W IFA 2024, które odbyło się w Berlinie w Niemczech, Jack Huynh, starszy wiceprezes i dyrektor generalny AMD's Computing and Graphics Business Group, ogłosił, że firma zjednoczy koncentrujące się na konsumentaPodstawą firmy, aby skuteczniej reagować na głęboko zakorzeniony ekosystem CUDA NVIDIA.
Kiedy AMD porzuciło swoją mikroarchitekturę GCN w 2019 r., Firma postanowiła podzielić swoją nową mikroarchitekturę graficzną na dwa różne projekty, z RDNA zaprojektowaną do obsługi produktów graficznych gier dla rynku konsumenckiego, a architektura cDNA zaprojektowana w celu spełnienia centralnej inteligencji komputerowej (AI) i HPC (obliczenia o wysokiej wydajności) obciążenia w centrach danych.Po zjednoczeniu architektury UDNA, programiści będą mogli używać jej łatwiej niż teraz.
AMD stwierdził, że popełnili wcześniej błędy w RDNA i musieli zresetować matrycę optymalizacyjną za każdym razem, gdy zmienili hierarchię pamięci lub podsystem.Patrząc w przyszłość, firma rozważa nie tylko RDNA 5, RDNA 6, RDNA 7, ale także UDNA 6 i UDNA 7. Dlatego do pewnego stopnia kwestia pełnej kompatybilności do przodu i do tyłu będzie egzekwowana, ale potrzebujedo zaplanowania z wyprzedzeniem.
High End Chips może ustanowić rynek, ale wsparcie oprogramowania określi zwycięzców i przegranych.Nvidia uczyła, jak używać niezrównanego własnego zastrzeżonego CUDA do zbudowania niezniszczalnego ekosystemu „fosy”.
18 lat temu NVIDIA rozpoczęła się od CUDA i położyła fundację, a jedną z jej najbardziej fundamentalnych zalet może być „U” (Unified) w CUDA (obliczanie zjednoczonej architektury urządzenia).NVIDIA ma tylko jedną platformę CUDA odpowiednią do wszystkich celów, która wykorzystuje tę samą podstawową mikroarchitekturę do wdrażania sztucznej inteligencji, HPC i gier.Platforma ma obecnie 4 miliony programistów.
AMD będzie nadal polegać na stosie oprogramowania ROCM z otwartym poziomem, aby przeciwdziałać NVIDIA, ale będzie to wymagało wspólnych wysiłków użytkowników i społeczności open source, które ponoszą część optymalizacji stosu.AMD podejmie środki w celu uproszczenia pracy i przyspieszenia rozwoju tego ekosystemu.
Jakie zmiany ulegnie uDNA w porównaniu z obecnym rozszczepieniem rDNA i cDNA?AMD nie zapewniło szczegółowego wprowadzenia, wskazując, że wciąż jest wiele podstawowych pracy do wykonania.Ale oczywistym potencjalnym punktem bólu, który należy rozwiązać, jest brak dedykowanych jednostek przyspieszenia AI w RDNA.Biorąc pod uwagę, że prace AI dominują obecnie w centrach danych i procesorach graficznych klienta, dodanie obsługi tensora do GPU klienta wydaje się być kluczowym wymogiem.
Uunifikowana architektura UDNA jest kolejnym logicznym krokiem w konkurowaniu z Nvidia CUDA, ale AMD wciąż ma długą drogę, w tym wyraźny harmonogram uruchomienia architektury UDNA.
