AMD宣布全新GPU架构“CDNA” 将专注于计算张量操作性能

　　内力架构这几年发展的顺风顺水，Zen、Zen+、Zen 2、Zen 3、Zen 4每一代都表现惊艳，架构就相对暗淡一些了：GCN已经服役多年廉颇老矣，RDNA闪亮登场但依然无法和对手全面抗衡。

　　而除了打游戏、渲染图形，GPU的另一项核心任务就是计算，尤其是随着人工智能神经网络深度学习对于高性能计算的需求越来越苛刻，GPU也必须快速跟上。

　　这方面，NVIDIA无疑是相当成功的，从架构到技术、从产品到市场都形势良好，特别是架构上有专门的针对性设计，Tesla V100所用的“Volta”（伏特）就是最典型的。

　　AMD虽然也有很多计算卡产品，尤其是Radeon Instinct系列也颇有斩获，甚至已经跻身两台超级计算机，但它们用的Vega核心本质上还是一颗游戏用GPU。

　　今天，AMD官方宣布了全新GPU架构“CDNA”，专门针对GPU计算进行优化，由此和游戏优化的RDNA架构分道扬镳。

　　根据介绍，CDNA架构会专注于计算/张量操作性能，从而加速机器学习、高性能计算，而且可以通过Infinity Fabric互连总线灵活设计性能，并支持增强的企业级RAS特性、安全、虚拟化技术。

　　当然了，CDNA架构与专门针对游戏场景设计的的RDNA架构关系不大，交叉和相通之处甚少，事实上它与GCN架构的关系更密切一些。

　　CDNA架构看时间预计会在今年底到明年初诞生，继续采用7nm工艺，将会使用第二代Infinity Fabric互连总线架构里应用的，从而可以和与Zen架构的霄龙高效协同。

　　再往后的第二代CDNA 2没有明确具体工艺，只说是更先进的节点（Advanced Node），有可能是7nm EUV也有可能是5nm，而在技术上将会升级至第三代Infinity Fabric，并拓展支持百亿亿次计算（Exascale），预计2022年推出相关产品。

　　对于第三代Infinity Fabric，AMD也透露了一些高级特性，包括更高带宽、更低延迟的CPU-GPU互连，GPU-GPU内存一体性，提升一致性性能和简化编程，等等。