По слухам, AMD представит версию Radeon RX 9070 XT на 32 ГБ в этом году

Линейка AMD RDNA 4, то есть серия RX 9000, как мы знаем, включает графические процессоры на базе Navi 48 и Navi 44, и первыми, которые будут запущены, станут RX 9070 XT и RX 9070 в марте. Что касается их спецификаций, эти графические процессоры будут поставляться с 16 ГБ видеопамяти GDDR6, но некоторые слухи предполагают, что AMD может работать над выпуском еще одного графического процессора серии RX 9070, но с вдвое большим объемом видеопамяти. Участник форума Chiphell 'zhangzhonghao' указал, что AMD планирует еще одну версию RX 9070/XT с большим объемом видеопамяти до 32 ГБ.

Кроме того, в оригинальном посте он поясняет, что дата выпуска может быть назначена на этот год, вероятно, на первую половину. В недавнем посте он также заявил, что ее запуск может произойти до конца второго квартала. Поскольку вы можете задаться вопросом, является ли это PRO-картой для профессиональных рабочих нагрузок, то инсайдер предполагает обратное. RX 9070 или RX 9070 XT с 32 ГБ предположительно будут выпущены в игровой линейке, но нацелены на рабочие нагрузки ИИ, требующие большего объема видеопамяти, но их по-прежнему могут использовать для игр, как и версии на 16 ГБ.

Тем не менее, если графический процессор получит емкость VRAM 32 ГБ, AMD придется установить 16 модулей памяти GDDR6 по 2 ГБ, что невозможно только на передней стороне. AMD придется установить половину из них сзади, чтобы достичь конфигурации VRAM 32 ГБ. В настоящее время модули памяти GDDR6 объемом 4 ГБ не существуют, и это наверняка заметно увеличит стоимость графического процессора из-за новых проблем.

Ширина шины памяти останется прежней — 256 бит, и, поскольку скорость памяти 20 Гбит/с также сохранится, общая пропускная способность памяти не изменится. Это будет первый игровой графический процессор AMD объемом 32 ГБ, что на бумаге выглядит потрясающе, но на самом деле он будет недостаточно мощным, чтобы использовать потенциал такого огромного размера VRAM в играх. Однако в других задачах, требующих большого объема памяти, таких как ИИ (большие модели LLM), это должно ускорить процесс.