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AMD首个RDNA 2 架构 GPU市场成为AI必争地

2020-03-21 09:16 ? 次阅读

  一、AMD RDNA 2 光线追踪效果演示,下一代显卡将支持

  3月20日消息 根据外媒WCCFTECH的报道,AMD发布了首个RDNA 2 架构 GPU 在微软DXR API下的光线追踪演示视频,下一代Radeon RX “Navi 2x”显卡将支持该技术。

  在AMD的演示中,官方展示了一个行走在未来场景中的机器人,视频中体现了光线追踪的反射和阴影效果,与当初英伟达发布的Demo效果有类似的感觉。

  AMD还发布了针对数据中心工作负载优化的新一代GPU架构。据了解,CDNA架构包含了第二代Infinity技术,可增强GPU和CPU之间的连接,并针对机器学习和高性能计算应用而优化,可专注于计算/张量操作,从而加速机器学习计算,而且可以通过Infinity Fabric互连的灵活设计,支持增强的企业级RAS特性与虚拟化技术。

  此外AMD表示,将和微软合作,在即将推出的AMD RDNA 2架构中为DirectX 12 Ultimate提供全面支持。通过这种架构为下一代AMD Radeon显卡和即将面世的XboxSeries X游戏机提供支持。

  二、GPU成为芯片大厂的焦点 争抢人工智能市场

  AMD近日发布了旗下新一代GPU架构CDNA,面向数据中心等高性能计算业务。英伟达则有望在3月22日线上举行的GTC 2020大会中发布新一代GPU架构Ampere。此外,更有消息称英特尔将继1998年之后,发布22年来首款用于独立显卡的GPU架构Xe。2020年,随着人工智能深度学习对高性能计算的需求越来越迫切,GPU正在成为芯片大厂的角力焦点。

  英伟达、AMD与英特尔三大芯片之所以如此积极地推进GPU的发展,与数据中心对高性能计算的需求密不可分。有专家分析指出,数据中心是人工智能深度学习最重要工作平台,快速完成对海量数据的多层次、多迭代模型分析处理是其一项关键性的工作。从2011年人工智能研究人员首次使用英伟达GPU为深度学习加速之后,GPU就在人工智能领域发挥着巨大作用。虽然许多厂商也在开发基于FPGA或者ASIC的人工智能芯片,但目前采用GPU加速的服务器仍是数据中心的主流。

  这也就使得芯片大厂不得不重视GPU的开发。2017年,英伟达推出面向数据中心业务的GPU TeslaV100 GPU,受到业界的广泛采用。此后英伟达继续在人工智能数据中心云端发力,研发面向不同平台的GPU加速解决方案,今年更将推出新一代GPU架构Ampere。研观天下报告指出,目前人工智能应用领域的发展速度快于底层芯片的发展速度,GPU是目前发展最为完善的一类人工智能芯片,是现阶段人工智能应用开发的首选。英伟达凭借其GPU的先发优势在人工智能的前端推理应用领域抢占了先机。

  此前,AMD虽然也有很多GPU和显卡产品,但采用的Vega核心本质上还是一款游戏型GPU。此次,AMD发布CDNA架构,专门针对数据中心计算进行了优化。可以看出,AMD在GPU的策略上,也正在走专业化,将面向数据中心的GPU架构与面向游戏优化的RDNA架构分开。

  技术分析师Patrick Moorhead表示,数据中心GPU并不需要消费类显卡的许多功能,比如显示和像素引擎、光线追踪等。计算型GPU通过删除这些元素可以节省成本,同时又可添加更多有助数据中心性能提升的逻辑组件,比如张量计算单元等。不过在高性能数据中心部署CDNA 架构GPU之前,AMD仍需在软件上加大投入。

  三、竞争从工艺到架构

  从技术趋势上看,随着数据中心深度学习对芯片处理能力以及低功耗需求的提高,GPU对制造工艺的选择也越来越严苛。三大GPU公司目前基本上都选择采用最先进的制造工艺。此前,英特尔财务官George Davis曾经表示,针对14纳米制程的产能不足问题,2020年将增加更多产能填补空缺。

  面对2020年陆续推出的新品,英特尔势必要想办法解决先进工艺产能的问题。近日有消息传出,英特尔计划将旗下独立显示GPU交由台积电6纳米工艺代工。更有消息称2022年英特尔还将采用台积电的3纳米工艺来生产。有业内人士分析,假如英特真的打算扩大外包代工份额,除了已经部分外包的芯片组之外,首先可能就是GPU,因为GPU相对CPU来说制造工艺上更为简单,而且以往台积电与英伟达在GPU制造上有着大量的合作,因而更有经验。

  至于AMD方面,CDNA架构GPU预计会在今年年底到明年年初面世,继续采用7nm工艺。AMD没有透露第二代CDNA 2的具体工艺,只说是更先进的节点,因而有可能采用5nm工艺。GPU也是先进工艺的追逐者。

  此外,GPU在计算架构上的革新也十分关键。GPU+CPU异构架构成为面向人工智能服务器的主流架构。研观天下指出,随着数据处理复杂度的逐步提升,服务器采用的处理系统并非只有采用GPU,或者只采用CPU。而是由CPU和GPU组合而成的异构系统,两种处理器各取所长,密集的处理任务交给GPU,复杂的逻辑运算交给CPU,两种处理器协同工作,提升系统的运算速率。

  AMD是目前唯一一家同时拥有x86处理器和独立显卡的供应商,这使其在CPU-GPU互连技术上具有优势。AMD在CPU和GPU之间采用Infinity Fabric技术进行连接,实现内存的一致性,可以减轻许多编码负担。此次发布的CDNA架构便采用了第二代Infinity技术,增强了GPU和CPU之间的连接。AMD还透露第三代Infinity Fabric将具有更高的性能,包括更高带宽、更低延迟的CPU-GPU互连,增强内存一体性能,以简化编程。

  本文由365bet体育官网发烧友综合报道,内容参考自IT之家、中国365bet体育官网报等,转载请注明以上来源。

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