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11F推: 不只是版本問題,ZLUDA三年後還是Alpha版219.70.128.119 03/02 09:48
12F→: 相容性很差,除了一些Benchmark,正常程式219.70.128.119 03/02 09:49
13F→: 幾乎沒一個可用。最重要的Pytorch支援也完219.70.128.119 03/02 09:51
14F→: 全不行。Intel跟AMD都相繼放棄不是沒原因219.70.128.119 03/02 09:52
21F推: Pytorch支援ROCM,但要有能力debug,219.70.128.119 03/02 10:34
22F→: 最好用docker,常常需要重新設定。最重要219.70.128.119 03/02 10:35
23F→: 的事,選有支援GPU,現在要7900xtx/xt/gre219.70.128.119 03/02 10:37
60F推: 不支援的GPU其實大部分可跑,但問題會更多219.70.128.119 03/02 18:55
61F→: 而且不能file bug report。換句話說,真有219.70.128.119 03/02 18:56
62F→: 問題,AMD不會處理。現在ROCM的AI相容性219.70.128.119 03/02 18:57
63F→: 越來越好,花點錢買有在支援名單上的划算219.70.128.119 03/02 18:58
67F推: 可以嘗試,但4080s的ai會比較強,n家有219.70.128.119 03/02 19:36
68F→: tensor core。但7900xtx有24GB,大記憶體219.70.128.119 03/02 19:36
69F→: 比效能要重要。219.70.128.119 03/02 19:37
70F推: 但這建立在你能處理問題上。n家的ai是沒219.70.128.119 03/02 19:39
71F→: 煩惱,支援完整。219.70.128.119 03/02 19:40
19F推: 酷,推推111.248.100.73 02/23 09:16
3F推: 買新不買舊。7500F36.224.244.52 02/20 16:12
34F推: RGT的消息準確率很低。沒參考價值111.248.100.73 02/20 12:03
12F推: CFD大都是memory bound。家用主機只有雙通111.248.99.179 02/10 16:36
13F→: 道,所以大概8核就滿載了。可考慮x3d,理111.248.99.179 02/10 16:37
14F→: 論上,有些模型x3d很有幫助,5700x3d剛好111.248.99.179 02/10 16:37
15F→: 出來,快買一買試試。111.248.99.179 02/10 16:38
3F→: 應該是庫存,數量好像不多219.70.128.119 02/02 21:26
37F→: 6800xt,啪,沒了。大家都蠻識貨的219.70.128.119 02/02 21:48
50F→: 跟4060ti比只是想說6800/xt是多划算,不是219.70.128.119 02/02 22:08
51F→: 在比性能。6800這價錢其實也不差219.70.128.119 02/02 22:09
53F→: 桃子網的rx6800還在賣18990219.70.128.119 02/02 22:10
7F推: 這怎麼可能是"忘了"。本來就需要時間測試36.224.231.130 02/02 09:22
8F→: 看上限在哪裡。為什麼1.0版很多人不買,就36.224.231.130 02/02 09:22
9F→: 是等調好再上。工程師真的忙的像狗一樣。36.224.231.130 02/02 09:23
10F→: 上面時間壓下來,明明時間不夠也只能硬上36.224.231.130 02/02 09:23
5F推: 建議um480。便宜,穩定。不然就台灣買大廠114.45.166.110 01/21 19:30
8F推: 這主要是驅動問題,不是硬體問題。應該是219.70.128.119 01/18 02:23
9F→: 不難解決,但要花時間改。219.70.128.119 01/18 02:24
17F推: RGT的弩摸都不太準。BM的core也跟ARC的不36.224.241.162 01/17 15:33
18F→: 一樣。ARC的simd是8 wide,BM是16 wide。36.224.241.162 01/17 15:34