AMD spricht über die Zukunft von RDNA und will NPCs in Spielen durch KI intelligenter machen

Ende 2022 veröffentlichte ein japanisches Medienunternehmen ein Interview mit Führungskräften von AMD, die für das Grafikgeschäft des Unternehmens verantwortlich sind. Sie wurden zur aktuellen Generation der RDNA-Architekturen befragt, aber auch dazu, was vielleicht als Nächstes kommen könnte.

Das Interview konzentriert sich auf viele wichtige Themen, wie Primitive und Mesh-Shader und wie sie von PS5/Xbox-Konsolen genutzt werden, aber auch auf Multi Draw Indirect (MDI). AMDs RDNA3-Implementierung der MDI-Beschleunigung ist bereits 2,3-mal effizienter als die letzte Generation. Das Interview enthält keine Aussagen, die RDNA4 als X-mal schneller“ oder effizienter als RDNA3 deklarieren würden. David Wang betonte jedoch die Wichtigkeit von künstlicher Intelligenz und wie diese mit der AMD-Strategie in der Zukunft korreliert.

Die RDNA3-Architektur bietet bereits KI-Beschleunigung durch WMMA-Matrix-Multiplikationen (ein ähnlicher Block wie NVIDIA Tensor- und Intels XMX Engine-Einheiten). Der 4Gamer-Redakteur erwähnt zudem, dass die RDNA3-Implementierung ziemlich bescheiden ist, wenn es um die FP16-Rechenleistung dieser Einheit geht (bis zu 123 TFLOPs), was langsamer ist als die 330 TFLOPs der RTX 4090 und sogar kleiner als die Intel Arc A770 mit 138 TFLOPs. Es erübrigt sich zu sagen, dass AMD hier noch viel Raum für Verbesserungen hat.

The reason why NVIDIA is actively trying to use AI technology even for applications that can be done without using AI technology is because NVIDIA has installed a large-scale inference accelerator in the GPU. In order to make effective use of it, it seems that they are working on a theme that needs to mobilize many inference accelerators. That’s their GPU strategy, which is great, but I don’t think we should have the same strategy. We are focused on including the specs that users want and need to give them enjoyment in consumer GPUs. Otherwise, users are paying for features they never use. We believe that inference accelerators that should be implemented in gamers’ GPUs should be used to make games more advanced and fun.

[..] The movement and behavior of enemy characters and NPCs are probably the most obvious examples [for AI cores]. Also, even if AI is used for image processing, AI should be in charge of more advanced processing. Specifically, a theme such as “neural graphics”, which is currently gaining momentum in the 3D graphics industry, may be appropriate.

— David Wang, AMD 

Im Gegensatz zu NVIDIAs Inferenzprozessor, der sich auf Bildverarbeitungsfunktionen wie Super-Sampling-Technologien konzentriert, kann AMD ähnliche Ergebnisse ohne spezielle KI-Kerne erzielen. Allerdings kann die Leistung von KI-Kernen auch anderweitig genutzt werden. AMD sieht den Zweck eines KI-Kerns über die Bildverarbeitung hinausgehen. Diese Art von KI-Kern könnte ebenso gut dazu verwendet werden, NPCs in Spielen intelligenter zu machen. Wang behauptet, dass die KI dafür sorgen könnte, dass die NSCs intelligentere Aufgaben und fortgeschrittenere Aufgaben innerhalb der Spielmechanik ausführen. Obwohl die KI-Beschleunigung für Spielcharaktere wahrscheinlich ehrgeiziger zu implementieren ist als Technologien wie Superresolution oder Raytracing, könnte dies der interessanteste Bereich sein, in dem sich GPUs in Zukunft weiterentwickeln werden.

Quelle: 4Gamer, Wccftech