독일 베를린에서 개최 된 IFA 2024에서 AMD의 컴퓨팅 및 그래픽 비즈니스 그룹의 수석 부사장 겸 총괄 책임자 인 Jack Huynh는 회사가 소비자 중심 RDNA 및 데이터 센터 중심 CDNA 아키텍처를 UDNA 아키텍처로 통일 할 것이라고 발표했습니다.회사가 NVIDIA의 깊은 뿌리 깊은 CUDA 생태계에보다 효과적으로 대응할 수있는 재단.
AMD가 2019 년에 GCN 마이크로 아키텍처를 포기했을 때, 회사는 소비자 시장을위한 게임 그래픽 제품을 지원하도록 설계된 RDNA와 Centric Artificial Intelligence (AI)를 충족하도록 특별히 설계된 RDNA와 함께 새로운 그래픽 마이크로 아키텍처를 두 가지 디자인으로 나누기로 결정했습니다.) 및 HPC (고성능 컴퓨팅) 데이터 센터의 워크로드.UDNA 아키텍처로 통합 된 후 개발자는 지금보다 더 쉽게 사용할 수 있습니다.
AMD는 이전에 RDNA에서 약간의 실수를했으며 메모리 계층 또는 하위 시스템을 변경할 때마다 최적화 행렬을 재설정해야한다고 말했습니다.미래를 앞두고 회사는 RDNA 5, RDNA 6, RDNA 7뿐만 아니라 UDNA 6 및 UDNA 7도 고려하고 있습니다. 따라서 어느 정도까지는 전체 및 후진 호환성 문제가 시행 될 것이지만 필요합니다.미리 계획해야합니다.
고급 칩은 시장을 설립 할 수 있지만 소프트웨어 지원은 승자와 패자를 결정합니다.Nvidia는 비교할 수없는 독점적 인 CUDA를 사용하여 파괴 할 수없는 '해자'생태계를 구축하는 방법을 가르쳤다.
18 년 전, Nvidia는 Cuda에서 시작하여 재단을 마련했으며 가장 근본적인 장점 중 하나는 Cuda (통합 장치 아키텍처를 계산)의 "U"(통합) 일 수 있습니다.NVIDIA에는 모든 목적에 적합한 하나의 CUDA 플랫폼이 있으며, 이는 동일한 기본 마이크로 아키텍처를 사용하여 AI, HPC 및 게임을 구현합니다.이 플랫폼에는 현재 4 백만 명의 개발자가 있습니다.
AMD는 NVIDIA에 대응하기 위해 오픈 소스 ROCM 소프트웨어 스택에 계속 의존 할 것이지만,이를 위해서는 사용자와 오픈 소스 커뮤니티의 공동 노력이 필요합니다.AMD는 작업을 단순화 하고이 생태계의 발전을 가속화하기위한 조치를 취할 것입니다.
UDNA는 현재 RDNA 및 cDNA 분할에 비해 어떤 변화가 발생합니까?AMD는 자세한 소개를 제공하지 않았으며, 이는 여전히 많은 기본 작업이 수행되어 있음을 나타냅니다.그러나 해결해야 할 명백한 잠재적 인 진통 점은 RDNA에 전용 AI 가속 장치가 부족하다는 것입니다.AI 작업이 현재 데이터 센터 및 클라이언트 GPU에서 지배적이라는 점을 감안할 때 클라이언트 GPU에 텐서 지원을 추가하는 것이 핵심 요구 사항 인 것 같습니다.
통합 UDNA 아키텍처는 Nvidia Cuda와 경쟁하는 다음 논리적 단계이지만 AMD는 여전히 UDNA 아키텍처를 시작하기위한 명확한 타임 라인을 포함하여 갈 길이 멀다.
