AMD выводит свои APU Strix Halo в мир физического ИИ. Новые процессоры серии X100 имеют схожие характеристики с различными моделями Ryzen AI Max, представленными в клиентских устройствах, но адаптированы для круглосуточной работы с 10-летним жизненным циклом во встраиваемых приложениях, таких как робототехника.
Представлено три SKU, соответствующие трем оригинальным моделям Strix Halo (не обновленным версиям с 40 вычислительными блоками). Флагманский X199 оснащен 16 ядрами Zen 5 и 40 вычислительными блоками RDNA 3.5. X188 имеет 12 ядер и 32 вычислительных блока, а X168 — восемь ядер и те же 32 вычислительных блока. AMD не раскрыла подробные характеристики каждой модели, но заявляет, что линейка достигает тактовой частоты 5,1 ГГц и 128 ГБ унифицированной памяти. Процессоры также включают NPU XDNA 2 производительностью до 50 TOPS, настраиваемый TDP от 45 до 120 Вт и рабочий диапазон температур от -40 до 105 градусов Цельсия.
Линейка AMD отвечает на шаги Intel, которая в начале года выпустила ряд SoC Panther Lake для физического ИИ. Обе компании обосновывают использование SoC в робототехнике, снижая задержки, когда центральный процессор, ускоритель ИИ и память разнесены по отдельным чипам. Линейка X100 физически крупнее Panther Lake, размещая на SoC больше кремния для более мощных решений.
Компания поделилась рядом бенчмарков, сравнивая флагманский X199 с Intel Core Ultra X7 358H — 16-ядерным чипом со встроенной графикой Intel Arc B390, имеющей 12 ядер Xe3. AMD заявляет преимущество в 1,2x и 1,3x в GeekBench 6.1 и PassMark соответственно, а также в 1,5x в неофициальном тесте SPECrate 2017 для целочисленных нагрузок. В графике AMD, как и ожидалось, лидирует с 1,4x более высокой производительностью в Vulkan и 1,7x в OpenGL (оба показателя измерены с помощью GFXBench 5 на Ubuntu), а также с отрывом в 1,6x в Unigine Heaven Extreme.
В области физического ИИ AMD заявляет об улучшении времени до первого токена (TTFT) в 1,4 раза и ускорении в 3,5 раза по количеству токенов в секунду в Llama-bench при использовании бэкенда Vulkan и TDP 45 Вт. Однако к этим результатам стоит относиться с большой осторожностью.
AMD тестировала Ryzen AI Max 395+ «настроенный в соответствии со спецификациями Ryzen AI Embedded X199». Тестирование проводилось на эталонной плате Maple с тактовой частотой CPU 5,1 ГГц, GPU 2,9 ГГц и постоянным TDP 45 Вт. X7 358H, в свою очередь, тестировался в MSI Prestige 16 Flip AI+ с принудительным ограничением TDP до 30 Вт. Затем AMD «спроецировала» производительность при 45 Вт на чип Intel, «используя коэффициенты масштабирования, полученные из общедоступных данных бенчмарков».
Иными словами, это не совсем честное сравнение. Во всех бенчмарках используются какие-то прокси-заменители или экстраполяция данных, так что имейте это в виду, когда будете знакомиться с остальными анонсами AMD по X100.
Помимо самих чипов, AMD предлагает модели X100 в составе модуля Kria System on Module (SOM) или интегрированной платформы для разработки роботов. Плата Kria X100 имеет размеры 120×120 мм и соответствует стандартному форм-фактору COM-HPC. Если вы разработчик, желающий создавать решения для этой платы, AMD предлагает платформу Kria AI Robotics Developer Platform.
Это полностью интегрированное устройство, использующее X100 Kria SOM вместе с базовой платой AMD Spartan UltraScale+ FPGA. AMD называет его «готовым» решением для разработки робототехники, включающим специализированные разъемы для камер и промышленных сетей, а также датчики для роботов. Платформа уже доступна в рамках раннего доступа, а полноценное производство, по заявлению AMD, начнется в четвертом квартале этого года.
AMD также поделилась некоторыми бенчмарками для X100 Kria, сравнивая его с Nvidia Thor T5000. Эти тесты проводились не внутри AMD, а были заказаны AMD и выполнены компаниями Open Navigation и Mimix. Важно отметить, что бенчмарки не тестировали плату X100 Kria — или, по крайней мере, не в том виде, в котором она будет установлена внутрь робота или в коробку разработчика AMD.
Вместо этого AMD сравнивает набор разработчика Nvidia Jetson AGX Thor с AI-мини-ПК GMKtech EVO-X2 на базе Ryzen AI Max+ 395, «настроенном в соответствии со спецификациями Ryzen AI Embedded X199». Естественно, тепловые и энергетические условия этих чипов сильно повлияют на производительность.
AMD продолжает попытки переманить разработчиков с платформы Nvidia CUDA. Ее инструмент HIPIFY преобразует код CUDA в переносимый код AMD HIP C++, и компания утверждает, что теперь он может самостоятельно выполнять 70–80% работы по переносу. AMD протестировала на Ryzen AI Max+ 395, снова настроенном под X199, и перенесла 15 приложений CUDA, содержащих 1199 строк кода, чтобы получить диапазон от 70% до 80%.
X100 Kria находится в «мозге» робототехнической платформы, но AMD видит сквозное решение для человекоподобных роботов с использованием Spartan UltraScale+. Zynq UltraScale+. и Versal AI Edge Gen 2 FPGA и SoC.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Jake Roach
