AMD阐释详细战略以推动3000亿美元高性能和自适应计算解决方案市场进一步增长 。
2022年6月9日,AMD(纳斯达克股票代码:AMD)在财务分析师日上概述了其战略以实现下一阶段的增长 , 该战略由公司扩大高性能和自适应计算产品组合推动 , 涵盖数据中心、嵌入式、客户端和游戏市场 。
AMD董事会主席兼首席执行官苏姿丰博士表示:“AMD的高性能和自适应计算解决方案涵盖了从云计算 , PC机到通信和智能终端等一系列应用场景 。 我们的解决方案正发挥越来越大的作用 , 不断塑造定义未来计算的近乎每一项服务和产品的能力 。 我们完成对赛灵思具有转型意义的收购扩展了领先的计算引擎产品组合 , 这为AMD提供了重要机会 。 随着我们的高性能和自适应产品在3000亿美元多样化市场中占据更大份额 , 我们将实现收入持续强劲增长 , 并向股东提供令人信服的回报 。 ”
技术和产品组合更新
AMD宣布多代CPU核心、显卡和自适应计算架构路线图 , 其中包括以下方面的新细节:
“Zen 4”CPU 核心有望在今年晚些时候为全球首款高性能5nm x86 CPU提供动力 。 “Zen 4”相比“Zen 3”在运行桌面应用程序时预计IPC将提高 8%-10% , 每瓦性能提高25%以上 , 整体性能提高35% 。计划于2024年推出的“Zen 5”CPU 核心将全新设计构架 , 在广泛的工作负载和功能方面提供领先的性能和效率 , 并包括针对人工智能和机器学习的优化 。AMD RDNA 3游戏架构结合突破性小芯片(chiplet)设计、下一代AMD Infinity Cache(高速缓存)技术、业界领先的5nm制程技术 , 以及其他增强功能 , 相比前代产品每瓦性能可提高超过50% 。第四代Infinity架构 , 通过高速互联进一步扩展了AMD领先的模块化SoC设计方法 , 允许无缝集成AMD IP和第三方小芯片 , 以实现全新类别的高性能和自适应处理器 , 提供可定制的异构计算平台 。AMD CDNA 3架构在单个封装中结合了5nm小芯片、3D芯片堆叠、第四代 Infinity架构、下一代AMD Infinity Cache技术和HBM内存 , 采用统一内存编程模型 。 首个基于AMD CDNA 3架构的产品计划将于2023年推出 , 且与AMD CDNA 2架构相比预计可为AI训练工作负载提供超过5倍的每瓦性能 。AMD XDNA是来自赛灵思的基础架构IP , 包括FPGA架构和AI引擎( AIE ) 。 FPGA架构将自适应互连与FPGA逻辑和本地存储器相结合 , 而AI引擎则提供了针对高性能和高能效 AI与信号处理应用而优化的数据流架构 。 在未来 , AMD 计划将AMD XDNA IP整合到多个产品中 , 计划于2023年推出的AMD锐龙处理器将作为开端 。扩大数据中心解决方案产品组合
AMD展示了针对多种工作负载优化的下一代高性能CPU、加速器、数据处理单元(DPUs) , 和自适应计算产品的扩展产品组合 , 其中包括:
基于“Zen 4”和“Zen 4c”核心的第四代AMD EPYC(霄龙)处理器 。 基于“Zen 4”的“Genoa(热那亚)”:作为目前性能更强大的通用型服务器处理器 , 该处理器将于2022年第四季度推出 , 相较于栈顶的第三代EPYC处理器 , 其栈顶的产品可提供超过75%的更强企业级Java性能 。 基于“Zen 4c”的“Bergamo(贝尔加莫)”:该处理器有望成为适用于云原生计算的更强性能服务器处理器 , 其容器密度是第三代EPYC处理器的两倍以上 , 计划将于2023年上半年推出 。 基于“Zen 4”的“Genoa-X(热那亚-X)”:作为第四代EPYC处理器加强版本 , 该处理器采用AMD 3D V-Cache技术 , 可在关键型数据库和基数计算工作负载中实现业界领先的性能 。 基于“Zen 4”的“Siena(锡耶纳)”:首个为智能边缘和通信部署而优化的AMD EPYC处理器 , 该处理器可优化平台的成本和功耗 , 实现更高计算密度 。AMD Instinct MI300加速器 , 作为世界上首个数据中心APU , 与AMD Instinct MI200加速器相比 , 预计可提供超过8倍的AI训练性能 。 MI300加速器凭借突破性3D芯片设计 , 并结合AMD CDNA 3 GPU、“Zen 4”CPU , 高速缓存和HBM芯片 , 旨在为AI训练和HPC工作负载提供业界领先的显存带宽和应用延迟 。AMD Pensando DPU将强大的软件堆栈、贯穿始终的“zero trust security(零信任安全)”和业界领先的数据包处理器相结合 , 以打造出世界上更智能、性能更强劲的DPU , 该DPU目前已经在云和企业客户中大规模部署 。Alveo? SmartNIC 适用于超大规模客户部署 , 用于加速自定义工作负载 , 并将机密计算(confidential computing)扩展至互联接口 。加速打造无所不在的 AI 领域领导地位
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