(Cr\u00e9dito de la imagen: Hardware de Tom)<\/span><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\nAqu\u00ed podemos ver el motor XDNA AI procesando una carga de trabajo de reconocimiento facial. A la derecha de la pantalla, podemos ver una medici\u00f3n de la latencia para cada paso de la carga de trabajo. Las barras son impresionantemente bajas y la carga de trabajo corri\u00f3 r\u00e1pidamente a trav\u00e9s de una serie de im\u00e1genes mientras el motor de IA procesaba la carga de trabajo de inferencia, pero no tenemos ning\u00fan contexto de c\u00f3mo esas cifras se comparan con otros tipos de soluciones. <\/p>\n
La demostraci\u00f3n de AMD ten\u00eda un bot\u00f3n para probar su motor de IA integrado con el servicio en l\u00ednea Azure ONNX EP, pero el equipo de demostraci\u00f3n nos dijo que hab\u00edan encontrado problemas con el software, por lo que no funcionaba. Naturalmente, esperar\u00edamos que el motor Ryzen AI incorporado tuviera una latencia m\u00e1s baja que el servicio de Azure y, l\u00f3gicamente, eso es lo que AMD estaba tratando de demostrar. Desafortunadamente, nos quedamos sin un punto de comparaci\u00f3n sustantivo para los resultados de referencia. <\/p>\n
Sin embargo, el punto de referencia muestra que la IA est\u00e1 viva y respirando en los procesadores Ryzen 7040 de AMD, y la compa\u00f1\u00eda tambi\u00e9n est\u00e1 en camino de aumentar la cantidad de aplicaciones que pueden aprovechar su motor de IA. <\/p>\n
Este motor puede manejar hasta 4 flujos de IA simult\u00e1neos, aunque se puede reconfigurar r\u00e1pidamente para manejar cantidades variables de flujos. Tambi\u00e9n procesa las instrucciones INT8 y bfloat16, con estos tipos de datos de menor precisi\u00f3n que ofrecen una eficiencia energ\u00e9tica mucho mayor que otros tipos de datos, al menos para cargas de trabajo, como la inferencia de IA, que pueden aprovechar los beneficios. AMD afirma que este motor, una progenie de su Xilinx IP, es m\u00e1s r\u00e1pido que el motor neuronal presente en los procesadores M2 de Apple. El motor est\u00e1 conectado directamente al subsistema de memoria de los chips, por lo que comparte un conjunto de memoria coherente con la CPU y la GPU integrada, eliminando as\u00ed las costosas transferencias de datos para, nuevamente, aumentar la eficiencia energ\u00e9tica y el rendimiento.<\/p>\n
AMD anunci\u00f3 la semana pasada en la conferencia Build de Microsoft que hab\u00eda creado un nuevo conjunto de herramientas para desarrolladores que aprovechan el Vitis AI Execution Provider (EP) de c\u00f3digo abierto, que luego se actualiza en el tiempo de ejecuci\u00f3n de ONNX, para facilitar el trabajo necesario para agregar soporte de software para el motor de IA XDNA. McAfee explic\u00f3 que Vitis AI EP sirve como una especie de capa de traducci\u00f3n completa que permite a los desarrolladores ejecutar modelos sin tener que modificar el modelo base. Eso simplifica la integraci\u00f3n, y la implementaci\u00f3n de AMD actualmente funcionar\u00e1 con las mismas aplicaciones que Intel usa con su VPU dentro de Meteor Lake, como Adobe. Adem\u00e1s, al igual que el enfoque de Intel, AMD dirigir\u00e1 diferentes cargas de trabajo de inferencia de IA al tipo correcto de c\u00f3mputo, ya sea la CPU, la GPU o el motor XDNA, seg\u00fan las necesidades de la carga de trabajo.<\/p>\n
AMD a\u00fan no proporciona m\u00e9tricas de rendimiento para su motor de IA, pero McAfee se\u00f1al\u00f3 que es dif\u00edcil cuantificar las ventajas de un motor de IA integrado con solo una m\u00e9trica de rendimiento, como TOPS, ya que una mayor eficiencia energ\u00e9tica y una latencia m\u00e1s baja son partes de la multi -Ventajas multifac\u00e9ticas de tener un motor de IA. Sin embargo, AMD compartir\u00e1 cifras en el futuro.<\/p>\n
McAfee reiter\u00f3 los planes de AMD para continuar ejecutando su hoja de ruta XDNA AI, y eventualmente agregar el motor a otros procesadores Ryzen en el futuro. Sin embargo, el ecosistema de software para la IA en la PC a\u00fan est\u00e1 en sus inicios y AMD continuar\u00e1 explorando las compensaciones frente a las ventajas del mundo real.<\/p>\n
Gran parte de la ventaja de tener un motor de IA incorporado reside en la eficiencia energ\u00e9tica, algo imprescindible en dispositivos con limitaciones de energ\u00eda como las computadoras port\u00e1tiles, pero eso podr\u00eda no ser tan significativo en una PC de escritorio sin restricciones que puede usar una GPU o CPU dedicada m\u00e1s potente para cargas de trabajo de inferencia. — pero sin las preocupaciones de duraci\u00f3n de la bater\u00eda. <\/p>\n
Le pregunt\u00e9 a McAfee si esos factores podr\u00edan afectar la decisi\u00f3n de AMD sobre si traer\u00eda o no XDNA a las PC de escritorio, y \u00e9l respondi\u00f3 que todo se reducir\u00eda a si la funci\u00f3n ofrece o no el valor suficiente para que tenga sentido dedicar un \u00e1rea de troquel valiosa a el motor. AMD todav\u00eda est\u00e1 evaluando el impacto, particularmente a medida que Ryzen 7040 se abre paso en el mercado.<\/p>\n
Por ahora, AMD no est\u00e1 confirmando ninguno de sus planes futuros, pero McAfee dijo que si bien AMD est\u00e1 comprometida con que el motor de IA sea parte de sus futuras hojas de ruta, es posible que no llegue a todos los productos. En ese sentido, dijo que posiblemente podr\u00eda haber otras opciones para diferentes tipos de chips, como PC de escritorio, que aprovechen la estrategia de chiplet de AMD. Otras opciones, como tarjetas complementarias, tambi\u00e9n son posibles soluciones.<\/p>\n
Una cosa es segura: seguiremos viendo aparecer el motor XDNA AI integrado y escalable en muchos de los productos de AMD en el futuro. Con suerte, la pr\u00f3xima vez tambi\u00e9n veremos una demostraci\u00f3n mejor. <\/p>\n<\/div>\n
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