"@janosaudron moi ce qui m'impressionne le plus, c'est de faire de tels scores alors que le Smartphone qui n'existait pas en l'an 2000, rassemblait un gros 55% d'utilisateurs - en 2024 il me semble -. De ce fait, je trouve étonnant que les plateformes consoles fassent d'aussi gros scores, et que le marché a même trouvé de quoi sortir une 10aine de "consoles-PC portables", desquelles la Steam Machine, Le Legion Go et le Xbox Rally se sont démarquées."

"@gamesebde3 :lol:"

"@zboubi480 merci pour le lien."

"voilà ce que j'ai trouvé : Sur les architectures RDNA 2, les opérations INT8 sont théoriquement deux fois plus rapides que les opérations FP16. Cette différence de performance s'explique par l'absence d'accélérateurs matériels dédiés (comme les WMMA sur RDNA 3 ou 4) pour les entiers sur RDNA 2, où le calcul INT8 doit utiliser les unités de calcul vectorielles standard. En revanche, FP16 bénéficie d'une largeur de bande et d'une logique optimisées pour les nombres flottants, mais avec un débit inférieur aux entiers sur cette génération spécifique. Débit théorique : Une carte RDNA 2 peut effectuer environ 512 INT8 ops/cycle/CU contre 256 FP16 ops/cycle/CU. Impact pratique : Pour des charges de travail comme l'upscaling (FSR 4 en mode INT8), l'utilisation du format INT8 permet de réduire le temps d'exécution de moitié par rapport au FP16, offrant ainsi une marge pour des algorithmes plus complexes ou une meilleure fluidité. Compatibilité : Contrairement au FP8 (exclusif à RDNA 4) ou au WMMA (exclusif à RDNA 3 et supérieur), l'INT8 est supporté sur RDNA 2 via l'instruction DP4A ou des calculs vectoriels, ce qui en fait la seule option performante pour l'IA légère sur cette architecture. Sony n'a pas misé sur l'évolutivité :bad: avec sa console standard."