A­M­D­,­ ­F­P­G­A­ ­Y­a­p­a­y­ ­Z­e­k­a­ ­M­o­t­o­r­l­a­r­ı­n­ı­ ­E­P­Y­C­ ­İ­ş­l­e­m­c­i­l­e­r­l­e­ ­B­i­r­l­e­ş­t­i­r­e­c­e­k­,­ ­2­0­2­3­’­t­e­ ­G­e­l­i­y­o­r­

Resim 3 / 3

AMD, FPGA ile aşılanmış ürünlerinin herhangi bir özelliğini henüz açıklamadı, ancak şirketin Xilinx FPGA silikonunu çipine bağlama yaklaşımı muhtemelen biraz daha karmaşık olacak. Intel, FPGA yongasını CPU’ya bağlamak için standart PCIe şeritlerini ve QPI ara bağlantısını kullanırken, AMD’nin son patentleri, çoklu paketleme seçeneklerini barındıracak bir hızlandırıcı bağlantı noktası üzerinde çalıştığını gösteriyor.

Bu seçenekler arasında, şu anda Milan-X işlemcilerinde SRAM yongalarını bağlamak için kullandıklarına benzer şekilde, işlemcilerin G/Ç kalıbının (IOD) üzerine bir FPGA yongasını kaynaştırmak için 3D yığınlama yongası teknolojisi dahildir. Bu yonga yığınlama tekniği performans, güç ve bellek verimi avantajları sağlayacaktır, ancak AMD’nin 3B yığınlamayı kullanan mevcut yongalarında gördüğümüz gibi, yonga, hesaplama kalıplarının üzerine yerleştirilirse performansı engelleyen termal zorluklar da ortaya çıkarabilir. AMD’nin G/Ç kalıbının üzerine yerleştirilmiş bir hızlandırıcı açıklaması çok mantıklı çünkü termal zorlukların üstesinden gelmesine yardımcı olacak ve böylece komşu CPU yongalarından (CCD’ler) daha fazla performans elde etmesine izin verecek.

AMD’nin başka seçenekleri de var. Şirket, bir hızlandırıcı bağlantı noktası tanımlayarak, diğer kalıpların üzerine yığılmış yongaları yerleştirebilir veya bunları bir CPU yongası yerine ayrı bir hızlandırıcı yongası kullanan standart 2.5D uygulamalarında düzenleyebilir. Ek olarak AMD, GPU’lar, ASIC’ler veya DSP’ler gibi diğer hızlandırıcı türlerini devreye sokma esnekliğine sahiptir. Bu, AMD’ye gelecekteki kendi tescilli ürünleri için çok sayıda seçenek sunar ve ayrıca müşterilerin bu çeşitli bilgi işlem biçimlerini AMD tarafından üretilen özel yongalarla karıştırıp eşleştirmelerine olanak tanır.

AMD’nin yakın zamanda duyurulan 128 çekirdekli EPYC Bergamo CPU’larının kanıtladığı gibi, bu tür bir temel teknoloji, veri merkezinde özelleştirme dalgası devam ettikçe kesinlikle kullanışlı olacaktır. bulut yerel uygulamaları. AMD, veri merkezi GPU’larını ve CPU’larını, yapay zeka iş yüklerini ele almak için zaten kullanıyor, birincisi tipik olarak bir yapay zeka modelini eğitmek için yoğun bilgi işlem görevini üstleniyor. AMD, belirli bir işlevi yürütmek için önceden eğitilmiş AI modelini kullanan Xilinx FPGA AI motorlarını öncelikle çıkarım için kullanacak.

AMD’nin Uyarlanabilir ve Gömülü Bilgi İşlem grubunun başkanı Victor Peng, şirketin kazanç çağrısı sırasında şirketin CPU’larına dahil edeceği AI motorunun görüntü tanıma ve gömülü uygulamalarda ve uç cihazlarda “her türlü” çıkarım uygulamasında zaten kullanıldığını söyledi. , arabalar gibi. Peng, mimarinin ölçeklenebilir olduğunu ve bu da onu şirketin CPU’ları için uygun hale getirdiğini kaydetti.

Çıkarım iş yükleri, çok fazla hesaplama gücü gerektirmez ve veri merkezi dağıtımlarında eğitimden çok daha yaygındır. Bu nedenle, çıkarım iş yükleri, Nvidia’nın T4 gibi daha düşük güçlü çıkarım GPU’ları oluşturması ve Intel’in bu iş yüklerini ele almak için Xeon yongalarında donanım destekli AI hızlandırmasına güvenmesiyle, geniş sunucu çiftliklerinde toplu olarak dağıtılır.

AMD’nin bu iş yüklerini farklılaştırılmış silikonla hedefleme kararı, şirkete belirli veri merkezi dağıtımlarında hem Nvidia hem de Intel’e karşı bir adım atabilir. Yine de, her zaman olduğu gibi, yazılım anahtar olacaktır. Hem AMD CEO’su Lisa Su hem de Peng, şirketin yazılım yığınını optimize etmek için Xilinx’in yazılım uzmanlığından yararlanacağını yineledi ve Peng şu yorumda bulundu: Finansal Analist Günü’nde bununla ilgili daha fazla şey duyacağız, ancak kesinlikle hem çıkarım hem de eğitim için yapay zekaya yöneleceğiz.”

AMD’nin Finansal Analist Günü 9 Haziran 2022’dir ve o zaman yeni AI destekli CPU’lar hakkında daha fazla şey öğreneceğimizden eminiz.