新的 AMD XDNA 架構將使人工智慧演算法在未來的 Ryzen 處理器上盡可能高效地運作。
最近，很難不注意到 AMD 炒作 XDNA 和著名的 NPU 微處理器現已內建於 Ryzen 中。這是可以理解的——該公司希望在這個利基市場中找到自己的位置。畢竟，人工智慧現在出現在所有設備上，包括個人電腦、平板電腦和筆記型電腦。
如果我們已經足夠使用 RDNA 和 Zen 作為處理器架構，那麼在 2023 年，另一種架構就會誕生，稱為 XDNA。 AMD 決定開始 GPU、CPU 和 NPU 的新架構開發，這些架構將在未來的 Ryzen 處理器上盡可能高效地運行人工智慧演算法。事實上，我們看到這些組件會被放置在同一個晶片上。讓我們仔細看看新的 XDNA 處理器架構 AMD 銳龍.
另請閱讀： 關於 Neuralink Telepathy 晶片的所有資訊：它是什麼以及它如何工作
AMD XDNA 是什麼？
AMD XDNA是支援AMD Ryzen處理器的NPU的架構，其晶片負責人工智慧的特定任務。 AMD定義為「由人工智慧引擎馬賽克陣列組成的空間資料流NPU架構」。與 Zen 或 RDNA 的情況一樣，開發也在此處進行：我們已經擁有第一代 XDNA，並且最近發布了 XDNA 2 架構的更新。
神經網路運作的基礎是資料從一層神經元到另一層的流動。假設有幾層神經元，其中每個“點”執行一些計算功能 - 例如，矩陣乘法或卷積，然後資料傳遞到下一個神經元進行處理。層與層之間存在相當多的順序依賴性。為了遵循這一點，Ryzen AI 引擎架構作為自適應資料流架構工作，它實際上可以使用大量運算並在陣列之間有效地傳輸資料。這可以在不存取外部記憶體甚至高速緩存的情況下完成，這通常會消耗更多電量並導致更長的延遲。
AMD開發了新的XDNA架構，以便在不花費大量能源和資源的情況下提供最大的運算密度。在XDNA架構中，我們可以看到IA或AI Engine機制以馬賽克矩陣的形式組織起來。
馬賽克本身由以下元素組成：
- VLIW向量處理器
- 標量 RISC 處理器
- 用於儲存資料、啟動和係數的本機記憶體
- 本地數據
傳統架構通常使用快取來檢索重複數據，但 XDNA 並非如此。在這種情況下，神經處理器NPU使用自己的記憶體和自己的資料流以低功耗運行，因為存取高速緩存會增加處理器的功耗。
我們在每個切片或馬賽克中看到的向量處理器用於機器學習和高級訊號處理應用。他們保證每個AI引擎的運作頻率超過1,3 GHz。這可以確保高效的功能、效能和低延遲。簡單來說，生產力將會提高，而處理器的功耗將保持在較低水準。
標量處理器是一類簡單的微處理器。此處理器每條指令處理一個資料元素（典型的資料元素可以是整數或浮點數）。與標量處理器不同，在向量處理器中，一條指令可處理多個資料元素。在新的AMD XDNA架構中，RISC標量處理器將用於連接模式和資料類型管理。
全新 AMD XDNA 架構已在 7040 年 2023 月推出的 Ryzen 中首次亮相。
此系列機型均採用4nm FinFET製程標準製造，採用Zen 8架構多達4個運算核心，也整合了相當強大的RDNA3整合顯示卡。此外，AMD Ryzen 7040成為該製造商首款配備硬體單元的處理器，用於透過人工智慧相關演算法加速運算。這款AI引擎稱為Ryzen AI，基於可擴展的XDNA架構。
Phoenix系列行動晶片首發包括三種型號：8核心Ryzen 9 7940HS（8/16；4,0/5,2 GHz）、Ryzen 7 7840HS（8/16；3,8/5,1 GHz）和6核心Ryzen 5 7640HS （6/12； 4,3/5,0 GHz）。所有晶片均具有容量為 3 MB 的 L16 快取緩衝區和每核心 2 MB 的 L1 快取。所有 CPU 的指定 TDP 可在 35-54 W 範圍內配置。
它採用了Xilinx的作品，AMD於去年初完成了對Xilinx的收購，耗資近50億美元，因此整合的Ryzen AI單元可以認為是消費解決方案強化團隊的第一個實際工作。
另請閱讀： 我們都會變成全息圖嗎？ 全息從理論到實踐的發展
XDNA的優點
AMD公司本身就聚焦在新XDNA架構的四大優勢。首先，由於新的架構，NPU可以在幾分鐘內完成程式設計和編譯。此外，它還簡化了機器學習開發人員的工作流程，並使人工智慧的資料處理更有效率。
另外值得理解的是，存在著一個確定性優勢，即所有現象和過程之間的關係更加密切，相互決定。開發人員表示，直接記憶體存取 (DMA) 機製本身使用晶片間連接來分配資料和指令記憶體。這將使處理器能夠更有效地工作。
架構本身的工作效率更高，因為 NPU 神經處理器提供了高運算密度和出色的能源效率。即NPU神經處理器的存在將成為新Windows 12開發的基礎。即AMD未來將發布Ryzen處理器的新架構。
新架構的最大優勢在於其可擴展性。因為由人工智慧機制組成的 2D 矩陣允許在單一裝置上擴展到數十到數百個圖塊。這確實是處理器效能的巨大進步。
也很有趣： 關於量子計算機 簡單來說
但AMD是如何在如此短的時間內實現這一目標的呢？
答案很簡單：收購 Xilinx。讓我提醒一下，2022年50月，AMD以億美元的瘋狂價格完成了對美國公司賽靈思的收購，這是微電路領域有史以來最大的一筆交易。透過這次特別的收購，AMD 正在透過大量重新編程的晶片產品組合，拓展其 CPU 和 GPU 的業務範圍。
AMD XDNA本質上將是Xilinx用於FPGA框架的IP架構，以加速人工智慧應用。該技術已經存在，AMD 只是想在便攜式處理器或大眾 APU 中實現它。
到目前為止，AMD 僅談論採用 XDNA 8040 架構的新 Ryzen 3，因為它們尚未展示。它們尚未上市，我們還沒有看到具有不同型號或選項的桌子。而且，他們甚至沒有在公司的官方網站上做廣告。
AMD 市場上的最新產品是 Ryzen 7040，其中我們看到了「HS」變體和一些「HX」例外。 HS 型號結合了效率和性能，歷史上我們見過 H 或 HX 具有最大功率。
AMD改變了便攜式處理器的路線，取消了H和HX，只留下了HS和U。而且，該品牌幾乎沒有發布AMD Ryzen 3，最多只看到一款名為AMD Ryzen 3 7320U的晶片，什麼也沒有。更多的！
在技術特性方面，新款AMD Ryzen 8040（Hawk Point）處理器接近目前的Ryzen 7040（Phoenix）晶片。它們還將配備多達八個 Zen 4 核心，支援 SMT 技術，升壓頻率高達 5,2 GHz，以及第三代 RDNA 架構上的 Radeon 740M/760M/780M 圖形單元。
據傳言，該公司準備了三個獨立的 Ryzen 8040 系列，它們在 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，較年輕的型號缺乏用於人工智慧操作的 NPU 單元，並且可能基於更新的 Phoenix2 晶片構建。如果 AMD 可信的話，NPU 單元本身已經得到了改進，現在性能提高了 40%。
AMD 總裁 Lisa Su 承諾，首批搭載 AMD Ryzen 8040（Hawk Point）處理器的設備將於 2024 年第一季末上市銷售。
也很有趣： 地球化火星：紅色星球會變成新地球嗎？
AMD XDNA 的替代品：英特爾的低功耗島
AMD 專注於其包含所有元素的 NPU，而英特爾更喜歡將晶片分為 4 個部分（圖形、SoC、I/O 和計算）。我們感興趣且可以與 AMD XDNA 競爭的部分位於 IO 區塊內部，稱為低功耗島嶼。
在低功耗島上，我們發現以下：
- 神經處理器NPU
- 內存控制器
- 兩個低功耗電子芯
- 基礎設施處理器IPU
- 多媒體引擎
- 螢幕移動器
- PUNIT微處理器
- 可伸縮織物
不僅如此，英特爾還在 SoC 鑲嵌中加入了所謂的 E-Cores 低功耗島 (LP)，旨在節省能源。這些核心幫助執行緒控制器運行輕量級進程和後台任務。
此功能是英特爾 Core Ultra 筆記型電腦處理器的新增功能，該處理器也於 2023 年 月推出。我們可以在商店裡找到這些晶片，而且它們的價格可以說不是很大眾化。嗯，看來「人工智慧黨」要提高晶片的價格了。
也很有趣： 宇宙：最不尋常的太空物體
AMD XDNA 2 呢？
我認為有趣的是，就在兩個月前，AMD 宣布了 XDNA 2。你能想像 Ryzen 與 Zen 2 和 Zen 5 在同一年推出嗎？也許 AMD Ryzen 6 和 8040 也會發生類似的情況。
2024年，AMD Ryzen 8040還沒出現。但在同一個Advancing AI 盛會上，AMD 開發者已經宣布了基於Zen 5 的新款Strix Point 處理器，該處理器將配備新的XDNA 2 架構。如果我們沒有測試AMD Ryzen Hawk Point，想像一下我們能知道什麼你對 XDNA 2 的看法：沒什麼。是的，AMD Ryzen 7040 配備了 XDNA，但 NPU 數量比 Ryzen 8040 少，因此在新處理器到來之前我們甚至無法做出任何猜測。
在發表會上，開發者聲稱新架構上的處理器比XDNA強大3倍，但我們不知道所提到的NPU架構有多強大，所以我們只能相信他們的說法。我希望 AMD 不會出於行銷目的而誇大數字，因為他們之前曾試圖從英特爾手中奪取桂冠，但在這個領域甚至沒有接近。在桌面上，情況有所不同。
另請閱讀： 詹姆斯韋伯太空望遠鏡：要觀察的 10 個目標
新的XDNA架構可以用在遊戲上嗎？
目前還不清楚，但除非他們大張旗鼓地宣布這一點……看來我們將無法使用新的 XDNA 架構進行遊戲。否則，鑑於 AMD 努力征服遊戲世界，他們會立即對此大喊大叫。一切都是針對商業和AI機器學習應用，除非圖形引擎有人工智慧可以配合。如今，那裡的應用領域非常廣泛。
也許隨著時間的推移，一切都會改變。我們將等待有關 XDNA 的新細節，並且一定會告訴您一切。
另請閱讀：
