.6 362 383 存储器接口 4096-bit HBM2 5120-bit HBM2e 5120-bit HBM3 4096-bit HBM2 8192-bit HBM2e 8192-bit HBM2e HBM3 存储器大小 16GB 40GB 80GB 32GB 128GB 128GB 128GB TDP/瓦 300 250 700 300 560 560 晶体管数量/10亿 21.1 54.2 80 58 58 146 芯片大小/mm² 815 826 814 750 700+ 700+ 工艺/nm 12FFN 7 4 7 6 6 5/6 为了更好地兼容CUDA 平台，AMD在软件架构方面ROCm复制了 CUDA 的技术栈，支持 HIP (类 CUDA)和 OpenCL 两种 GPU 编程模型，开发者可以用类似 CUDA 的方式为 AMD 的 GPU 产品编程，从而在源代码层面兼容CUDA。 厂商 英伟达 AMD 时间   2006  2016 算法编程  CUDA使英伟达的GPU能够执行使用C、C++、Fortran、OpenCL、DirectCompute 和其他语言编写的程序。  支持HIP(类CUDA)和OpenCL两种GPU编程模型。其中  HIP的编程语法与CUDA相似，开发者可以用类似CUDA的 方式为AMD的GPU产品编程，从而在源代码层面上兼容CUDA。   排他性 CUDA仅适用于英伟达硬件   ROCm支持多种加速器厂商和架构，提供了开放的可移植性 和互操作性       英伟达主流推理芯片与国产推理芯片对比 2024英伟达GTC大会新推出的基于Blackwell芯片的HGX B200, B100参数对比图   HGX B200 HGX B100 Blackwell GPUs 8 8 FP4 Tensor Core 144 PetaFLOPS 112 PetaFLOPS FP8/FP6/INT8 72 PetaFLOPS 56 PetaFLOPS Fast Memory Up to 1.5 TE Up to 1.5TB Aggregate Memory Bandwidth Up to 64 TB/ Up to 64 TB/s Aggregate NVLink Bandwidth 14.4 TB/s 14.4 TB/s 单 G P U 性 能 FP4 Tensor Core 18 petaFLOPS 14 petaFLOPS FP8/FP6 TensorCore 9 petaFLOPS 7 petaFLOPS NT8 Tensor Core 9 petaOPS 7 petaOPs FP16/BF16 TensorCore 4.5 petaFLOPS 3.5 petaFLOPS TF32 Tensor Core 2.2 petaFLOPS 1.8 petaFLOPs FP64 Tensor Core 40 teraFLOPS 30 teraFLOPS GPU memory Bandwidth Up to 192 GB HBM3e|Up to 8 TB/s Max thermal design power (TDP) 1000W 700W Interconnect NVLink:1.8TB/s PCle  Gen6:256GB/s NVLink:1.8TB/s PCle  Gen6:256GB/s Server options NVIDIA HGX B200 partner and NVIDIA-Certified Systems with 8 GPUs NVIDIA HGX B200 partner and NVIDIA-Certified Systems with 8 GPUs  训练芯片需通过海量数据训 练出复杂的神经网络模型，使其适应特定的功能，对性能和精度有较高的要求，并需具备 一定的通用性。近年来， 国内厂商训练芯片产品硬件性能不断取得突破，但与市场主流英 伟达 A100 产品仍存在一定差距。以云邃 T20 产品为例，其 32 位单精度浮点性能达 32 TFLOPS，高于 A100 的 19.5 TFLOPS，且在功耗上更具优势，但内存宽带不足 A100 的 1/3， 在应对机器学习和深度学习的带宽需求上仍有差距。寒武纪去年年底推出思元 590 系列可 能在部分模型上由于其 ASIC 专用性表现出更优异的性能，但仍需要后期适配和技术支持  英伟达NVIDIA主流训练芯片与国产主要云端训练芯片对比 处理器名称 H100 PCle NVIDIA A100 80GB Pcle NVIDIA  A800 80GB Pcle 寒武纪  思元290 华为海思丹腾910 海光信息深算一号 摩尔线程MTT S3000 燧原云燧T20 壁仞科技BR100 逻辑核心数 14592       (CUDA) 6912 (CUDA ) 6912   (CUDA) 多核 弹性多核 4096(64 CUs) 4096 MUSA 24 GCU-CARE NA 训练计算性能 60 TFLOPS (FP32) 19.5  TFLOPS (FP32) 19.5  TFLOPS (FP32) 256 TOPS (INT16) 320 TFLOPS(FP16) NA 15.2 TFLOPS(FP32) 32  TFLOPS(FP32) 240 TFLOPS(FP32) 内存大小 80GB 80GB 80GB 32GB NA 32GB 32GB 32GB 64GB 内存带宽 2TB/S 2039GB/S 1935GB/S 1228GB/S NA 2014GB/S 448GB/S 1.6TB/S 1.64TB/S 功耗 350W 400W 300W 350W 310W 350W 250W 300W 450-550W 能效比 0.17 TFLOPSW 0.05 TFLOPS/W 0.07 TFLOPSW 0.73 TFLOPS/W (INT16) 1.03 TFLOPSW(FP16) NA 0.06 TFLOPS 0.11 TFLOPS/W 0.48 TFLOPS/W     body,td,th { font-size: 7.5px; } [点击下载]
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