夺下Meta，AMD进军元宇宙！全新GPU=4.9个A100，但不支持CUDA

化的AMD Instinct MI100就现在可以达致11.5TFLOPS的算力，也是当时第一个分之一10TFlops（FP64）的统计数据该之中心GPU。

而在11月末8号的发行但会上，AMD上架全重新的CDNA 2 GPU虚拟化和MI200 Instinct图形CPU，要与英伟达的A100晶片一更高下。

CDNA 2 GPU虚拟化将适用台积电的N6路由器工艺，虽然只是工艺新的科技上一个小的演变，但其实有了更高的计时器高效率。此外，N6的所设计规则也与N7兼容，显然N7上的所设计可以相对容易地移植到N6上。

同时，CDNA 2 GPU引入最重新的第三代Infinity虚拟化，专门所设计超大规模而生。

MI200是MI100的更新的迭代版本，基于CDNA 2虚拟化，相较MI100的第一个关键性变化是引入了多晶片PCB。

MI200晶片将包含总计580亿个二极体，主体而言，Nvidia的A100在一个GPU氢心之中占有542亿个二极体。

根据AMD发行的规格，MI200的计时器基频将多达1.7GHz，而MI100的计时器基频为1.5GHz。CPU也升级为HBM2e，运行速度为3.2Gbps，结合双晶片GPU布局显然MI200的主体增益从1.2TBps增高到3.2TBps。

MI100是第一个提供者分之一10TFLOPS的FP64乘积推算的GPU，凭借其更高的计时器、双GPU和减半的FP64振幅，MI200的FP64乘积千分之振幅为47.9TFLOPS。比Nvidia A100的FP64乘积推算的振幅短时外了4.9倍。

MI200还增高了FP64矩阵的赞同，其千分之振幅是乘积静态振幅的两倍：95.7TFLOPS。正因如此，较Nvidia A100的FP64乘积效能19.5TFLOPS，也优化4.9倍。

在FP16方面，AMD的表现相对没那么夸张了，Nvidia的A100的FP16/BF16算力为312TFLOPS，而MI200为383TFLOPS。

由于Nvidia的稠密性须要GPU跳过一些操作，尤其是除以0这个操作。因此，在外情况下，A100的推算效能可以大大提高一倍，并在效能上保持赞同压过。

当然，这些只是仅仅上的统计数据。

由于AMD的MI200是通过自家的ROCm来赞同TensorFlow、PyTorch和ONNX等机器学习基本，并很难CUDA，所以在可用性上，还必需留一个问号。

目前MI200 OAM有两种型号，效能更高的MI250X每个晶片有110个CU，而较低的MI250则下降到每个晶片104个CU，因此，MI250的推算效能但会下降了分之一5%。

此外，之后AMD还将上架一个PCIe版本的MI200。

不过，还有一些关键性文档仍然是遗漏的，比如电源立即。Nvidia A100的SXM型号的TDP为400W，这将对MI200 OAM的带来一定的压力，因为有揣测说MI250 OEM的TDP可能多达550W。

Zen 4站牌

AMD还揭晓了新的新的一代Zen 4的进展。

重新的第四代EYPCCPU以外，引入5石墨烯DRAM的96氢的Genoa，以及正因如此引入5石墨烯工艺都128氢Bergamo。

Genoa引入「Zen 4」多线程，而AMD为Bergamo备有了一种新的型的「Zen 4c」多线程，针对云原生这种独有的适用情况顺利进行了改进，这显然AMD的Zen 4晶片将备有两种类型的多线程。

相比于前新的一代EPYC Milan晶片的7石墨烯工艺，全重新的5石墨烯DRAM将提供者多达2倍的反射率和功率高效率，以及1.25倍的效能优化。

这么看来，消费级的Ryzen Zen 4晶片应该也可以获得相同的优化。

Genoa

先来就让引入Zen 4虚拟化的Genoa晶片。

EPYC Genoa晶片将有总计96个Zen 4多线程，赞同DDR5和PCIe 5.0，以及须要设备外整段CPU连接起来的CXL 1.1以太网。

这款晶片将应对HPC和通用统计数据该之中心、企业和云推算实习电源的原因，并将构建每氢和多多线程效能。

Bergamo

正因如此，Bergamo也是基于5石墨烯工艺，；也晶片将有总计128个多线程。

为了更好地适应云原生推算的实习电源，AMD上架了一种新的全重新的Zen 4多线程——「Zen 4c」。

Zen 4c与Zen 4兼容，并适用相同的指令集和插座。显然可以无缝地将Bergamo晶片填入搭载了Genoa的路由器之中。

由于加到了某些不必需的功能，Zen 4c的氢心但会比标准Zen 4要小，但推算反射率将但会获得优化。

此外，Zen 4c占有一个经过反射率改进的线程层次构件，以增高氢心总数，从而应对必需更高多线程反射率的云实习电源。

Infinity虚拟化3.0

这次，AMD除了发行Genoa、Bergamo、3D V-Cache驱动的Milan-X和Instinct MI200 MCM（多晶片可选）GPU之外，还有一个关键性的成分——贯穿所有这些新的科技的Infinity Fabric 3.0。

Infinity Fabric可以说是AMD异构控制系统虚拟化（HSA）控制系统梦想的延伸，为AMD的CPU和GPU应对方案上的晶片内和晶片文件传输提供者动力。

Infinity虚拟化肽键了AMD在新的产品上引入的多种传输数据新的科技，并之后转变成了一种整段的CPU+GPU新的科技，极大地大大提高控制系统效能（尤其是HPC效能）。

2020年，AMD上架Infinity起因其实很恰当：在推算之中移动统计数据的开销是相当大的。

而Infinity虚拟化将能够地下降存储库（无论是VRAM、控制系统RAM还是CPU线程）彼此外的统计数据移动。

如果硬件能告诉他文档都在哪底下，并能在「必需」时顺利进行到访，就可以发挥作用相当大的效能优化。

于是，重新的Infinity虚拟化可以让Epyc CPU和Instinct GPU加速器彼此外顺利进行赞同的收发。

有了Infinity虚拟化，AMD无论如何必需回避PCIe 4.0的增益上限，而且可以连接起来的GPU总数增高到8个。

增高增益，下降延时，以及通过下降统计数据移动大大提高高效率，是AMD Infinity虚拟化所设计的支柱。

上新的一代Infinity Fabric虚拟化逼迫CPU和GPU彼此外的收发通过PCIe数据传输进行（非赞同性），这显然理论千分之增益将无法分之一该终端的无限大（PCIe 4.0的16 GT/s）。此外，双插座控制系统之中能够通过PCIe传输数据的GPU的最大总数也被上限在了4块。

而重新的Infinity虚拟化使整个收发过程可以基于Infinity Fabric 3.0终端来进行，这显然须要顺利进行PCIe非相干收发，当然在必需时也可以之内到PCIe。

此外，显卡彼此外的对话速度也获得了极大的优化，其之中每个Infinity Fabric元数据的增益为100 GB/s，能提供者足够的发送量来赞同整个控制系统。

怎么样，你心底下AMD这次Yes了吗？

简要：

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