半導體設(shè)備裝卸搬運-精密儀器設(shè)備裝卸搬運吊裝的亞瑟‌‌半‍導‌體‍設(shè)‌備‍搬‌運‍報道：據(jù)‌‌半‍導‌體‍設(shè)‌備‍搬‌運‍報道，AMD RDNA GPU 的每次迭代都在技術(shù)上變得更加‌‌半‍導‌體‍設(shè)‌備‍搬‌運‍ MCM 技術(shù)只是一個開始。在AMD 發(fā)布的一項專利中，這家芯片制造商討論了在下一代 GPU 上添加堆疊加速器芯片的問題。‌‌半‍導‌體‍設(shè)‌備‍搬‌運‍知道，AMD 已經(jīng)把的MCM 解決方案等前沿技術(shù)應(yīng)用在他們的GPU中，有傳言稱，在下一代 RDNA GPU中，他們會基于小芯片的架構(gòu)設(shè)計，并在其中采用3D Infinity Cache 技術(shù)。‌‌半‍導‌體‍設(shè)‌備‍搬‌運‍傳言是，下一代 RDNA GPU 可能會采用另一種技術(shù)，即 APD 或加速處理器芯片。將其視為集成在主 GPU（可能是堆棧小芯片）中的芯片，旨在執(zhí)行機器學習任務(wù)。‌‌半‍導‌體‍設(shè)‌備‍搬‌運‍在專利中發(fā)布的兩個圖表中，指出 APD 芯片既是內(nèi)存又是機器學習加速器芯片，其中包括內(nèi)存、機器學習加速器、內(nèi)存互連、芯片間互連和控制器。APD 芯片內(nèi)的內(nèi)存既可以用作 APD 內(nèi)核芯片的緩存，也可以直接用于機器學習加速器上執(zhí)行的操作，例如矩陣乘法運算。‌‌半‍導‌體‍設(shè)‌備‍搬‌運‍一旦請求在 APD 核心芯片上執(zhí)行著色器任務(wù)，該單元就會通過一個或多個芯片間互連指示一組機器學習算術(shù)邏輯單元執(zhí)行一組機器學習任務(wù)。這些專門的 AI/ML 內(nèi)核可能是 AMD 對 NVIDIA 的 Tensor 內(nèi)核的回應(yīng)，這些內(nèi)核在游戲方面為其 DLSS 套件提供支持，并在 HPC 前端為 DNN 和機器學習任務(wù)提供幫助。這種專用內(nèi)核將成為下一代 GPU（如 RDNA 3 及更高版本）的主要組件，因為公司通過將某些任務(wù)卸載到這些 GPU 輔助加速器來提高性能。話雖如此，諸如此類的專利不會突然實現(xiàn)。這個是在 12 月 2 日發(fā)布的，據(jù)傳AMD 已經(jīng)流片了其旗艦 RDNA 3 GPU。如果 APD 成為堆疊小芯片，則完全有可能在 RDNA 3 批量生產(chǎn)時輕松集成，否則，我們可能會看到它終以 RDNA 4 或其他完全不同的方式結(jié)束。如果它有助于提高性能，這是一項有趣的技術(shù)，我們希望將其集成到我們的游戲 GPU 中。