AMD面向千行百业数字化和智能化发起冲锋，欲以“芯”科技加速创新落地-天天短讯

CPU是AMD的发家业务，但如果你认为AMD仅有CPU业务就大错特错了。作为全球知名的半导体公司，AMD成立于1969年，在Gartner发布的全球半导体公司排名中，位列第七。如今，凭借内部自研和外部并购，AMD逐步建立起了“CPU+GPU+DPU+FPGA”完整的芯片布局。

日前，AMD“自适应和嵌入式产品技术日”活动于苏州成功举行，在随后的媒体沟通会上，AMD全球副总裁唐晓蕾以“‘芯’科技加速创新落地”为主题，向包括智次方·物联网智库在内的多家媒体全面介绍了AMD在芯片领域的创新，并重点阐述了自适应计算如何在核心市场加速创新。

引领后摩尔时代，重“芯”出发

(资料图)

众所周知，随着物理极限的逼近，半导体行业多年以来一直遵循的摩尔定律也即将“失效”，单纯靠提升芯片制程工艺来提升芯片性能的方法已经无法充分满足时代的需求，半导体行业正逐步进入“后摩尔时代”。

“AMD真正的创新永远都会在我们的芯片上面”，唐晓蕾如是说道，由于摩尔定律放缓，AMD正通过分装技术安装Chiplet集成助力实现代际性能增益，抵消摩尔定律放缓带来的创新放缓，保持AMD发展步伐。

“无论Chiplet还是异构计算领域，AMD都应用了最核心的RDNA、CDNA、XDNA以及ZEN架构。”

尤其是面向ChatGPT引发的新一轮AI狂潮，唐晓蕾表示，AI的落地仍需要漫长的过程，现在曙光已现、黎明将至。AI不仅存在于用CPU，GPU以及AI训练的云端数据中心和商业领域的数据中心中，同时在端侧也有智慧零售、智能工厂、医疗生命科学、数字家庭等领域，人们都在思考如何利用AI提升生产效率和生活指数。

随着产品线的日益完善，AMD正从方方面面为大家提供便利。

其中，XDNA是AMD利用深厚的FPGA和自适应SOC编译算法专业知识推出的一种算法工具，带有本地存储器和数据移动器的高度可扩展引擎阵列。这其中，AI引擎可以让AI和信号处理实现高性能和高能效。

为了满足客户创新所面临的灵活性挑战以及更多的系统级模块(SOM)需求，AMD三年前就推出了Kria系统级模块，专注于安防系统、城市摄像头和道路摄像头等视觉相关应用。而在未来，AMD的SOM通道将分成两个产品路线，一个将注重成本优化，关注电力驱动和其他尺寸及成本受限的应用;另一个方向则致力于提供更高的算力。

因为越来越多的场景需要端、边缘侧的算力支撑，以处理本地对实时性要求高的数据。因此，SOM的算力也将不能再完全依赖于云端，AMD推出具有更高算力的SOM，正是以满足这些边缘计算需求的目的，实现对客户应用“云-边-端”协同需求的支持。

除了硬件创新之外，在FPGA领域以及X86领域，工具的重要性都不可忽视，尤其是随着AI的推进，更多的软件工程师将加入这一领域。为此，AMD面向所有开发者推出了创新的开发工具矩阵。

具体来说，该矩阵包括硬件底层的异构平台，如Versal ACAP、标量引擎和可计算可编程的逻辑单元，以及AI引擎;在中间层，AMD的中间件可以为客户提供使用工具的接口。在此基础上，AMD还提供了EDA后端工具Vivado，引入了异构软件平台Vitis，使得软件开发者可以轻松在如C，C++，Python等通用软件上进行开发。另外，AMD还提供了无硬件编译的选项，利用云服务进行创新，无需软件编译。

加速行业创新，赋能数智转型

唐晓蕾表示，正如AMD的全新品牌口号“同超越，共成就_”(together we advance_)，AMD专注于半导体领域，致力于推动产品创新和加速客户的创新。AMD完成对赛灵思收购后，X86的能力让整体处理能力得到了很大提升，在工业、视觉、医疗系统等高算力领域有更多的协同效应。

面向整个汽车行业智能化转型加速，AMD为合作伙伴提供从智能座舱到自动驾驶一系列创新的支持。智能座舱方面，AMD提供信息娱乐控制台、数字集群以及乘客显示屏来创造沉浸式智能座舱;在自动驾驶方面，AMD在ADAS里加入前视摄像头，车舱内监控以及泊车，环绕视图方案来创造安全行车体验。

面向持续加深的工业创新，在智能制造领域，AMD通过数字孪生技术让工程快速精准落地;在智能仓储方面，AMD通过使能无人搬运车(AGV)和自动抄表(AMR)等应用，能够让人们实时了解仓库里面发生了什么，减少工厂内的人工干预;在工业机器人领域，AMD一直以来致力于让自动化的流程更加顺畅，让自动化的机器人能够更精准的控制。

另外，AMD还在智能质检、视觉检测、工业大数据等多个领域躬身实践，通过同时把控传感、控制、计算与联网等底层技术，让数据更加有效地完成使命，推动工业制造走向工业智造。

面向医疗领域，AMD创新了内窥镜系统、医疗超声、手术机器人、大型扫描仪器以及病患护理等多项能力。在内窥镜方面，AMD解决了随着内窥镜分辨率提升而带来的网络带宽和低时延问题;在医疗超声方面，AMD切实落实可视化、智能化，以提升整体医疗系统效率，并且在信号的实时处理方面得到很大推广;在手术机器人方面，AMD通过5G网络和AI机器学习推理助力其更好落地;在CT、MR及大型扫描仪方面，图象重构的卸载和加速在AMD的平台上面去处理，可使成像密度越来越高。

另外，医疗作为人文关怀项目，一直是AMD重要的研发方向。为了配合医疗创新的尽快落地，AMD通过为客户提供影像库和发布医疗电子书，让其能够更快的接受、使用以及落地自适应计算，帮助客户完成医疗方面的快速转变和迭代。AMD也在计划尽快把AI应用到医疗影像库里。

在音视频领域，除面向消费者提供智慧家庭、音视频与娱乐等能力支持外，AMD也在帮助专业音视频领域的客户实现应用的创新，比如助力越来越多LED屏幕进入到电影院，让更多的音响设备进入到汽车等。在广播方面，摄像头、移动无线视频以及投稿与分发编解码器等越来越需要高带宽、高清晰度以及更加灵活的处理方式，而AMD也将助力其实现创新落地。

另外，随着数字化转型对半导体行业的依赖增加，半导体所扮演的角色也越来越重要，各种各样的半导体创新也开始涌现，比如测试测量对仪器、仪表产生了升级的需求，而这也将会是AMD重点支持的领域。

唐晓蕾表示，在今天创新快速迭代、发展的时代，AMD不会仅凭自己的理解来制定行业方案，每个行业的客户才是真正的专家，AMD将与之保持亲密合作，确定其中CPU、FPGA或SoC的价值最大化。AMD就像是一个基础单元，与客户一起寻找最佳方案，从而真正的帮客户加速创新。

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