此外，AMD 宣布了與特斯拉和三星的合作，首先將 RDNA 2 游戲架構引入到汽車市場，特斯拉 Model S 和 Model X 中全新設計的信息娛樂系統將由 AMD 銳龍嵌入式 APU 和基于 AMD RDNA 2 架構的 GPU 驅動，支持 3A 級游戲。

AMD還發布了面向發燒級和消費PC的全新AMD 銳龍處理器；最新的第三代AMD EPYC處理器帶來的數據中心領先性能；以及為游戲玩家提供的全套最新AMD圖形技術。

高性能計算如何理解？它的市場規模如何？未來與應用結合會有哪些方向？6月9日，在南京半導體大會高峰論壇上，AMD大中華區總裁潘曉明帶來了最新解讀。

圖：AMD大中華區總裁潘曉明

潘曉明首先介紹了計算芯片的市場概況。根據Gartner2020年第四季度的數據，全球半導體市場的總價值達到4500億美元，相對于2019年的4190億美元有非常可觀的增長。

其中，計算市場擁有2390億美元，大約占到整個市場的一半以上，涵蓋微處理器、控制器、專用集成電路和FPGA等關鍵技術；存儲市場達到1230億美元，包括熟知的DRAM、NAND等，余下的880億美元包括模擬器件、分離器件、傳感器等。AMD主要聚焦的領域也正是在高性能計算。

2020年以來，受疫情影響，遠程辦公、居家學習、居家娛樂等應用的興起，進一步刺激對大數據、云服務的需求增長，各個行業、企業數字化轉型的速度明顯加快。而高性能計算、云計算和虛擬化、大數據分析等一系列的應用場景都會帶來非常大的工作覆蓋，這背后所需要的是強大的算力支持。AMD認為，我們要使得CPU和GPU不斷迭代，才能夠滿足市場對算力的持續增長需求。

在半導體的發展歷程中，摩爾定律起到了關鍵作用，一直以來摩爾定律都帶來了性能的顯著提升，但現在增速在減緩，平均每3年密度才增加1倍，每3.6年能效增長1倍。

在半導體設計的黃金時代，業界可通過新的制程大大降低每個晶體管的成本，同時得到性能的提升，現在，每進入一個新的節點，需要更長的時間才能保證工藝的成熟和穩定，然而，新制程的成本又在顯著增加。可以看到從45納米到14納米到16納米這個階段成本的增加不是很明顯，但是當從14納米進入到7納米以及下一代5納米時成本增加非常明顯，我們意識到性能的提升不能僅僅依賴于制程的進步，需要更多其他方面創新來驅動性能和算力提升。

AMD的嘗試結果是，制程技術的演進大概占到性能提升的40%，平臺和設計優化變得更為重要，它涵蓋了從處理器、微架構、模塊之間如何連接以及硬件和軟件系統優化等所有內容占據了系統提升的60%的比重。上述組合實現了平均每2.5年提升2倍性能。

在AMD，我們不斷推動設計優化和平臺優化，在微架構方面基于CDNA結構、RDNA結構，我們擁有長期的技術路線圖，這使得每一代CPU和GPU架構都有持續的性能提升，實現技術跨越式的發展。以剛剛結束的2021年臺北電腦展中，AMD展示了最新的封裝技術為例，3D堆疊技術早就用在閃存上，今天AMD把這個技術帶在CPU上，突破性將AMD芯片架構以3D堆疊技術相結合，可以提高超過2D芯片200倍的互聯密度，與現有的3D封裝解決方案相比密度也可達到15倍以上。

除此以外，AMD在SOC設計上不斷取得突破。在傳統架構中，往往采取單片的電路設計，而在2017年我們推出第一代EPYC處理器上率先采用了Chipleb技術，通過AMD獨特的技術將4個SOC相互連接，之后在第二代EPYC處理器上我們又通過AMD的infinity技術將8個7納米chipledCPU和1個12納米ChinletI/O相互連接，現在已經推出第三代EPYC處理器，繼續用Chipled架構為行業帶來領先性能。

潘總表示，人工智能、機器學習、深度學習等基礎應用對算力、性能都要求極高，通用CPU的表現相對受限制，這時我們需要其他的技術配合，比如通用GPU和半定制SOC以及FPGA，處理更復雜的特殊的工作負載，異構計算因此興起，并將成為未來高性能計算發展趨勢的關鍵之一。

他介紹了今天和未來的工作負載需要強大的計算能力，異構計算是關鍵的未來趨勢。AMD未來在計算、圖形和解決方案的三個方面聚焦高性能計算，在持續發展的行業中保持高性能計算領導力。

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