此外,AMD 宣布了与特斯拉和三星的合作,首先将 RDNA 2 游戏架构引入到汽车市场,特斯拉 Model S 和 Model X 中全新设计的信息娱乐系统将由 AMD 锐龙嵌入式 APU 和基于 AMD RDNA 2 架构的 GPU 驱动,支持 3A 级游戏。
AMD还发布了面向发烧级和消费PC的全新AMD 锐龙处理器;最新的第三代AMD EPYC处理器带来的数据中心领先性能;以及为游戏玩家提供的全套最新AMD图形技术。
高性能计算如何理解?它的市场规模如何?未来与应用结合会有哪些方向?6月9日,在南京半导体大会高峰论坛上,AMD大中华区总裁潘晓明带来了最新解读。
图:AMD大中华区总裁潘晓明
潘晓明首先介绍了计算芯片的市场概况。根据Gartner2020年第四季度的数据,全球半导体市场的总价值达到4500亿美元,相对于2019年的4190亿美元有非常可观的增长。
其中,计算市场拥有2390亿美元,大约占到整个市场的一半以上,涵盖微处理器、控制器、专用集成电路和FPGA等关键技术;存储市场达到1230亿美元,包括熟知的DRAM、NAND等,余下的880亿美元包括模拟器件、分离器件、传感器等。AMD主要聚焦的领域也正是在高性能计算。
2020年以来,受疫情影响,远程办公、居家学习、居家娱乐等应用的兴起,进一步刺激对大数据、云服务的需求增长,各个行业、企业数字化转型的速度明显加快。而高性能计算、云计算和虚拟化、大数据分析等一系列的应用场景都会带来非常大的工作覆盖,这背后所需要的是强大的算力支持。AMD认为,我们要使得CPU和GPU不断迭代,才能够满足市场对算力的持续增长需求。
在半导体的发展历程中,摩尔定律起到了关键作用,一直以来摩尔定律都带来了性能的显著提升,但现在增速在减缓,平均每3年密度才增加1倍,每3.6年能效增长1倍。
在半导体设计的黄金时代,业界可通过新的制程大大降低每个晶体管的成本,同时得到性能的提升,现在,每进入一个新的节点,需要更长的时间才能保证工艺的成熟和稳定,然而,新制程的成本又在显著增加。可以看到从45纳米到14纳米到16纳米这个阶段成本的增加不是很明显,但是当从14纳米进入到7纳米以及下一代5纳米时成本增加非常明显,我们意识到性能的提升不能仅仅依赖于制程的进步,需要更多其他方面创新来驱动性能和算力提升。
AMD的尝试结果是,制程技术的演进大概占到性能提升的40%,平台和设计优化变得更为重要,它涵盖了从处理器、微架构、模块之间如何连接以及硬件和软件系统优化等所有内容占据了系统提升的60%的比重。上述组合实现了平均每2.5年提升2倍性能。
在AMD,我们不断推动设计优化和平台优化,在微架构方面基于CDNA结构、RDNA结构,我们拥有长期的技术路线图,这使得每一代CPU和GPU架构都有持续的性能提升,实现技术跨越式的发展。以刚刚结束的2021年台北电脑展中,AMD展示了最新的封装技术为例,3D堆叠技术早就用在闪存上,今天AMD把这个技术带在CPU上,突破性将AMD芯片架构以3D堆叠技术相结合,可以提高超过2D芯片200倍的互联密度,与现有的3D封装解决方案相比密度也可达到15倍以上。
除此以外,AMD在SOC设计上不断取得突破。在传统架构中,往往采取单片的电路设计,而在2017年我们推出第一代EPYC处理器上率先采用了Chipleb技术,通过AMD独特的技术将4个SOC相互连接,之后在第二代EPYC处理器上我们又通过AMD的infinity技术将8个7纳米chipledCPU和1个12纳米ChinletI/O相互连接,现在已经推出第三代EPYC处理器,继续用Chipled架构为行业带来领先性能。
潘总表示,人工智能、机器学习、深度学习等基础应用对算力、性能都要求极高,通用CPU的表现相对受限制,这时我们需要其他的技术配合,比如通用GPU和半定制SOC以及FPGA,处理更复杂的特殊的工作负载,异构计算因此兴起,并将成为未来高性能计算发展趋势的关键之一。
他介绍了今天和未来的工作负载需要强大的计算能力,异构计算是关键的未来趋势。AMD未来在计算、图形和解决方案的三个方面聚焦高性能计算,在持续发展的行业中保持高性能计算领导力。
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