撰稿 | 言征 出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto） 两个月前，在巴塞罗那的一场圆桌会议中，AMD高管们向外界透露一项惊人的变革消息。 AMD正在进行一项重大改变：重心将从硬件开发转向强调软件开发、API 和 AI 体验。 AMD执行副总裁兼首席商务官Phil Guido和计算和图形业务组高级副总裁兼总经理Jack Huynh没有拐弯抹角： “AMD将软件工程团队规模扩大了三倍，并且全力以赴投入软件开发。” 1.49亿美元收购，3倍扩张研发团队此前8月，我们报道了AMD豪掷49亿美元收购服务器制造商ZT的新闻，原因也是AMD亟需ZT的1100多名软件工程人员来为其接下来的发展战略来服务。AMD彼时只有500名左右的开发人员。从这一变化我们也可以看出一些端倪，硬件公司AMD不止满足于设计硬件了。 这一场“软件团队大扩张”，意味着AMD即将迎来一场员工的角色变革。 这不仅意味着引入更多人，更意味着接下来的人员工作内容的变动：“我们将组织中的一些最优秀的人才调动到这些团队中来提供支持。”当这一转型完成后，该公司将更接近于同行，比如英伟达、英特尔。 具体如何转变？AMD领导层回应说，过去他们“首先是硅，然后才考虑软件开发工具包、工具链，最后是ISV（软件开发公司）。” “我们战略上的转变是首先与ISV交谈……了解开发者希望实现什么功能。”这是创建新处理器方式的根本性变化。 “过去的AMD只会追求速度和性能。之后，AMD将首先关注AI软件，我们（已经）知道如何造硅。” 从这些谈话可以看出：AMD相信他们现在已经拥有了完整的计算硬件堆栈，从 CPU 到 AI 加速器，到 GPU，到 FPGA，再到数据处理，甚至服务器架构。目前在接下来的AI时代的“芯片角逐战”拼图中，AMD只剩下一块：软件（及生态）。 2.架构二合一计算芯片置于游戏芯片之上9月10日，Jack Huynh再次给外界一个意外的宣布：AMD将自家已有5年历史的图形架构RDNA、计算架构CDNA重新整合在一起，推出名为“UDNA”的全新GPU架构。 早在2019年，AMD大刀一挥，历史悠久的GCN GPU架构宣告终结，从此分为两条路线：RDNA架构面向图形与视频，也就是我们熟知的Radeon游戏显卡，而CDNA架构则面向AI、HPC，也就是Instinct计算卡，迄今都已经发展了三代。 但今时不同往日，游戏、计算重新回到了二合一。 Huynh解释道：（当时）分为两种架构是为了更好地各自优化，包括架构优化、开发优化，但现在统一架构对于开发者来说更轻松，不再需要做选择，尤其是当AMD的数据中心业务越做越大之时。 这也是AMD也与开发者进行了充分的交流的结果，开发者表示非常欢迎统一架构，减少了复杂性。 此外，Huynh承认，RDNA架构发展过程中犯了一些错误，比如内存一致性、缓存子系统的不断改变，每次都需要重新优化，以后不会继续这样了。 当Huynh并没有提及另一个重要的原因：市场收入的表现。近期财务报告显示，AMD目前一半的销售额都来自数据中心产品。 在一场有关UDNA的采访中，Huynh透露，此番动作也是想追赶英伟达自家通用CUDA平台的成功。因此，AMD推出新的架构，也是必然。 技术路线的改变背后则是两支研发队伍的整合。“这是一个从云侧到端侧的统一策略，两支队伍将合二为一，更加高效，或许会有一些曲折，但相信这是正确的方向。” 也许会有人问：难道未来的Radeon显卡、Instinct计算卡都会使用同样的芯片？是否会存在功能性上的冗余和浪费？ 比如计算卡并不需要图形与视频功能，游戏卡也不需要太多的计算功能。 这一点Huynh并没有给出明确的答案。但从他透露的规划——接下来不仅会有RDNA 5、RDNA 6、RDNA 7，也会有UDNA 6、UDNA 7，至少已经规划好了未来三代，RDNA和UDNA至少还会同时存在。 这也不难理解，因为AMD的产品需要稳定、持续的优化，并保持完全的前后兼容性。 但三代以后会怎样？小编猜测，未来极有可能只剩下UDNA了。因为未来的GPU显卡将成为图形、视频和计算的综合体，正如同AI的未来将是多模态一般。 “要确保AMD做正确的事。” 3.死战CUDA？AMD野心的胜算AMD 唯一的前沿领域是软件，而对于AI领域而言，便是CUDA。 正如前文所述，AMD把以消费者为中心的 RDNA 和以数据中心为中心的 CDNA 架构统一到一个名为 UDNA 的微架构中，这一招醉翁之意直指气候大成的CUDA生态。 合并架构的影响很大，AMD通过降低高端游戏显卡的优先级，就可以达成两件目的—— 一来，AMD对内可以集中力量共同攻坚AMD版的“CUDA”软件，二来，原来游戏显卡和计算显卡的开发者群体迎来大合并，这无疑可以加速其开发者市场份额的增长。 野心的獠牙已经亮出，那么背后的实力允许吗？ 英伟达的CUDA 生态系统已经根深蒂固，但并非无懈可击。 首先，AMD只是没有将软件当成其主要产品，并非完全忽视了软件。AMD暗暗留了一手：开源。通过GPUOpen和ROCm等举措，AMD保持其大部分软件基础为开源，这对软件开发人员来说是极好的资源，开发者绝对支持开源。 AMD完全可以借鉴开源的商业打法进一步抢占市场，比如开发出一种能让人们购买其硬件并给开发者带来收入的产品。 AMD当然也意识到了这一点，并希望“在我们的CPU和RDNA之间创建一个统一的架构，这将使我们能够简化软件的开发”。这看起来与英特尔的OneAPI类似，很有意义，但也将是一个具有挑战性的项目。 英伟达则在这方面有着天然优势，因为这家公司只有一种加速器——运行CUDA的GPU，这是一个所有开发者都可以学习的单一API，使英伟达能够在价格从200美元到30,000美元的硬件上解决大量的计算挑战。 其次，AMD同样也有一个英伟达不具备的优势。AMD拥有丰富的计算解决方案知识产权组合，从经典的CPU和GPU，到XDNA FPGA芯片（通过收购赛灵思获得）。现在，AMD只需要将这些组合在一起，展示一个统一的计算接口，使得在这些核心品类之间战略性地转移工作负载变得容易，从而最大限度地提高性能、成本效益或两者兼顾。 这样的能力，将使AMD能够向客户销售由CPU、GPU和专用FPGA（们）等组件组成的单一产品组合加速器系统——就像你购买iPhone，而不是分别购买屏幕、处理器、5G调制解调器和电池并自行组合一样。 4.追上英伟达，AMD需要3到5年AMD正在考虑一个三到五年的时间框架，建立自己的软件生态系统。 围绕这个目标，我们看到了AMD的一些动作。比如，AMD豪掷49亿美元，大幅增加了其软件工程师的人数。 再比如，AMD还更新了加速硬件开发的计划：“我们打算每12个月推出一款新的[Radeon] Instinct产品”，这是一项艰巨的任务，但有助于更快地应对软件市场及其需求的变化。在CPU方面，AMD“现在专门设置了两个CPU团队，一个负责n+1（下一代），另一个负责n+2（两代之后）”。 还有，今天将游戏GPU、计算GPU统一合并为一种架构UDNA，亦是其中的一环。 那么回到当下，AMD到底怎么想的？采访中记者问道：游戏领域，AMD拥有领先地位，难道不会追求旗舰市场吗？Jack Huynh相当坦率：现在的目标是以较低的价格点建立规模和市场份额，而不是“山丘之王”旗舰 GPU，以量取胜。 “我们现在的首要任务是为 AMD 建立规模。因为现在没有规模，我就无法找到开发人员。如果我告诉开发者，'我只想争取 10% 的市场份额'，他们只会说，'Jack，我祝你一切顺利，但我们必须与 Nvidia 合作。所以，我必须向他们展示一个计划，说，'嘿，我们可以通过这个策略获得 40% 的市场份额。然后他们说，'我现在和你在一起了，Jack’。现在，我将在 AMD 上进行优化。一旦我们得到它，那么我们就可以追求Top。” 5.写在最后对于昨天的芯片的巨头而言，角逐的焦点更多是光栅化、光线追踪和带宽的竞争，然而接下来，生成式AI的爆火已经打乱了原来的布局，下一代的挑战不止在于硬件，还在于软件支持，在于软件开发者生态是否足够紧密。 AMD甚至认为，CPU和GPU之间永恒的拉锯战在未来会发生变化：“我们不能将AI视为像USB那样的复选框/花哨功能——AI有可能成为主角。” 有人士曾这样评价AMD和英伟达： AMD 是一家硬件公司，它生产软件以支持其硬件；而 NVIDIA 是一家软件公司，设计硬件以加速其软件。 不过，这种“刻板印象”即将改变。AMD正在蓄势转向自己的软件生态。诚如圆桌上AMD发言人所说—— 过去的AMD只会追求速度和性能，新的AMD将首先关注AI软件。 来源： 51CTO技术栈