AMD Radeon Vega Frontier Edition 專業卡將在6月27日上市，遊戲市場的 RX Vega 顯卡要到8月初才會能真的發布上市。與專業卡的16GB HBM 2 相比，RX Vega 顯卡使用的是8GB HBM 2，相比 NVIDIA 的 GTX 1080 Ti、Titan Xp 顯卡11GB、12GB 似乎有些吃虧，不過技術上不一樣，8GB HBM2 到底夠用不夠用？來看看 AMD Jeffrey Cheng 的解釋。
Techarp網站日前採訪了AMD高級院士Jeffrey Cheng，重點講解的就是 Vega 顯卡的記憶體架構，主要如下：
Vega 顯卡主要方向是處理大數據，因此設計異構記憶體架構（heterogenous memory architecture），具備更寬更平的尋址空間，還有HBCC主控。（1：34分）
大容量 DRAM 主要用於處理大數據，但是這種方式並不是最好的，因為大容量 DRAM 也會有成本及功耗上的問題。（2：54分）
AMD 設計了異構記憶體架構以支援多種儲存技術，包括 HBM 2 以及 AMD 早前宣布的 Radeon Solid State Graphic（簡稱RSSG）。
在任何特定情況下，GPU 處理的數據都是有限的，因此大容量 DRAM 沒什麼意義，更好的方式是快速快取 GPU 數據（比如使用 HBM 2），並且聰明地按照 GPU 要求轉移數據。（5：40分）
AMD 的異構記憶體架構可以輕易地集成未來的記憶體技術，比如儲存級記憶體（以Byte尋址，而非block區塊）（8：13分）
AMD Vega 顯卡的渲染器支援64bit尋址位寬，不過跟 NVIDIA 一樣，AMD 限制在了49bit，支援512TB虛擬尋址空間。（12：08、12：36及18：21分）
AMD Vega 可以全權連接 CPU 的48bit尋址空間，額外的空間主要留給自己的記憶體、儲存及寄存器等（12：16分）。此外，他們還看連接回 HBCC 及異構記憶體架構，支援各種不同的記憶體及儲存類型。
現在遊戲開發者通常自己管理數據及記憶體數據，由於記憶體容量有限，所以他們在這方面通常比較謹慎。（16：29分）
Vega 顯卡之後，AMD 希望開發者讓 GPU 自己管理記憶體和數據，HBCC 及異構記憶體架構會自己處理這些問題。（17：19分）
Vega 的記憶體架構剛開始不會對遊戲性能有很大影響，這主要是因為現在的遊戲開發者比較保守（PS：上面提到了這些問題了），不過在開發者讓 GPU 管理記憶體和數據之後，情況就會改變。（24：42分）
AMD Vega 顯卡的改良主要受益者是AI運算（比如深度學習），他們需要更大的數據。
來源：
http://www.expreview.com/54879.html
Techarp網站日前採訪了AMD高級院士Jeffrey Cheng，重點講解的就是 Vega 顯卡的記憶體架構，主要如下：
Vega 顯卡主要方向是處理大數據，因此設計異構記憶體架構（heterogenous memory architecture），具備更寬更平的尋址空間，還有HBCC主控。（1：34分）
大容量 DRAM 主要用於處理大數據，但是這種方式並不是最好的，因為大容量 DRAM 也會有成本及功耗上的問題。（2：54分）
AMD 設計了異構記憶體架構以支援多種儲存技術，包括 HBM 2 以及 AMD 早前宣布的 Radeon Solid State Graphic（簡稱RSSG）。
在任何特定情況下，GPU 處理的數據都是有限的，因此大容量 DRAM 沒什麼意義，更好的方式是快速快取 GPU 數據（比如使用 HBM 2），並且聰明地按照 GPU 要求轉移數據。（5：40分）
AMD 的異構記憶體架構可以輕易地集成未來的記憶體技術，比如儲存級記憶體（以Byte尋址，而非block區塊）（8：13分）
AMD Vega 顯卡的渲染器支援64bit尋址位寬，不過跟 NVIDIA 一樣，AMD 限制在了49bit，支援512TB虛擬尋址空間。（12：08、12：36及18：21分）
AMD Vega 可以全權連接 CPU 的48bit尋址空間，額外的空間主要留給自己的記憶體、儲存及寄存器等（12：16分）。此外，他們還看連接回 HBCC 及異構記憶體架構，支援各種不同的記憶體及儲存類型。
現在遊戲開發者通常自己管理數據及記憶體數據，由於記憶體容量有限，所以他們在這方面通常比較謹慎。（16：29分）
Vega 顯卡之後，AMD 希望開發者讓 GPU 自己管理記憶體和數據，HBCC 及異構記憶體架構會自己處理這些問題。（17：19分）
Vega 的記憶體架構剛開始不會對遊戲性能有很大影響，這主要是因為現在的遊戲開發者比較保守（PS：上面提到了這些問題了），不過在開發者讓 GPU 管理記憶體和數據之後，情況就會改變。（24：42分）
AMD Vega 顯卡的改良主要受益者是AI運算（比如深度學習），他們需要更大的數據。
來源：
http://www.expreview.com/54879.html
