Un nuevo dato atribuido a AMD RDNA 5 apunta a un importante salto en el procesamiento de operaciones FP4 y FP8, con hardware dedicado para cálculos matriciales integrado directamente en sus Compute Units.
AMD estaría preparando un importante salto en las capacidades de inteligencia artificial de sus próximas GPU con RDNA 5. Un nuevo rumor apunta a que la arquitectura podría ofrecer aproximadamente el doble de capacidad de cálculo matricial FP4 y FP8 por SIMD frente a RDNA 4 y NVIDIA Blackwell.
La información surge de una nueva respuesta de Kepler_L2 sobre las capacidades de procesamiento matricial que tendrá RDNA 5. Al ser consultado sobre el rendimiento esperado en operaciones FP8 y FP4 frente a las GPU de la serie GeForce RTX 50, el filtrador afirmó que RDNA 5 funcionaría a la mitad de la tasa por SIMD respecto de gfx1250, pero que eso igualmente la colocaría en aproximadamente el doble de gfx12 y Blackwell.
Para entender la comparación, gfx12 corresponde a la arquitectura RDNA 4 de AMD, mientras que gfx1250 es una arquitectura de GPU de AMD orientada a cargas de trabajo de mayor capacidad de cómputo e inteligencia artificial. Por su parte, Blackwell es la arquitectura utilizada por las GeForce RTX 50.
El dato resulta especialmente relevante porque no estaría hablando únicamente de una mejora de software. Según la información filtrada, AMD incorporaría hardware específico para operaciones matriciales directamente dentro de las Compute Units de RDNA 5, aumentando considerablemente la capacidad disponible para ejecutar cargas de IA.
RDNA 5 apostaría por más hardware dedicado a IA
La incorporación de unidades especializadas para operaciones matriciales permitiría que las futuras GPU de AMD ejecuten determinados cálculos de inteligencia artificial sin depender exclusivamente de los recursos tradicionales de procesamiento gráfico.
La compañía ya utiliza este tipo de hardware en sus productos orientados a inteligencia artificial y centros de datos. Sus arquitecturas CDNA incorporan Matrix Cores diseñados específicamente para este tipo de cargas, con soporte para formatos como FP4, FP8, BF16 y otros tipos de datos utilizados en modelos de IA.
La novedad estaría en trasladar una capacidad de este tipo de forma mucho más agresiva hacia una arquitectura destinada también al mercado de consumo.
El rumor sostiene que un núcleo de RDNA 5 tendría la mitad de la tasa de procesamiento matricial por SIMD de gfx1250, pero aun así duplicaría aproximadamente la capacidad de RDNA 4 y Blackwell en operaciones de baja precisión como FP4 y FP8.
Esto no significa que una futura Radeon vaya a ofrecer automáticamente el doble de rendimiento general que una GeForce RTX 50. La comparación corresponde a un tipo específico de operación y, además, el rendimiento de una GPU depende de muchos otros factores, como la cantidad total de unidades, frecuencias, memoria, ancho de banda, arquitectura y eficiencia del software.
Sin embargo, sí muestra hacia dónde estaría llevando AMD el diseño de RDNA 5: una mayor integración entre el procesamiento gráfico tradicional y las cargas de inteligencia artificial.
IA y Ray Tracing podrían estar cada vez más relacionados
Este aumento en la capacidad matricial también puede tener consecuencias importantes para el renderizado de videojuegos, especialmente a medida que el Ray Tracing y el Path Tracing requieren técnicas de reconstrucción y reducción de ruido cada vez más sofisticadas.
Cuando una escena utiliza Path Tracing, calcular una cantidad suficiente de rayos para obtener una imagen completamente limpia puede resultar extremadamente costoso. Una de las soluciones utilizadas por la industria consiste en trabajar con una cantidad menor de muestras y utilizar algoritmos de inteligencia artificial para reconstruir información que no fue calculada directamente.
AMD ya está avanzando en esta dirección. Su actual suite FSR Redstone incluye FSR Ray Regeneration, una tecnología que utiliza aprendizaje automático para reconstruir detalles de iluminación a partir de muestras de Ray Tracing, reduciendo el ruido y el costo de renderizado.
Esto adquiere todavía más importancia después de los rumores recientes sobre RDNA 5, que apuntan a una evolución de las capacidades de Neural Rendering de AMD. La compañía estaría buscando utilizar información del propio motor 3D para sus futuros procesos de reconstrucción y renderizado, en lugar de depender únicamente del análisis de imágenes terminadas.
Si la información de hoy termina siendo correcta, la mayor capacidad de cálculo matricial de RDNA 5 proporcionaría el hardware necesario para ejecutar este tipo de algoritmos con una carga menor sobre las unidades encargadas del procesamiento gráfico tradicional.
En otras palabras, el objetivo no sería únicamente conseguir más potencia para rasterización o Ray Tracing, sino contar con suficiente capacidad de IA para que las técnicas de reconstrucción, reducción de ruido y Neural Rendering puedan ejecutarse de forma más integrada en la propia GPU.
RDNA 5 apunta a un salto importante en IA
La información también ayuda a poner en contexto los rumores anteriores sobre RDNA 5.
Durante los últimos días, diferentes filtraciones apuntaron a que AMD estaría preparando una arquitectura con frecuencias de hasta 3,4 GHz, nuevas capacidades de Neural Rendering y una importante mejora en el procesamiento matricial. También se indicó que AT2 sería el único chip de la familia destinado a una GPU de PC durante 2027, mientras que otros diseños llegarían en 2028.
La información publicada hoy agrega una pieza más a ese panorama: RDNA 5 podría incorporar una capacidad de procesamiento de IA considerablemente superior por SIMD, incluso en comparación con Blackwell, la arquitectura que actualmente impulsa las GeForce RTX 50.
Esto también explica por qué la comparación con NVIDIA resulta cada vez más relevante. Las GPU de la compañía cuentan desde hace varias generaciones con hardware dedicado para IA, y Blackwell incorporó Tensor Cores de quinta generación junto con soporte para FP4 y tecnologías como DLSS.
La estrategia de AMD parece apuntar ahora a reducir esa diferencia mediante una mayor presencia de hardware matricial dentro de sus GPU de consumo.
Por ahora, no obstante, todas las cifras de rendimiento de RDNA 5 deben considerarse especulativas. AMD no confirmó oficialmente la cantidad de capacidad FP4/FP8 de la arquitectura ni que vaya a duplicar a Blackwell en este tipo de operaciones.
Tampoco existe todavía evidencia independiente que permita traducir esta supuesta ventaja de cálculo matricial en una cifra concreta de rendimiento en videojuegos. La eventual mejora en Path Tracing, Neural Rendering o Ray Regeneration dependerá tanto del hardware como de la implementación de cada tecnología y de la utilización que hagan los desarrolladores.
Si el dato termina siendo correcto, RDNA 5 podría representar un cambio importante para las GPU Radeon: además de incrementar el rendimiento gráfico tradicional, AMD estaría diseñando la arquitectura alrededor de una capacidad de IA mucho más potente y directamente integrada en sus Compute Units.
