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借力自适应计算 AMD赋能创新落地
作者: 来源:AMD    发布于:2022-08-29 19:32:00    文字:【】【】【
在AMD正式完成了对赛灵思的收购之后,两个行业领先者的组合造就了一系列高度互补的产品、客户和市场,成就了更宽广的“护城河”,如何进一步发挥协同效应亦成为AMD的新重心。
  
  AMD大中华区销售副总裁唐晓蕾对此表示,AMD将以自适应计算赋能,通过IP、平台、工具链来加速创新落地。
  
  自适应平台助力核心市场创新
  
  经过多年的历练,AMD已将包括汽车、工业与视觉、医疗和科学、广播与专业音视频及消费电子、测试测量与仿真在内的市场统称为“核心市场”。
  
  在大数据、云计算、5G和AIoT的促进下,上述核心市场出现了“求同存异”般的创新需求,AMD也各有侧重。
  
  在热度不减的汽车领域,唐晓蕾认为,信息娱乐代表着座舱走向数字化,ADAS需要实时从传感器到毫米波雷达产生及收集并处理数据,自动驾驶催生新的商业模式等,AMD将重点关注信息娱乐、ADAS、自动驾驶三大方向。
  
  面向医疗创新,AMD主要关注国产化和医疗数据的处理。针对消费创新领域,AMD更加着力专业音视频和广播方面、智能家居涉及的创新。随着智能制造走入深水区,数字孪生、智能仓储、智能视觉检测、工业机器人应用不断升温。对于TME(测试、测量和仿真)这一个重要的传统行业,唐晓蕾指出,客户对信号吞吐量和带宽的要求都越来越高,且更多的客户加入AI引擎进行数字信号处理等。
  
  一系列变化也由此产生。唐晓蕾提到,近年来客户的需求正在转变,如客户仅关注芯片高算力转向更加关注“数据生命周期”的贯通;算法工程师不单单满足于算法得以实现,更看重如何让算法更加强大,如何利用异构计算平台实现从底层到上层应用的贯通等等。
  
  而这背后都指向一个“显性化”的答案,唐晓蕾认为这正是自适应计算平台的新机会。她举例说,从ADAS数据的产生来看,无论是通过视觉还是激光雷达获取的,均需要一个自适应的计算平台识别数据结构。而在数据的处理和同步方面,也需要自适应平台的支持。这也意味着在整个数据产生、传输、处理的生命周期中,自适应平台将“功不可没”。
  
  在这方面积累多年优势的AMD,通过将传感、控制、计算、互联等技术结合在一起整合成一个创新的自适应计算平台,正着力解锁为客户赋能创新落地,提供全流程支持。
  
  IP、平台和工具链全面解耦
  
  面对自适应平台的“以一当十”,AMD的选择是从自适应IP、平台和工具链全面解耦。
  
  对此唐晓蕾提到,面向摩尔定律的放缓,不再像之前只通过technode(技术节点)的改进实现芯片性能的提升,而是越来越多地通过异构集成或先进封装的方式。一方面随着AMD在Chiplet以及3D封装技术等的发展,不断推动芯片代际之间的增益。另一方面,异构计算成为驱动系统性能提升的关键,AMD也着力在平台层面集成更多的异构计算,助力客户创造更大的价值。
  
  为不同行业不同应用提供更加灵活的算力支撑,AMD推出了自适应架构IP:XDNA。这是来自赛灵思的基础架构IP,包括FPGA架构和AI引擎(AIE),将与AMD产品阵容进行整合,提供更强大的算力。据悉,XDNA将计划用于2023年推出的基于AMD“Zen4”核心架构的“PhoenixPoint”移动处理器。
  
  此外,AMD还发现客户直接拿到芯片可能也不会做到快速上市,客户更需要的是平台化的产品,为此AMD也在力推SOM板。SOM即“位于系统核心的小尺寸嵌入式PCB(包括处理器、DDR、外设)”,属于板卡级而非芯片级设计,直接插入最终产品即可进行生产部署。据悉某款KriaSOM允许开发者从设计周期中更为成熟的节点入手,进而将部署时间缩短多达9个月。
  
  除了芯片、单板之外,唐晓蕾还强调,工具是一个非常重要的创新环节,对此AMD打造了无硬件编译、异构软件平台、中间件、AIE等等,助力开发者获得更快的实时响应和加快进度。
  
  不得不说,已经“先行一步”的AMD借助自适应计算平台,已收获了丰硕的果实。如在ADAS领域,AMD提供丰富的I/O接口和域控制器等产品,将数字或数据更加系统化,完成数据的处理以及打包分发。在智能制造涉及的传感、控制、计算与互联底层技术,AMD的自适应平台可实现高带宽、高算力、高精度,助力客户的创新落地。未来的自适应计算平台也将“渐入佳境”。
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