AMD在2020年金融分析师日活动中推出了即将面世的基于CDNA GPU的计算加速器架构。 CDNA将补充公司面向图形的RDNA体系结构。尽管RDNA为公司的Radeon Pro和Radeon RX客户端和企业图形产品提供支持,但CDNA将为Radeon Instinct等计算加速器提供支持。由于其基于市场的描述,AMD必须将其图形IP转移到RDNA和CDNA。产品差异化。

使用Radeon Instinct加速器的数据中心和HPC无需使用GPU的实际图形渲染功能。因此,在芯片级,AMD正在删除光栅图形硬件,显示和多媒体引擎以及其他相关组件,这些组件否则会占用大量的裸片面积。取而代之的是,AMD增加了固定功能张量计算硬件,类似于某些NVIDIA GPU上的张量内核。
AMD还谈到了为其计算GPU提供高级HBM2e内存接口,除PCIe之外的Infinity Fabric互连等。该公司详细介绍了CDNA的简要路线图,展望了2021-22年的未来。该公司当前的计算加速器基于过时的“ Vega”架构,并且基本上是重新配置的,没有张量硬件的“ Vega 20” GPU。
今年晚些时候,该公司将推出其首个基于“ 7 nm”工艺的CDNA GPU,与RDNA相当的IPC计算单元以及可加速AI DNN构建和训练的张量硬件。
AMD将在2021年至2022年之间的某个地方推出其更新的CDNA2架构,该架构基于AMD尚未终确定的“高级流程”。该公司相当有信心“ Zen4” CPU微体系结构将利用5 nm,但对于CDNA2尚不清楚(两者均在同一时间推出)。除了增加IPC,计算单元和其他功能外,CDNA2的设计重点还在于超可扩展性(能够在跨越数千个节点的庞大内存池中扩展GPU的能力)。 AMD将利用其第三代Infinity Fabric互连和与缓存相关的统一内存来实现这一目标。
与Intel的Compute eXpress Link(CXL)和PCI-Express gen 5.0一样,Infinity Fabric 3.0将支持CPU和GPU之间的共享内存池,从而实现了Exascale超级计算机(如US-DoE即将推出的“ El Capitan”)所需的那种可扩展性。 “边境。”缓存一致的统一内存减少了CPU连接的DRAM内存和GPU连接的HBM之间不必要的数据传输。通过直接与连接GPU的HBM对话,而不将数据拉到其自己的主存储器中,CPU内核将能够直接处理GPU计算操作的各个串行计算阶段。这大大降低了I / O压力。 “ El Capitan”是一种“全AMD”超级计算机,具有高达2 exaflops(即2,000 petaflops或200万TFLOPs)的峰值吞吐量。它结合了基于“ Zen4”微体系结构的AMD EPYC“热那亚” CPU,可能基于CDNA2的GPU和处理I / O的Infinity Fabric 3.0。
在软件方面,AMD新的ROCm开源软件基础架构将通过提供可与英特尔的OneAPI和NVIDIA CUDA媲美的统一编程模型,将CDNA和CPU整合在一起。与任何GPU兼容的与平台无关的API将与CUDA到HIP转换层结合在一起。
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