新的 AMD XDNA 架构将使人工智能算法在未来的 Ryzen 处理器上尽可能高效地运行。
最近，很难不注意到 AMD公司 炒作 XDNA 和著名的 NPU 微处理器现已内置于 Ryzen 中。这是可以理解的——该公司希望在这个利基市场中找到自己的位置。毕竟，人工智能现在出现在所有设备上，包括个人电脑、平板电脑和笔记本电脑。
如果我们已经足够使用 RDNA 和 Zen 作为处理器架构，那么在 2023 年，另一种架构就会诞生，称为 XDNA。 AMD 决定开始 GPU、CPU 和 NPU 的新架构开发，这些架构将在未来的 Ryzen 处理器上尽可能高效地运行人工智能算法。事实上，我们看到这些组件会被放置在同一个芯片上。让我们仔细看看新的 XDNA 处理器架构 AMD 锐龙.
另请阅读： 关于 Neuralink Telepathy 芯片的所有信息：它是什么以及它如何工作
什么是 AMD XDNA？
AMD XDNA是支持AMD Ryzen处理器的NPU的架构，其芯片负责人工智能的特定任务。 AMD将其定义为“由人工智能引擎马赛克阵列组成的空间数据流NPU架构”。与 Zen 或 RDNA 一样，开发也在进行中：我们已经有了第一代 XDNA，最近发布了 XDNA 2 架构的更新。
神经网络运行的基础是数据从一层神经元到另一层的流动。假设有几层神经元，其中每个“点”执行一些计算功能 - 例如，矩阵乘法或卷积，然后数据传递到下一个神经元进行处理。层与层之间存在相当多的顺序依赖性。为了遵循这一点，Ryzen AI 引擎架构作为自适应数据流架构工作，它实际上可以使用大量计算并在阵列之间高效地传输数据。这可以在不访问外部存储器甚至高速缓存的情况下完成，这通常会消耗更多的电量并导致更长的延迟。
AMD开发了新的XDNA架构，以便在不花费大量能源和资源的情况下提供最大的计算密度。在XDNA架构中，我们可以看到IA或AI Engine机制以马赛克矩阵的形式组织起来。
马赛克本身由以下元素组成：
- VLIW矢量处理器
- 标量 RISC 处理器
- 用于存储数据、激活和系数的本地存储器
- 本地数据
传统架构通常使用缓存来检索重复数据，但 XDNA 并非如此。在这种情况下，神经处理器NPU使用自己的存储器和自己的数据流以低功耗运行，因为访问高速缓存会增加处理器的功耗。
我们在每个切片或马赛克中看到的矢量处理器用于机器学习和高级信号处理应用。他们保证每个AI引擎的运行频率超过1,3 GHz。这可以确保高效的功能、性能和低延迟。简单来说，生产力将会提高，而处理器的功耗将保持在较低水平。
标量处理器是一类简单的微处理器。该处理器每条指令处理一个数据元素（典型的数据元素可以是整数或浮点数）。与标量处理器不同，在向量处理器中，一条指令可处理多个数据元素。在新的AMD XDNA架构中，RISC标量处理器将用于连接模式和数据类型管理。
全新 AMD XDNA 架构已在 7040 年 2023 月推出的 Ryzen 中首次亮相。
该系列机型均采用4nm FinFET工艺规范制造，采用Zen 8架构的多达4个计算核心，并且还配备了相当强大的集成RDNA3显卡。此外，AMD Ryzen 7040成为该制造商首款配备硬件单元的处理器，用于通过人工智能相关算法加速计算。该AI引擎称为Ryzen AI，基于可扩展的XDNA架构。
Phoenix系列移动芯片首发包括三种型号：8核Ryzen 9 7940HS（8/16；4,0/5,2 GHz）、Ryzen 7 7840HS（8/16；3,8/5,1 GHz）和6核Ryzen 5 7640HS （6/12；4,3/5,0 GHz）。所有芯片均具有容量为 3 MB 的 L16 缓存缓冲区和每个核心 2 MB 的 L1 缓存。所有 CPU 的指定 TDP 均可在 35-54 W 范围内配置。
它采用了Xilinx的作品，AMD于去年初完成了对Xilinx的收购，耗资近50亿美元，因此集成的Ryzen AI单元可以认为是消费解决方案强化团队的第一个实际工作。
另请阅读： 我们都会变成全息图吗？ 全息术从理论到实践的发展
XDNA的优点
AMD公司本身就重点关注新XDNA架构的四大优势。首先，得益于新的架构，NPU可以在几分钟内完成编程和编译。此外，它还简化了机器学习开发人员的工作流程，并使人工智能的数据处理更加高效。
还值得理解的是，存在一个确定性优势，即所有现象和过程之间的关系更加密切，相互决定。开发人员表示，直接内存访问 (DMA) 机制本身使用芯片间连接来分配数据和指令内存。这将使处理器能够更有效地工作。
该架构本身的工作效率更高，因为 NPU 神经处理器提供了高计算密度和出色的能效。即NPU神经处理器的存在将成为新Windows 12开发的基础。即AMD未来将发布Ryzen处理器的新架构。
新架构的最大优势在于其可扩展性。因为由人工智能机制组成的 2D 矩阵允许在单个设备上扩展到数十到数百个图块。这确实是处理器性能的巨大进步。
也很有趣： 用简单的话说关于量子计算机
但AMD是如何在如此短的时间内实现这一目标的呢？
答案很简单：收购 Xilinx。让我提醒一下，2022年50月，AMD以亿美元的疯狂价格完成了对美国公司赛灵思的收购，这是微电路领域有史以来最大的一笔交易。通过这次特别的收购，AMD 正在通过大量重新编程的芯片产品组合，拓展其 CPU 和 GPU 的业务范围。
AMD XDNA本质上将是Xilinx用于FPGA框架的IP架构，以加速人工智能应用。该技术已经存在，AMD 只是想在便携式处理器或大众 APU 中实现它。
到目前为止，AMD 仅谈论采用 XDNA 8040 架构的新款 Ryzen 3，因为它们尚未展示。它们尚未上市，我们还没有看到具有不同型号或选项的桌子。而且，他们甚至没有在公司的官方网站上做广告。
AMD 市场上的最新产品是 Ryzen 7040，其中我们看到了“HS”变体和一些“HX”例外。 HS 型号结合了效率和性能，历史上我们见过 H 或 HX 具有最大功率。
AMD改变了便携式处理器的路线，取消了H和HX，只留下了HS和U。而且，该品牌几乎没有发布AMD Ryzen 3，最多只看到一款名为AMD Ryzen 3 7320U的芯片，什么也没有。更多的！
在技术特性方面，新款AMD Ryzen 8040（Hawk Point）处理器接近当前的Ryzen 7040（Phoenix）芯片。它们还将配备多达八个 Zen 4 核心，支持 SMT 技术，升压频率高达 5,2 GHz，以及第三代 RDNA 架构上的 Radeon 740M/760M/780M 图形单元。
据传言，该公司准备了三个独立的 Ryzen 8040 系列，它们在 TDP 方面有所不同：Ryzen 8x45HS（35-54 W）、Ryzen 8x40HS（20-30 W）和 Ryzen 8x40U（15-30 W）。有趣的是，较年轻的型号缺乏用于人工智能操作的 NPU 单元，并且可能基于更新的 Phoenix2 芯片构建。如果 AMD 可信的话，NPU 单元本身已经得到了改进，现在性能提高了 40%。
AMD 总裁 Lisa Su 承诺，首批搭载 AMD Ryzen 8040（Hawk Point）处理器的设备将于 2024 年第一季度末上市销售。
也很有趣： 改造火星：红色星球能否变成新地球？
AMD XDNA 的替代品：英特尔的低功耗岛
AMD 专注于其包含所有元素的 NPU，而英特尔更喜欢将芯片分为 4 个部分（图形、SoC、I/O 和计算）。我们感兴趣且可以与 AMD XDNA 竞争的部分位于 IO 块内部，称为低功耗岛。
在低功耗岛上，我们发现以下内容：
- 神经处理器NPU
- 内存控制器
- 两个低功耗电子芯
- 基础设施处理器IPU
- 多媒体引擎
- 屏幕移动器
- PUNIT微处理器
- 可伸缩织物
不仅如此，英特尔还在 SoC 镶嵌中加入了所谓的 E-Cores 低功耗岛 (LP)，旨在节省能源。这些内核帮助线程控制器运行轻量级进程和后台任务。
此功能是英特尔 Core Ultra 笔记本处理器的新增功能，该处理器也于 2023 年 月推出。我们可以在商店里找到这些芯片，而且它们的价格可以说不是很大众化。嗯，看来“人工智能党”要提高芯片的价格了。
也很有趣： 宇宙：最不寻常的太空物体
AMD XDNA 2 呢？
我认为有趣的是，就在两个月前，AMD 宣布了 XDNA 2。你能想象 Ryzen 与 Zen 2 和 Zen 5 在同一年推出吗？也许 AMD Ryzen 6 和 8040 也会发生类似的情况。
2024年，AMD Ryzen 8040还没有出现。但在同一个 Advancing AI 盛会上，AMD 开发者已经宣布了基于 Zen 5 的新款 Strix Point 处理器，该处理器将配备新的 XDNA 2 架构。如果我们没有测试 AMD Ryzen Hawk Point，想象一下我们能知道什么你对 XDNA 2 的看法：没什么。是的，AMD Ryzen 7040 配备了 XDNA，但 NPU 数量比 Ryzen 8040 少，因此在新处理器到来之前我们甚至无法做出任何猜测。
在发布会上，开发者声称新架构上的处理器比XDNA强大3倍，但我们不知道所提到的NPU架构有多强大，所以我们只能相信他们的说法。我希望AMD不要出于营销目的而夸大数字，因为他们之前曾试图从英特尔手中夺取桂冠，但在这个领域甚至没有接近。在桌面上，情况有所不同。
另请阅读： 詹姆斯·韦伯太空望远镜：要观察的 10 个目标
新的XDNA架构可以用于游戏吗？
目前还不清楚，但除非他们大张旗鼓地宣布这一点……看来我们将无法使用新的 XDNA 架构进行游戏。否则，鉴于 AMD 努力征服游戏世界，他们会立即对此大喊大叫。一切都是针对商业和AI机器学习应用，除非图形引擎有人工智能可以配合。如今，那里的应用领域非常广泛。
也许随着时间的推移，一切都会改变。我们将等待有关 XDNA 的新细节，并且一定会告诉您一切。
另请阅读：