Di IFA 2024 diadakan di Berlin, Jerman, Jack Huynh, wakil presiden senior dan manajer umum Grup Business Computing and Graphics AMD, mengumumkan bahwa perusahaan akan menyatukan rDNA sentris konsumen dan arsitektur cDNA pusat data ke dalam arsitektur UDNA, yang akan diletakkanLandasan bagi perusahaan untuk lebih efektif menanggapi ekosistem CUDA NVIDIA yang berakar dalam.
Ketika AMD meninggalkan mikroarsektur GCN pada tahun 2019, perusahaan memutuskan untuk membagi mikroarsitektur grafis baru menjadi dua desain yang berbeda, dengan rDNA yang dirancang untuk mendukung produk grafik game untuk pasar konsumen, dan arsitektur cDNA yang dirancang khusus untuk memenuhi kecerdasan buatan sentris komputasi (AI (AI.) dan beban kerja HPC (komputasi kinerja tinggi) di pusat data.Setelah bersatu ke dalam arsitektur UDNA, pengembang akan dapat menggunakannya lebih mudah daripada yang mereka lakukan sekarang.
AMD menyatakan bahwa mereka telah membuat beberapa kesalahan dalam rDNA sebelumnya, dan harus mengatur ulang matriks optimasi setiap kali mereka mengubah hierarki atau subsistem memori.Melihat ke depan ke masa depan, perusahaan tidak hanya mempertimbangkan rDNA 5, rDNA 6, rDNA 7, tetapi juga UDNA 6 dan UDNA 7. Oleh karena itu, sampai batas tertentu, masalah kompatibilitas penuh dan mundur akan ditegakkan, tetapi dibutuhkanuntuk direncanakan sebelumnya.
Chip kelas atas dapat membangun pasar, tetapi dukungan perangkat lunak akan menentukan pemenang dan pecundang.Nvidia telah mengajarkan cara menggunakan Cuda yang tak tertandingi untuk membangun ekosistem 'parit' yang tidak dapat dihancurkan.
18 tahun yang lalu, Nvidia mulai dari CUDA dan meletakkan fondasi, dan salah satu keunggulannya yang paling mendasar mungkin adalah "U" (Unified) di CUDA (menghitung arsitektur perangkat terpadu).NVIDIA hanya memiliki satu platform CUDA yang cocok untuk semua keperluan, yang menggunakan mikroarsektur yang mendasari yang sama untuk mengimplementasikan AI, HPC, dan game.Platform saat ini memiliki 4 juta pengembang.
AMD akan terus bergantung pada tumpukan perangkat lunak ROCM open-source untuk melawan Nvidia, tetapi ini akan membutuhkan upaya bersama dari pengguna dan komunitas open-source, yang akan menanggung beberapa beban untuk mengoptimalkan tumpukan.AMD akan mengambil langkah -langkah untuk menyederhanakan pekerjaan dan mempercepat pengembangan ekosistem ini.
Perubahan apa yang akan dialami UDNA dibandingkan dengan pemisahan rDNA dan cDNA saat ini?AMD tidak memberikan pengantar terperinci, menunjukkan bahwa masih ada banyak pekerjaan dasar yang harus dilakukan.Tetapi titik nyeri potensial yang jelas yang perlu ditangani adalah kurangnya unit akselerasi AI khusus di rDNA.Mengingat bahwa pekerjaan AI saat ini mendominasi di pusat data dan GPU klien, menambahkan dukungan tensor ke klien GPU tampaknya menjadi persyaratan utama.
Arsitektur UDNA terpadu adalah langkah logis berikutnya dalam bersaing dengan Nvidia Cuda, tetapi AMD masih memiliki jalan panjang, termasuk garis waktu yang jelas untuk meluncurkan arsitektur UDNA.
