昨天,小编向大家分享了一个有关AMD显卡的“坏”的消息,至少在即将到来的 Radeon RX 8000系列显卡中,AMD将不会推出高端旗舰型号,将重点专注于中端主流型号。
下面,小编要给大家分享的是一个这方面的“重大”好消息,不仅对广大用户和消费者“好”,对AMD自身“好”,对于广大开发者来说也“好”,对大家都“好”,可谓一举多得。
近日,AMD高级副总裁兼计算和图形业务集团总经理Jack Huynh(上图)宣布,AMD未来计划将面向企业级的显卡架构(CDNA)和面向消费级的显卡架构(RDNA)统一、合并为一个新的的架构UDNA。
2011年,AMD首次发布、启用了GCN(Graphics Core Next,下图)图形架构,广泛应用于AMD的各个显卡产品线。2019年,AMD发布了新一代图形架构,但有两个分支,分别是面向企业级的显卡CDNA架构和面向消费级的显卡RDNA架构。
RDNA架构的主要目标用户群体是广大普通消费级用户,用于提供娱乐游戏支持,而CDNA架构的主要目标用户群体是企业用户,产品主要用来满足数据中心、AI和HPC等应用场景。
对于RDNA架构,大家应该都比较熟悉,具体来说,Radeon RX 5000系列显卡采用RDNA 1.0架构,Radeon RX 6000系列显卡采用RDNA 2.0架构,Radeon RX 7000系列显卡采用RDNA 3.0架构。
RDNA 3.5架构目前主要应用于Ryzen AI 300系列处理器中的核显,比如Radeon 880M和Radeon 890M,而即将发布到来的Radeon RX 8000系列显卡将采用RDNA 4.0架构。
那么,AMD现有的图形架构有什么弊端?未来为什么要统一、合并呢?
因为AMD显卡产品线现阶段同时有CDNA和两种架构存在,且无法兼顾,开发人员必须在二者之中做出选择,这样会大幅增加开发难度和成本。
反观其竞争对手英伟达在这方面的规划则非常有富有远见,2006年。英伟达首次发布了CUDA架构,2018年在RTX 20系列显卡中首次加入了张量内核,这些创新同时适用于企业级产品和消费级产品,可以使用相同的底层微架构来构建同时适用于AI、HPC和游戏等应用场景的产品。
而AMD方面,只在RDNA 3架构显卡中提供了非常有限的AI功能,对张量运算(AI计算基础)的完整支持主要集中于面向企业级的CDNA 3架构显卡中,严重削弱了其消费级显卡的竞争力,相比之下,英伟达的思路和打法要简单、先进得多,效率更高,优势巨大。
第二个问题是统一、合并后的UDNA架构是否兼容之前的RDNA和CDNA架构?对此,Jack Huynh的回答是肯定的,虽然难度较大,“但这是我们要走的方向”,可以理解为AMD将尽最大可能考虑、解决兼容性问题。
第三个问题是将CDNA架构和RDNA架构统一、合并为UDNA架构,需要多长时间?什么时间,在哪一代产品中才会可以落地?对此,Jack Huynh表示目前还没有具体规划,现在只是初步的确认了这种发展思路和方向,对于上述问题暂时无法给出明确答案。
综上所述,AMD决定将CDNA架构和RDNA架构统一、合并为UDNA架构这种思路和打法是正确的,既可以降低自身的研发成本,也可以降低第三方开发人员的研发成本,大家好,才是真的好。
平心而论,这种策略推出的时间甚至还稍微有点晚,如果AMD提前两三年推出的话,优势更大,相反,如果AMD日后继续沿用目前的打法,AMD在显卡领域的差距可能和英伟达越拉越大,情况可能越来越被动。
总的来说,AMD未来几代显卡将发生较大的变化,非常值得关注,小编将在第一时间分享更多相关动态和爆料,敬请关注。
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