微信扫一扫,关注公众号

  • 科技行者

  • 算力行者

见证连接与计算的「力量」

首页 AMD 2015分析师大会:加大马力 火力全开

AMD 2015分析师大会:加大马力 火力全开

2015-05-07 19:40
分享至:
----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.-
2015-05-07 19:40 CNET科技资讯网

曾经,“提供低价位处理器”是AMD的代名词,而现在,AMD已经逐渐摆脱了这个形象,走出了一条真正“不跟随”的道路,推出APU、进入游戏主机领域、选择与ARM在企业级市场合作等,AMD正在不断的尝试,积极寻找新的蓝海。

AMD 2015分析师大会:加大马力 火力全开

昨日,AMD在纽约举办了三年来的第一次分析师大会(FAD),AMD管理层悉数亮相,包括AMD总裁兼首席执行官苏姿丰博士(Dr. Lisa Su)、高级副总裁兼企业嵌入式与半定制事业部总经理Forrest Norrod、CTO Mark Papermaster、CFO Devinder Kumar等,值得一提的是,本次活动的地点选在了纳斯达克,而AMD也将其上市的地点从纽约证券交易所转到了纳斯达克交易所。

AMD 2015分析师大会:加大马力 火力全开

苏姿丰博士表示,目前我们发现,在高性能计算和虚拟化方面丰富的市场领域中,有着强劲的、长期的发展机遇,只有AMD能为二者提供技术能力。我们针对最具潜力的机遇增加投资,助力客户打造出更伟大的产品,变不可能为可能,从而实现AMD在未来的盈利增长。

AMD带来了哪些大杀器(新品/新技术)?接下来几年的路线图是怎样的?AMD对未来又有哪些愿景呢?接下来将一一揭晓谜底。

AMD的困扰 挑战与机遇并存的年代

营收10.3亿美元、经营亏损1.37亿美元、净亏损1.8亿美元——这是AMD近期发布的2015年第一季度财报,外界的质疑也让AMD备受压力。

AMD 2015分析师大会:加大马力 火力全开

苏姿丰博士在本次活动上大方承认了AMD近期面临的挑战,包括PC市场不景气、渠道库存积压、市场份额下滑(消费级PC/桌面显卡/服务器)、投资效率低下等,AMD也在积极的寻求对策。

AMD的业务发展也并非外界想象的那样呈现全线溃败之态,像是企业嵌入式与半定制的业务发展非常迅速,据悉,其年收入已经超过了20亿美元,另外在显卡、游戏、商务PC等领域的份额也有所提升。

俗话说得好,舍得舍得,有舍才有得。AMD的业务覆盖面非常之广,但并非所有部门的发展都如预料那般迅速,抛弃一些增速缓慢的业务,聚合资源全力拓展“绩优股/潜力股”也是明智之举,据苏姿丰博士表示,AMD将舍弃物联网传感器终端、低端PC平板机/移动设备、智能手机、定制半导体工艺、微型服务器等业务。

还是那句话,机遇与挑战从来都是并存的。

全面进军游戏、临境感平台、数据中心三大领域

未来,AMD将在游戏、临境感平台、数据中心这三大领域持续发力。

游戏是AMD的DNA,我们都知道,全新的XBOX ONE、PS4、Wii U三大游戏主机均采用了AMD的技术,苏姿丰博士认为PC游戏已经成为一个高增长市场,而游戏主机以及其他设备也是如此。AMD不单单要在游戏主机上面发力,还要把这种优势延伸到PC游戏领域。AMD在游戏领域也有非常大的优势,包括高性能CPU、显卡以及软件的API。另外,LiquidVR虚拟现实则是AMD提出的新技术,这项技术也将驱动游戏平台的发展,为AMD带来又一核心竞争力。

苏姿丰博士表示,到2020年将会出现500亿个移动设备,也希望把AMD的处理器技术、图形处理技术以及整合的解决方案等方面的能力更好的打入到这500亿个设备中。集结AMD的LiquidVR虚拟现实技术、x86/ARM 处理器、图卡、软件API等核心资源,共同打造临境感平台,将带给用户更加智能化、互动的体验。

面对数据的爆发式增长,数据中心的建设成了很多企业的当务之急,数据中心是当下的热点,同时也是AMD的重点开发领域之一。AMD的超高性能CPU是AMD的核心竞争力,据悉,AMD将推出全新架构的x86/ARM CPU(下文详细介绍)。

应对策略 AMD放出的大杀器

本次发布会,AMD还透露了新品、新技术以及产品路线图等信息。

Zen x86架构被寄予了厚望,与AMD现有的x86处理器核心相比,每个时钟周期的指令集可提高40%,这将助力AMD再次进军高性能台式机和服务器市场。另外,“Zen”还具备同步多线程(SMT)功能以应对高吞吐量和新建缓存子系统。

AMD是目前唯一同时拥有x86和ARM双架构计算产品的厂商,除了x86以外,AMD还将全力投入ARM架构,自主设计的64位 K12新架构将在2017年推出,这些企业级64位ARM核心为提高能效设计,特别适用于服务器和嵌入式工作负载。

在GPU方面,AMD计划推出业内首款高性能图形处理器(GPU),本款GPU将采用2.5D硅中介层设计的晶片堆栈式高带宽内存(HBM)。HBM采用3D堆栈设计,并与GPU核心通过2.5D封装整合在一起,号称能耗比是GDDR5的三倍以上,同时节能至少50%。

APU已经成为AMD的一个特有标签,由高性能处理器、高性能图形显示等部件打造的芯片,也给OEM厂商开拓了新领域。Carrizo是2015年AMD针对移动版推出的APU,其GPU的性能表现优异,同时在图形处理以及在电池的续航时间方面也会有更出色的表现。 据悉,AMD把Carrizo归为第六代A系列。

AMD 最新的计算与图形产品路线图包括:

使用 FinFET 制程工艺打造的全新“Zen”核 AMD FX CPU。此类 CPU 具备高核数、支持高吞吐量的同步多线程技术以及 DDR4 兼容性,可与 AMD 的 2016 桌面 APU 共享 AM4 接口。

第七代 AMD APU 将带来独立显卡般的游戏体验,并在 FP4 超薄移动基础架构中实现完整的异构系统架构性能。

未来的高性能图形处理器将基于 FinFET 制程工艺而打造,有望将每瓦特性能表现提升一倍。这些前沿的独立图形技术也包括第二代HBM技术。

AMD企业、嵌入式和半定制事业群路线图详细信息如下:

面向主流服务器的新一代“Zen”核AMD Opteron处理器,该技术支持广谱工作负载,同时大幅提升输入/输出和存储器容量。

今年年末“西雅图”系统将如期而至,同时,AMD对将配备“K12”核的新一代 ARM 处理器进行了详细规划。

AMD 还概述了面向 HPC 和工作站市场的全新高性能 APU,该技术旨在大幅提升向量应用的性能,实现更出色的图形性能、支持异构系统架构以及优化的存储架构。

面对挑战,AMD无所畏惧,积极寻找新的业务、开拓老业务以应对当前的局面,而x86架构“Zen”核心、“HBM”晶片堆栈式高带宽内存等的推出,无疑将为AMD增加强大的战斗力与生命力,AMD也可以借助新产品与新技术进一步挖掘出新的商机。

AMD的未来几年,也将是加大马力、火力全开!

分享至
0赞

好文章,需要你的鼓励

推荐文章
  • 南方科技大学等机构联手破解AI推理训练难题:让大模型"一次思考"就学会解题

    南方科技大学等机构联手破解AI推理训练难题:让大模型"一次思考"就学会解题

    本文介绍了由南方科技大学等机构于2026年4月发表的研究(arXiv:2604.08865),提出了名为SPPO的大模型推理训练新方法。该方法将推理任务重新建模为"序列级情境赌博机",用一个轻量级价值模型预测题目难度,以单次采样替代GRPO的多次采样,解决了标准PPO的"尾部效应"问题。实验显示,SPPO在数学基准测试上超越GRPO,训练速度提升约5.9倍,配合小尺寸价值模型还能显著降低显存占用。

  • 香港科技大学数学系研究者:扩散模型原来是一个"魔法恒等式"拆成了两半

    香港科技大学数学系研究者:扩散模型原来是一个"魔法恒等式"拆成了两半

    这项由香港科技大学数学系完成的研究(arXiv:2604.10465,2026年ICLR博客论文赛道)提出了一种从朗之万动力学视角理解扩散模型的统一框架。研究指出,扩散模型的前向加噪和逆向去噪过程,本质上是朗之万动力学这一"分布恒等操作"被拆成了两半。在这个视角下,VP、VE-Karras和Flow Matching等不同参数化的模型可被精确互译,SDE与ODE版本可被统一解释,扩散模型相对VAE的理论优势得以阐明,Flow Matching与得分匹配的等价性也得到了严格论证。

  • 中国人民大学研究团队打造的"AI科学家":让机器自主完成几十小时的科研工程,它是怎么做到的?

    中国人民大学研究团队打造的"AI科学家":让机器自主完成几十小时的科研工程,它是怎么做到的?

    中国人民大学高岭人工智能学院等机构联合开发了AiScientist系统,旨在让AI自主完成机器学习研究的完整工程流程,包括读论文、搭环境、写代码、跑实验和迭代调试,全程无需人工干预。系统核心设计是"薄控制、厚状态":由轻量指挥官协调专业代理团队,通过"文件即通道"机制将所有中间成果持久化存储,使每轮工作都能建立在前一轮积累的基础上。在PaperBench和MLE-Bench Lite两个基准上,系统表现显著优于现有最强对比系统,论文发布于2026年4月。

  • 字节跳动发布GRN:像人类画家一样"边画边改"的AI图像生成新范式

    字节跳动发布GRN:像人类画家一样"边画边改"的AI图像生成新范式

    这项由字节跳动发布的研究(arXiv:2604.13030)提出了生成式精化网络(GRN),一套模仿人类画家"边画边改"直觉的视觉生成新框架。其核心包括两项创新:层级二进制量化(HBQ)通过多轮二分逼近实现近乎无损的离散图像编码,以及全局精化机制允许模型在每一步对整张图像的所有位置重新预测并随时纠错,从根本上解决了自回归模型的误差积累问题。配合基于熵值的自适应步数调度,GRN在ImageNet图像重建(rFID 0.56)和生成(gFID 1.81)上均创下新纪录,并在文本生成图像和视频任务上以20亿参数达到同等规模方法的领先水平。

----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.- ----..---.-...-/--...-.-......./-...-....-..--../-............-.-