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CEs 2023: AMD presenta el diseño XDNA

La compañía también está atacando el mercado del aprendizaje automático con nuevos aceleradores y también se presenta Magic Leap 2.

En CES, además de procesadores, chipsets de sistema y controladores de gráficos, AMD también se ha ocupado de las necesidades más profesionales, dentro de las cuales ha cobrado protagonismo el aprendizaje automático. La compañía destacó principalmente la arquitectura XDNA, que en realidad es una evolución completa del Xilinx adquirido anteriormente, el nuevo propietario solo agregó el nombre y se amplió la usabilidad, ya que también se distribuye a los clientes.

El concepto de la empresa es tener un entorno de software unificado desde los clientes, a través de los servidores, hasta la nube, por lo que no importa para qué región se desarrolle el software, podrá funcionar donde sea que haya un componente de arquitectura XDNA en el hardware.


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XDNA en sí mismo es altamente escalable, y su unidad central la proporcionan los llamados motores de IA de memoria local. Varios de estos pueden caber en un cuadrado, dependiendo de cuánta energía se necesite en el área objetivo. Lo que hace que el sistema sea tan eficiente es que puede adaptarse perfectamente a las redes neuronales, ya que se compone de capas que no son necesariamente uniformes en tamaño. Este último lo tiene en cuenta el XDNA y, dependiendo del tamaño, puede unir una cantidad diferente de subunidades a cada capa. En esta figura, el diseño se adapta de forma adaptativa a la red neuronal.


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Aunque AMD aún no ha revelado la arquitectura de componentes Ryzen AI de la APU Phoenix SoC presentada en CES, se considera que tiene un rendimiento limitado, ya que se diseñó principalmente para la etapa de descuento de aprendizaje automático, principalmente desde el punto de vista de atender las necesidades de el hogar.

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Un sistema más serio será el Alveo V70, que se puede insertar en la interfaz PCI Express 5.0, que también usa el diseño XDNA y todavía está dirigido a la fase de inferencia del aprendizaje automático, pero tiene un rendimiento más serio, lo que no es sorprendente. , ya que pretende encontrar un hogar para el mercado de servidores. Según AMD, el dispositivo diseñado originalmente por Xilinx proporciona refrigeración pasiva con un consumo de 75 vatios, tiene un rendimiento de 404 y 202 TOPS con tipos de datos INT8 y BFloat16, respectivamente, y puede decodificar simultáneamente un máximo de 96 canales Full HD. vídeo a través de su componente dedicado. El Alveo V70 ya está disponible para pre-pedido y se lanzará esta primavera.

AMD ya apunta a la fase de capacitación en aprendizaje automático con la serie Instinct, incluido el Instinct MI300, que llegará este año, en la segunda mitad del año. A diferencia de su predecesor, este sistema ya no es un acelerador clásico, sino una combinación de CPU y GPGPU, similar al funcionamiento básico de las APU, no solo construidas en un solo chip, sino compuestas por chips.


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Hay chiplets de 9 5 nm y 4 6 nm con contacto 3D complejo en la propia carcasa, junto con 128 GB de memoria estándar HBM3. Hasta ahora, AMD ha revelado mucho sobre el desarrollo que consiste en un total de 146 mil millones de transistores.La GPGPU usa la arquitectura CDNA 3, mientras que la CPU está construida a partir de núcleos Zen 4, de los cuales habrá un total de 24.

La pregunta principal podría ser, ¿por qué tienes que mover la CPU y la GPGPU a un solo contenedor? La respuesta a esto es que el sistema puede funcionar de manera más eficiente de esta manera, un buen ejemplo de ello es que el MI300 ofrecerá ocho veces más rendimiento de IA que el MI250X, y además de las tareas de IA, la relación rendimiento/consumo será cinco veces mayor. mejor.

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Por último, tenemos que mencionar Magic Leap 2, que es un Fue introducido en 2017 por Magic Leap. Se considera su sucesor, y en el nuevo sistema AMD proporciona un chip de sistema adaptado a las necesidades individuales, que utiliza núcleos Zen 2 e IGP basados ​​en la arquitectura RDNA 2.