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    銳龍7040系列正式發布了嗎?你知道具體參數嗎?_焦點短訊
    2023-06-15 10:48:44   來源:中國商業新聞網  分享 分享到搜狐微博 分享到網易微博

    7045、7030、7020,迄今最強悍的移動處理器來了

    今年年初,AMD正式宣布了銳龍7000系列移動處理器,包含多條不同的產品線,7045、7040、7035、7030、7020……應有盡有。

    其中,銳龍7045、銳龍7040無疑是最受關注的。

    銳龍7045或者說銳龍7045HX系列代號Dragon Range,基本上就是桌面上的銳龍7000系列移植到筆記本平臺上,可以說是迄今最強悍的移動處理器.

    它擁有5nm制造工藝、chiplet小芯片架構、Zen 4 CPU架構、最高16大核32線程、最高5.4GHz加速頻率、雙單元RDNA 2架構內置顯卡,熱設計功耗55W+。

    銳龍7040或者說銳龍7040H/HS/U系列代號Phoenix,可以說是整個家族中最閃亮的明星,是主流游戲本、高性能輕薄本的上佳之選,因為它集成了AMD乃至整個移動行業迄今最先進的技術特性。

    這不但包括4nm制造工藝、Zen 4 CPU架構、RDNA 3 GPU架構,其中全新的Radeon 780M核顯達到了前所未有的高度,更是在x86處理器中第一個集成了獨立的AI引擎單元,可為諸多應用場景提供高能效的加速效果。

    針對不同應用設備和場景,銳龍7040系列還可以在35-54W、15-28W的不同熱設計功耗范圍內調節,甚至衍生出了專為掌機優化的Z1系列,熱設計功耗9-30W。

    銳龍7040系列的特點乃至性能大家應該都不陌生了,這里我們重點聊一聊它集成的銳龍AI引擎。

    AI無疑是當下最為火爆的科技話題,有著無限廣闊的未來,同時也有著多樣化的實現方式、應用場景,整個行業都在深度耕耘。

    事實上,AI本身無論概念還是技術,都處在一個不斷演化的過程中,也在隨著應用需求的變化而不斷拓展提升自己,是技術與應用相互促進、持續升級的一個典型。

    最早的AI,只能處理一些傳統的固定編碼算法,必須由人類編程,比較死板。

    如今的AI則基于神經網絡,越來越接近人腦在海量神經元之間傳輸、處理數據的模擬運作方式,再加上機器學習的反復、海量訓練,能夠越來越靈活、彈性地處理數據,展現出來的結果越來越像是一個真正的人在說話、做事,而不是冷冰冰的、死板的機器。

    正是越來越聰明的AI,改變著人類的工作、生活、娛樂,影響著人類的方方面面,甚至可以說關乎人類未來的發展。

    AI做得好不好,關鍵是看用戶體驗,而用戶體驗做得好不好,要看基礎硬件、核心算法、生態優化等多個層面的綜合實力,而擁有這種綜合實力的廠商,屈指可數。

    作為基礎芯片大廠的AMD,不但同時擁有高性能CPU、GPU產品,在收購了賽靈思之后,更是組建了全套的AI解決方案,無論是云側還是端側,都正在大展拳腳.

    銳龍7040系列的AI引擎就是其中在端側一個爆發點,可能會深刻影響未來人們使用筆記本的方式。

    首先的問題是,我們為什么需要在x86處理器中加入一個本地的、獨立的AI引擎?

    對于很多端側AI推理應用來說,一方面,依賴云側的話必須等待相應資源和服務的到位,而且不可避免地會受到互聯網速度、延遲的影響,體驗很不穩定。

    另一方面,傳統的CPU處理器雖然完全可以搞定,只不過基于緩存、內存體系的CPU架構,本身就不是為AI推理而生的,效率和能效自然高不到哪里去。

    尤其是緩存和內存之間固定的、共享的互聯通道和有限的帶寬,會成為數據傳輸和處理的瓶頸,也無法提供足夠的專用算力。

    AMD的銳龍AI引擎基于專門設計的XDNA AI架構,核心是多個獨立的AIE單元,加上多個獨立的內存電壓單元以及對應的內存控制器,并有獨立的高速互連通道。

    XDNA AI架構可以脫離云側依賴,直接在本地無延遲地靈活處理不同的AI神經網絡,包括CNN(卷積神經網絡)、RNN(循環神經網絡)、LSTM(時間遞歸神經網絡)等,并支持INT8、FP16、FP32、BF16等各種數據類型,還具備實時多任務能力,可處理最多4條并發空間流。

    峰值算力可以達到10TOPS(每秒10萬億次計算),而且因為是專為AI推理負載設計的,因此具備遠超CPU/GPU的能效。

    這樣的架構設計也完美解決了CPU架構處理AI時的劣勢,一方面擁有獨立的互連通道,不存在任何阻礙,應用可以確切地知道自己可利用的資源和可達成的效果。

    另一方面AI引擎單元有專屬的本地內存空間,不但可以提供更充裕的帶寬,也不存在緩存命中缺失的問題。

    同時,AMD銳龍AI引擎改變了推理模型的處理方式,不再像傳統神經網絡那樣,只能在多個“神經元”之間一層一層地逐次流動,而是采用了全新的適應性數據流架構和適應性互連。

    這種設計可以針對不同負載、模型、數據,由不同單元、層級進行同步處理,從而大大提高性能、效率和能效,還可以由開發者進行定制,找到更適合特定負載的處理方式,實現效率最大化。

    硬件和架構再優秀,算力再強大,最終還是要看用戶體驗,取決于系統、應用如何將AI能力落到實處。



    [責任編輯:ruirui]





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