7045、7030、7020，迄今最強悍的移動處理器來了

今年年初，AMD正式宣布了銳龍7000系列移動處理器，包含多條不同的產品線，7045、7040、7035、7030、7020……應有盡有。

其中，銳龍7045、銳龍7040無疑是最受關注的。

銳龍7045或者說銳龍7045HX系列代號Dragon Range，基本上就是桌面上的銳龍7000系列移植到筆記本平臺上，可以說是迄今最強悍的移動處理器.

它擁有5nm制造工藝、chiplet小芯片架構、Zen 4 CPU架構、最高16大核32線程、最高5.4GHz加速頻率、雙單元RDNA 2架構內置顯卡，熱設計功耗55W+。

銳龍7040或者說銳龍7040H/HS/U系列代號Phoenix，可以說是整個家族中最閃亮的明星，是主流游戲本、高性能輕薄本的上佳之選，因為它集成了AMD乃至整個移動行業(yè)迄今最先進的技術特性。

這不但包括4nm制造工藝、Zen 4 CPU架構、RDNA 3 GPU架構，其中全新的Radeon 780M核顯達到了前所未有的高度，更是在x86處理器中第一個集成了獨立的AI引擎單元，可為諸多應用場景提供高能效的加速效果。

針對不同應用設備和場景，銳龍7040系列還可以在35-54W、15-28W的不同熱設計功耗范圍內調節(jié)，甚至衍生出了專為掌機優(yōu)化的Z1系列，熱設計功耗9-30W。

銳龍7040系列的特點乃至性能大家應該都不陌生了，這里我們重點聊一聊它集成的銳龍AI引擎。

AI無疑是當下最為火爆的科技話題，有著無限廣闊的未來，同時也有著多樣化的實現方式、應用場景，整個行業(yè)都在深度耕耘。

事實上，AI本身無論概念還是技術，都處在一個不斷演化的過程中，也在隨著應用需求的變化而不斷拓展提升自己，是技術與應用相互促進、持續(xù)升級的一個典型。

最早的AI，只能處理一些傳統(tǒng)的固定編碼算法，必須由人類編程，比較死板。

如今的AI則基于神經網絡，越來越接近人腦在海量神經元之間傳輸、處理數據的模擬運作方式，再加上機器學習的反復、海量訓練，能夠越來越靈活、彈性地處理數據，展現出來的結果越來越像是一個真正的人在說話、做事，而不是冷冰冰的、死板的機器。

正是越來越聰明的AI，改變著人類的工作、生活、娛樂，影響著人類的方方面面，甚至可以說關乎人類未來的發(fā)展。

AI做得好不好，關鍵是看用戶體驗，而用戶體驗做得好不好，要看基礎硬件、核心算法、生態(tài)優(yōu)化等多個層面的綜合實力，而擁有這種綜合實力的廠商，屈指可數。

作為基礎芯片大廠的AMD，不但同時擁有高性能CPU、GPU產品，在收購了賽靈思之后，更是組建了全套的AI解決方案，無論是云側還是端側，都正在大展拳腳.

銳龍7040系列的AI引擎就是其中在端側一個爆發(fā)點，可能會深刻影響未來人們使用筆記本的方式。

首先的問題是，我們?yōu)槭裁葱枰趚86處理器中加入一個本地的、獨立的AI引擎?

對于很多端側AI推理應用來說，一方面，依賴云側的話必須等待相應資源和服務的到位，而且不可避免地會受到互聯網速度、延遲的影響，體驗很不穩(wěn)定。

另一方面，傳統(tǒng)的CPU處理器雖然完全可以搞定，只不過基于緩存、內存體系的CPU架構，本身就不是為AI推理而生的，效率和能效自然高不到哪里去。

尤其是緩存和內存之間固定的、共享的互聯通道和有限的帶寬，會成為數據傳輸和處理的瓶頸，也無法提供足夠的專用算力。

AMD的銳龍AI引擎基于專門設計的XDNA AI架構，核心是多個獨立的AIE單元，加上多個獨立的內存電壓單元以及對應的內存控制器，并有獨立的高速互連通道。

XDNA AI架構可以脫離云側依賴，直接在本地無延遲地靈活處理不同的AI神經網絡，包括CNN(卷積神經網絡)、RNN(循環(huán)神經網絡)、LSTM(時間遞歸神經網絡)等，并支持INT8、FP16、FP32、BF16等各種數據類型，還具備實時多任務能力，可處理最多4條并發(fā)空間流。

峰值算力可以達到10TOPS(每秒10萬億次計算)，而且因為是專為AI推理負載設計的，因此具備遠超CPU/GPU的能效。

這樣的架構設計也完美解決了CPU架構處理AI時的劣勢，一方面擁有獨立的互連通道，不存在任何阻礙，應用可以確切地知道自己可利用的資源和可達成的效果。

另一方面AI引擎單元有專屬的本地內存空間，不但可以提供更充裕的帶寬，也不存在緩存命中缺失的問題。

同時，AMD銳龍AI引擎改變了推理模型的處理方式，不再像傳統(tǒng)神經網絡那樣，只能在多個“神經元”之間一層一層地逐次流動，而是采用了全新的適應性數據流架構和適應性互連。

這種設計可以針對不同負載、模型、數據，由不同單元、層級進行同步處理，從而大大提高性能、效率和能效，還可以由開發(fā)者進行定制，找到更適合特定負載的處理方式，實現效率最大化。

硬件和架構再優(yōu)秀，算力再強大，最終還是要看用戶體驗，取決于系統(tǒng)、應用如何將AI能力落到實處。

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