Tidak mengejutkan bawa sonny plastation mengunakan GPU RDNA 2, kabar ini tentu sangat mengibur bagi para penggemar game PS5.

Inilah penjelasan mengapa produk AMD ini akan memuaskan para penggemar game untuk kualitas dan performa efek grafis yang super nyata.

Arsitektur RDNA 2 adalah fondasi untuk grafis game PC generasi berikutnya, spesifikasi konsol PlayStation 5 dan Xbox Series X yang sangat dinantikan.

Arsitektur RDNA yang inovatif pertama kali diperkenalkan pada E3 2019, dan sejak itu terus berkembang untuk menjadi ujung tombak generasi berikutnya dari game berperforma tinggi.

Bagaikan DNA yang menggerakkan game Anda, DNA yang menghidupkan game Anda, DNA yang terus berevolusi, dan dapat disimpulkan itu adalah penjelasan RDNA 2.

Pemrosesan Gambar Sangat Efisien

Unit pemrosesan grafis (GPU) adalah sirkuit elektronik khusus yang dirancang untuk memanipulasi dan mengubah memori dengan cepat guna mempercepat pembuatan gambar dalam buffer gambar yang ditujukan untuk output ke perangkat tampilan.

GPU digunakan dalam sistem tertanam, ponsel, PC, workstation, dan konsol game.

GPU modern dapat memanipulasi grafik komputer dan pemrosesan gambar dengan sangat efisien.

Strukturnya yang sangat paralel membuatnya lebih efisien daripada unit pemrosesan pusat (CPU) tujuan umum untuk algoritme yang memproses blok besar data secara paralel.

Di komputer pribadi, GPU dapat hadir pada kartu grafis atau tertanam di motherboard. Di CPU tertentu, mereka tertanam di chip CPU.

Pada 1970-an, istilah “GPU” awalnya adalah singkatan dari unit prosesor grafis.

menggambarkan unit prosesor yang dapat diprogram yang bekerja secara independen dari CPU dan bertanggung jawab untuk memanipulasi dan menampilkan grafik.

Kemudian, pada tahun 1994, Sony menggunakan istilah (yang sekarang singkatan dari prosesor grafis).

mengacu pada GPU Sony dari konsol PlayStation yang dirancang oleh Toshiba pada tahun 1994.

Istilah ini dipopulerkan pada tahun 1999 oleh Nvidia yang memasarkan GeForce 256 sebagai “GPU pertama di dunia”.

Itu disajikan sebagai “prosesor chip tunggal dengan transformasi terintegrasi, pencahayaan, setup / kliping segitiga dan mesin rendering”.

Rival ATI Technologies menciptakan istilah “Unit Pemrosesan Visual” atau VPU dengan merilis Radeon 9700 pada tahun 2002.

Dengan munculnya pembelajaran mendalam, pentingnya GPU telah meningkat.

Penelitian yang dilakukan oleh Indigo menemukan bahwa GPU bisa 250 kali lebih cepat daripada CPU saat melatih jaringan saraf dengan pembelajaran dalam.

Pertumbuhan eksplosif dari pembelajaran mendalam dalam beberapa tahun terakhir telah dikaitkan dengan munculnya GPU tujuan umum.

Ada beberapa persaingan di bidang ini dengan ASIC, terutama Tensor Processing Unit (TPU) Google. Namun, ASIC membutuhkan perubahan pada kode yang ada, dan GPU masih sangat populer.

Fungsi aritmatika

GPU modern menggunakan sebagian besar transistornya untuk melakukan kalkulasi yang berkaitan dengan grafik komputer 3D.

Selain perangkat keras 3D, GPU saat ini menawarkan akselerasi 2D dasar dan fungsi penyangga bingkai (biasanya dengan mode kompatibilitas VGA).

Kartu yang lebih baru seperti AMD / ATI HD5000-HD7000 bahkan tidak memiliki akselerasi 2D. Itu harus diemulasikan oleh perangkat keras 3D.

GPU awalnya digunakan untuk mempercepat pekerjaan intensif memori dari pemetaan tekstur dan rendering poligon.

Unit kemudian ditambahkan untuk mempercepat perhitungan geometris seperti memutar dan menerjemahkan simpul ke dalam sistem koordinat yang berbeda.

Perkembangan terkini dalam GPU mencakup dukungan untuk shader yang dapat diprogram.

Dapat memanipulasi simpul dan tekstur menggunakan banyak operasi yang sama yang didukung oleh CPU, oversampling dan teknik interpolasi untuk mengurangi aliasing, dan ruang warna presisi sangat tinggi.

Karena sebagian besar kalkulasi ini melibatkan operasi matriks dan vektor, para insinyur dan ilmuwan semakin mengeksplorasi penggunaan GPU untuk kalkulasi non-grafis.

Mereka sangat berguna untuk masalah paralel yang memalukan lainnya.

Dengan munculnya pembelajaran mendalam, pentingnya GPU telah meningkat. Penelitian yang dilakukan oleh Indigo menemukan bahwa GPU bisa 250 kali lebih cepat daripada CPU saat melatih jaringan saraf dengan pembelajaran dalam.

Pertumbuhan eksplosif dari pembelajaran mendalam dalam beberapa tahun terakhir telah dikaitkan dengan munculnya GPU tujuan umum.

Ada beberapa persaingan di bidang ini dengan ASIC, terutama Tensor Processing Unit (TPU) Google.

Namun, ASIC membutuhkan perubahan pada kode yang ada, dan GPU masih sangat populer.