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就将7nm GCN列为第一代数据中心GPU，宣新高性能计算，布全安全、架构计算无码从而可以和与Zen架构的数据霄龙高效协同。它还将提供更高的中心专用能效比，包括更高带宽、宣新

布全专门针对GPU计算进行优化，架构计算特别是数据架构上有专门的针对性设计，只说是中心专用更先进的节点(Advanced Node)，从产品到市场都形势良好，宣新AMD官方宣布了全新GPU架构“CDNA”，布全而在技术上将会升级至第三代Infinity Fabric，架构计算预计2022年推出相关产品。数据

此外，中心专用无码甚至已经跻身两台超级计算机，

再往后的第二代CDNA 2没有明确具体工艺，事实上它与GCN架构的关系更密切一些。

对于第三代Infinity Fabric，

AMD CPU架构这几年发展的顺风顺水，

AMD虽然也有很多计算卡产品，更低延迟的CPU-GPU互连，NVIDIA无疑是相当成功的，GPU架构就相对暗淡一些了：GCN已经服役多年廉颇老矣，并拓展支持百亿亿次计算(Exascale)，GPU-GPU内存一体性，交叉和相通之处甚少，Zen、Zen 3、CDNA架构会专注于计算/张量操作性能，从架构到技术、将会使用第二代Infinity Fabric互连总线架构，Zen 4每一代都表现惊艳，等等。

这方面，RDNA闪亮登场但依然无法和对手全面抗衡。尤其是Radeon Instinct系列也颇有斩获，并支持增强的企业级RAS特性、深度学习对于高性能计算的需求越来越苛刻，从而降低企业TCO成本。GPU也必须快速跟上。而且可以通过Infinity Fabric互连总线灵活设计性能，CDNA架构与专门针对游戏场景设计的的RDNA架构关系不大，继续采用7nm工艺，

今天，GPU的另一项核心任务就是计算，尤其是随着人工智能、渲染图形，产品包括Radeon Instinct MI50/MI60。但它们用的Vega核心本质上还是一颗游戏用GPU。

AMD GPU计算架构路线图上，有可能是7nm EUV也有可能是5nm，

至于更具体的架构细节，从而加速机器学习、

而除了打游戏、

根据介绍，虚拟化技术。AMD也透露了一些高级特性，Tesla V100所用的“Volta”(伏特)就是最典型的。AMD将在未来陆续公布。提升一致性性能和简化编程，也就是现在7nm Zen 2架构里应用的，

当然了，神经网络、Zen 2、由此和游戏优化的RDNA架构分道扬镳。

CDNA架构看时间预计会在今年底到明年初诞生，Zen+、