AMD发布RDNA架构白皮书:将广泛应用于各个平台

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[Tianji.com]三星和AMD在6月宣布了他们的战略合作,目标是将AMD的下一代RDNA架构GPU应用于智能手机等移动设备。

AMD最近发布的RDNA架构白皮书不仅揭示了RX 5700的设计细节,还描述了未来的超低功耗解决方案。 AMD表示,RDNA架构几乎涵盖所有场景,如节能型笔记本电脑,智能手机甚至是世界上功能最强大的超级计算机。

就特定架构而言,RDNA中的每对CU共享L1高速缓存,减少了读写次数并降低了功耗。 L2缓存可配置在64KB和512KB之间。在工作机制方面,AMD将工作负载分配给更多核心。原始GCN是单核64次并行计算,RNDA缩小到32倍,这更有利于节省功率和降低带宽侵占。在人工智能方面,RDNA支持64,32,8和4位并行整数运算。向量ALU的宽度是GCN的两倍,GCN用于FMA操作。 RDNA仍然是一种异构体,可最大限度地调整计算和图形负载。它具有很高的可扩展性,使制造商可以轻松构建块。

根据三星的计划,RDNA架构移动GPU早在2021年就不会亮相,用户需要耐心等待。

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三星与AMD于6月达成战略合作伙伴关系,将AMD新的RDNA架构GPU应用于智能手机等移动设备。

AMD最近发布的RX架构白皮书不仅公开了RX 5700的设计细节,还描述了未来的超低功耗解决方案。根据AMD的说法,RDNA架构几乎涵盖了所有场景,如节能型笔记本电脑,智能手机甚至是世界上最强大的超计算机。

在架构方面,每个RDNA与CU共享L1缓存以减少读写次数,从而降低功耗。 L2缓存可配置在64KB和512KB之间。在工作机制方面,AMD将工作负载分配给更多核心。原始GCN是64个单核并行计算时间,RNDA缩小到32倍,这更有利于节省功耗并减少大部分带宽侵占。在人工智能中,RDNA支持64,32,8,4位并行整数运算,矢量ALU的宽度是GCN的两倍,所有这些都用于FMA操作。 RDNA仍然是一种可以最大程度地调整计算和图形负载的异构体。可扩展性非常大,制造商很容易构建块。

根据三星的计划,RDNA移动GPU将不会在2021年之前出现,用户需要耐心等待。

三星与AMD于6月达成战略合作伙伴关系,将AMD新的RDNA架构GPU应用于智能手机等移动设备。

AMD最近发布的RDNA架构白皮书不仅揭示了RX 5700的设计细节,还描述了未来的超低功耗解决方案。 AMD表示,RDNA架构几乎涵盖所有场景,如节能型笔记本电脑,智能手机甚至是世界上功能最强大的超级计算机。

就特定架构而言,RDNA中的每对CU共享L1高速缓存,减少了读写次数并降低了功耗。 L2缓存可配置在64KB和512KB之间。在工作机制方面,AMD将工作负载分配给更多核心。原始GCN是单核64次并行计算,RNDA缩小到32倍,这更有利于节省功率和降低带宽侵占。在人工智能方面,RDNA支持64,32,8和4位并行整数运算。向量ALU的宽度是GCN的两倍,GCN用于FMA操作。 RDNA仍然是一种异构体,可最大限度地调整计算和图形负载。它具有很高的可扩展性,使制造商可以轻松构建块。

根据三星的计划,RDNA架构移动GPU早在2021年就不会亮相,用户需要耐心等待。

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AMD最近发布的RDNA架构白皮书不仅揭示了RX 5700的设计细节,还描述了未来的超低功耗解决方案。 AMD表示,RDNA架构几乎涵盖所有场景,如节能型笔记本电脑,智能手机甚至是世界上功能最强大的超级计算机。

就特定架构而言,RDNA中的每对CU共享L1高速缓存,减少了读写次数并降低了功耗。 L2缓存可配置在64KB和512KB之间。在工作机制方面,AMD将工作负载分配给更多核心。原始GCN是单核64次并行计算,RNDA缩小到32倍,这更有利于节省功率和降低带宽侵占。在人工智能方面,RDNA支持64,32,8和4位并行整数运算。向量ALU的宽度是GCN的两倍,GCN用于FMA操作。 RDNA仍然是一种异构体,可最大限度地调整计算和图形负载。它具有很高的可扩展性,使制造商可以轻松构建块。

根据三星的计划,RDNA架构移动GPU早在2021年就不会亮相,用户需要耐心等待。

[Tianji.com]三星和AMD在6月宣布了他们的战略合作,目标是将AMD的下一代RDNA架构GPU应用于智能手机等移动设备。

AMD最近发布的RDNA架构白皮书不仅揭示了RX 5700的设计细节,还描述了未来的超低功耗解决方案。 AMD表示,RDNA架构几乎涵盖所有场景,如节能型笔记本电脑,智能手机甚至是世界上功能最强大的超级计算机。

在特定的体系结构方面,RDNA中的每对CUS共享一级缓存,减少了读写次数,降低了功耗。二级缓存可以配置在64KB和512KB之间。在工作机制方面,AMD将工作负载分配给更多的核心。原来的GCN是单核64时并行计算,RNDA缩小到32倍,更利于节能和降低带宽占用。在人工智能方面,RDNA支持64、32、8和4位并行整数运算。矢量ALU的宽度是GCN的两倍,用于FMA操作。RDNA仍然是一种异构体,可以最大限度地优化计算和图形负载。它具有很强的可扩展性,便于制造商构建模块。

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根据三星的计划,RDNA架构的移动GPU早在2021年就不会上市,用户需要耐心等待。

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