看我怎麼贏！AMD 新一代 "Zen 5"、"XDNA 2" 與 "RDNA 3.5" 架構更新重點
https://news.xfastest.com/wp-content/uploads/2024/07/AMD-Zen5-XDNA2-RDNA35-1.jpgAMD Tech Day 活動帶來更詳細的 Ryzen 9000 系列 Granite Ridge 桌上型處理器，以及 Ryzen AI 300 系列 Strix Point 筆電處理器的架構更新重點，兩款全新產品都將在 7 月與玩家見面。桌上型處理器採用 Zen 5 核心架構，而行動處理器包辦 Zen 5、XDNA 2 與 RDNA 3.5 等架構更新。
首先「Zen 5」架構更新主要提升每週期的指令處理速度、加寬 Dispatch 與執行線程，為了負擔各大的處理速度也隨著加大快取資料的頻寬，並針對 AI 加速改進 FP 運算單元。
https://news.xfastest.com/wp-content/uploads/2024/07/AMD-Zen5-XDNA2-RDNA35-2.jpg
這代 Zen 5 的 Front-end 採用雙管齊下增加 Fetch、Decode 的管線，搭配分支預測降低延遲、提升精準度與吞吐量，而指令快取也降低延遲提升頻寬。總之 Front-end 能同時處理更多的指令提高整體效率。
https://news.xfastest.com/wp-content/uploads/2024/07/AMD-Zen5-XDNA2-RDNA35-3.jpg
隨著前端的雙管齊下，整數執行單元也加寬 8-wide 的 Dispatch / Retire 管線，有著 6 ALU、3 Multiplies 單元與更多的統一 ALU Scheduler 與更大的 Execution Window。
https://news.xfastest.com/wp-content/uploads/2024/07/AMD-Zen5-XDNA2-RDNA35-4.jpg
Load/Store 單元也跟著加大，有著 48KB 12-way L1 Data 快取 4 read, 2 write，並加倍最高頻寬至 L1 快取與浮點數 FP 單元，提升資料預取的效率。
https://news.xfastest.com/wp-content/uploads/2024/07/AMD-Zen5-XDNA2-RDNA35-5.jpg
Zen 5 核心另一大重點更新 512-bit AI Datapath 的 FP/Vector 單元，可支援 512-bit 資料的 AVX-512 指令、6 管線與 2 個週期延遲的 FADD，可處理更多的 FP 指令。擴大 FP/Vector 數學處理執行單元，其目的是為了讓 CPU 在處理一些 AI 模型時，能有著更快速的反應與效能，面對未來各種 AI 應用。
https://news.xfastest.com/wp-content/uploads/2024/07/AMD-Zen5-XDNA2-RDNA35-6.jpg
Zen 5 核心架構在各項成績與 Zen 4 架構相比可達到 16% 的 IPC 提升，並且在單核心機器學習運算有著 32% 提升、單核心 AES-XTS 加密有著 35% 的提升。
https://news.xfastest.com/wp-content/uploads/2024/07/AMD-Zen5-XDNA2-RDNA35-7.jpg
https://news.xfastest.com/wp-content/uploads/2024/07/AMD-Zen5-XDNA2-RDNA35-8.jpg
Zen 5 架構可帶來更高的效能與電源效率，並深度與 TSMC 合作採用 4nm 與 3nm 製程，同時包含桌上型、伺服器與行動處理器等產品。像是桌上型的 Granite Ridge、筆電處理器 Strix Point 與伺服器 EPYC "Turin" 都會採用 Zen 5 架構。
https://news.xfastest.com/wp-content/uploads/2024/07/AMD-Zen5-XDNA2-RDNA35-10.jpg
https://news.xfastest.com/wp-content/uploads/2024/07/AMD-Zen5-XDNA2-RDNA35-11.jpg
https://news.xfastest.com/wp-content/uploads/2024/07/AMD-Zen5-XDNA2-RDNA35-12.jpg
緊接著「RDNA 3.5」架構更新，今年規劃上似乎沒有新一代 GPU 的規劃，而這個 RDNA 3.5 是針對筆電處理器 Strix Point 的內顯晶片的優化架構，針對每瓦效能、記憶體每 bit 效能與更長的電池續航進行架構優化。
https://news.xfastest.com/wp-content/uploads/2024/07/AMD-Zen5-XDNA2-RDNA35-14.jpg
RDNA 3.5 針對每瓦效能優化帶來 2 倍 Texture Sampler Rate 與 Interpolation / Comparison Rate，這是針對繪圖最常見的兩項操作加倍處理速度，並針對 LPDDR5 進行批次處理降低記體存取次數與更好的壓縮技術，提升記憶體每 bit 操作的效能。
https://news.xfastest.com/wp-content/uploads/2024/07/AMD-Zen5-XDNA2-RDNA35-15.jpg
Strix Point 的 RDNA 3.5 內顯效能相比 Hawk Point（Ryzen 8000 / 8040）在同樣 15W 功耗下，Strix Point 在 DX12 測試的 Timespy 可有著 32% 的提升，而針對內顯 DX12 測試的 Night Raid 則有著 19% 的每瓦效能提升。
https://news.xfastest.com/wp-content/uploads/2024/07/AMD-Zen5-XDNA2-RDNA35-16.jpg
Strix Point 除了 Zen 5、RDNA 3.5 外另一個大重點 XDNA 2，可提供 50 TOPS 的 NPU AI 運算效能。
https://news.xfastest.com/wp-content/uploads/2024/07/AMD-Zen5-XDNA2-RDNA35-18.jpg
AMD XDNA 架構設計上非一般傳統的多核心處理器設計，XDNA 反而更像是 GPU 這種平行處理器，有著彈性的運算單元與記憶體制度。
https://news.xfastest.com/wp-content/uploads/2024/07/AMD-Zen5-XDNA2-RDNA35-19.jpg
XDNA 的每個 AIE Tile 可通過軟體控制的 Interconnect 來進行分區，XDNA 2 的 32 個 AIE Tile 可以透過分區同時提供即時的 AI 影像、AI 音效的處理，以及 AI 創作內容的運算使用。
https://news.xfastest.com/wp-content/uploads/2024/07/AMD-Zen5-XDNA2-RDNA35-20.jpg
XDNA 2 擁有 32 個 AIE Tile、50 TOPS 的 NPU 運算能力，強化非線性的處理、Block 浮點數運算，同樣加大 1.6x 的晶片記憶體與 2x Macs per tile。相比上一代能具備 5x 倍的運算能力、2x 倍的電源效率的提升。
https://news.xfastest.com/wp-content/uploads/2024/07/AMD-Zen5-XDNA2-RDNA35-21.jpg
https://news.xfastest.com/wp-content/uploads/2024/07/AMD-Zen5-XDNA2-RDNA35-22.jpg
對於 AI 運算來說資料類型至關重要， Int 8 的資料可帶來高速效能但運算準確性相對低，而 FP16 則可有著高準確性但必須犧牲效能，因此 AMD 採用 Block FP16 的資料類型，這是基於 fixed-point 定點數的算法逼近浮點數，藉此獲得接近 Int 8 的效能與 FP16 的準確性。
https://news.xfastest.com/wp-content/uploads/2024/07/AMD-Zen5-XDNA2-RDNA35-23.jpg
在個平台比較 Float16 的峰值效能時，XDNA 2 可具備 50 TFLOPS 的效能，遠超 Apple、Intel 與 Qualcomm 等處理器的處理效能。
https://news.xfastest.com/wp-content/uploads/2024/07/AMD-Zen5-XDNA2-RDNA35-24.jpg
Block FP16 的資料類型其精準度僅微微的低於 FP32 的基準線，而且這資料類型對於 ISV 軟體開發商，可相當容易的將模型轉成 FP16、FP32 或 BF16 等資料類型。
https://news.xfastest.com/wp-content/uploads/2024/07/AMD-Zen5-XDNA2-RDNA35-26.jpg
在大型語言模型 Llama v2 7B 的 time to first token 測試中，第三代 Ryzen AI NPU 有著 5x 倍快的反應速度相比 Intel 155H NPU 的效能。
https://news.xfastest.com/wp-content/uploads/2024/07/AMD-Zen5-XDNA2-RDNA35-28.jpg
AMD 也計畫推出 Ryzen AI Software 可支援各種模型、優化，並藉由 ONNX Runtime 執行，讓未來 Ryzen AI 筆電能夠具備更多的 AI 應用功能。
https://news.xfastest.com/wp-content/uploads/2024/07/AMD-Zen5-XDNA2-RDNA35-30.jpg
AMD 預計在 7/31 日推出 Ryzen 9000 系列處理器，而 Ryzen AI 300 系列筆電處理器，則是由筆電製造商在 7 月推出。想要組裝新電腦的玩家，不妨等等 7 月底的效能解禁。
頁:
[1]