Como se llama AMD, el "nuevo ADN" o "ADN unificado", que combina arquitecturas de ADNc y ADNr del fabricante de pulgas, consistirá en unificar sus arquitecturas de GPU para centros de datos (instinto) y las del público en general (Radeon). Además de la voluntad deAmd Para ponerse al día con NVIDIA en términos de rendimiento, el objetivo también es atraer a más desarrolladores para impulsar los productos de consumo, sin dañar los productos profesionales. Al igual que el famoso llamado para desarrolladores reiterados 14 veces por Steve Ballmer en 2006 durante una conferencia, AMD también intenta reclutar un núcleo de desarrolladores capaces de escribir aplicaciones para Radeon Silicon. "Si AMD se centra solo en el pequeño número de clientes que comprarán una GPU profesional, no podremos atraer a tantos desarrolladores como si aceleremos los productos de consumo", dijo Jack Huynh, Vicepresidente Senior y Director Gerente de Graphicing Gernering de AMD, durante un desayuno de prensa organizado el viernes pasado con la ocasión de la IFA Fair in Berlin.

El Sr. Huynh describió por primera vez este esfuerzo unificado como "ADN nuevo", pero también lo describió como "arquitectura unificada" o UDNA. "El gran cambio es que hoy AMD tiene una arquitectura de ADNc para los centros de datos y la arquitectura de ADNr para el público en general", continuó el Sr. Huynh. "En el futuro, llamaremos a esta nueva arquitectura unificada de ADN, ya sea para designar el instinto, la arquitectura de la GPU de AMD, o para la comunicación comercial, para unificarla. Será mucho más fácil para los desarrolladores. Hoy tienen que elegir y esto no aporta ningún valor agregado", continuó. "La razón por la que hemos optado por esta bifurcación es que permite suboptimizaciones y abordar los puntos recomendados, pero es muy difícil para estos codificadores, especialmente porque desarrollamos nuestra actividad en torno a los datos. Lo que quiero decir es que ahora podemos reducir esta bifurcación para unificarlo. Ayudará mucho.

AMD rezagándose para el software

El líder reconoce que el proceso llevará tiempo. "Esta es también la razón por la que estoy repitiendo al equipo en este momento", agregó. "Esto es lo que tenemos que bajar ahora". Huynh también dijo que AMD había cometido "errores" en el desarrollo de ADNr. "Cada vez que modificamos la memoria de un subsistema, debemos restablecer la matriz de optimización", continuó. "Ahora quiero evitar esto". Para el desarrollo de las futuras generaciones de RDNA, el Sr. Huynh planea no modificar la jerarquía de la memoria para no perder todas las optimizaciones. "Es bastante factible, pero requiere una planificación avanzada y mucho más trabajo. Pero esta es la gerencia a seguir", dijo.

Según el hardware de Tom, las GPU de AMD no han sido realmente aclamadas por la IA, pero las próximas revisiones podrían permitir que el proveedor aborde el marco CUDA más directamente y el súper muestreo súper de aprendizaje (súper muestreo de aprendizaje profundo o DLSS) de Nvidia. Este último se ha establecido como el proveedor clave para la IA generativa, por ejemplo, la transformación de bocetos en imágenes realistas, tanto a los medios de desarrollo de desarrolladores para CUDA y el rendimiento de las GPU NVIDIA. AMD debería dar más detalles sobre este calendario y estos objetivos en las próximas semanas.