AMD Radeon Instinct — це бренд професійних графічних процесорів AMD. У 2016 році він замінив бренд AMD FirePro S. У порівнянні з брендом Radeon, що випускається як звичайні споживчі та ігрові продукти, продукти під брендом Radeon Instinct призначені для прискорення глибокого навчання, створення штучних нейронних мереж і високопродуктивних обчислювальних програм/GPGPU.

Лінійка продуктів Radeon Instinct безпосередньо конкурує з лінійками відеокарт для глибокого навчання Nvidia Tesla і Intel Xeon Phi і картами GPGPU.

З моменту представлення MI100 у листопаді 2020 року сімейство Radeon Instinct відоме як AMD Instinct, що виключає марку Radeon з назви.

Продукти

Три перших продуктів Radeon Instinct були анонсовані в грудні 2016 року, кожен з яких базується на іншій архітектурі.

MI6 MI6 — це карта на базі Polaris 10 з пасивним охолодженням і 16 ГБ пам’яті GDDR5 і TDP <150 Вт. Очікувалось, що зі швидкістю 5,7 TFLOPS (FP16 і FP32) MI6 буде використовуватися в основному для заключення, а не для навчання нейронних мереж. MI6 має максимальну продуктивність обчислень з подвійною точністю (FP64) 358 GFLOPS.

MI8 MI8 — це карта на Fiji, аналогічна R9 Nano, і, як очікується, буде мати TDP <175 Вт. MI8 має 4 ГБ HBM пам'яті. На швидкості 8,2 TFLOPS (FP16 і FP32) MI8 позначений у напрямку висновку. MI8 має максимальну (FP64) обчислювальну продуктивність подвійної точності 512 GFLOPS.

MI25 MI25 - це карта на основі Vega, яка використовує пам'ять HBM2. Очікується, що продуктивність MI25 становитиме 12,3 TFLOPS з використанням номерів FP32. На відміну від MI6 і MI8, MI25 здатний підвищити продуктивність при використанні нижчих точних чисел, і, відповідно, очікувалося, що він досягне 24,6 TFLOPS при використанні чисел FP16. MI25 має TDP <300 Вт з пасивним охолодженням. MI25 також забезпечує пікову подвійну точність 768 GFLOPS (FP64) зі швидкістю 1/16.

Програмне забезпечення

Наступне програмне забезпечення станом на 2022 рік перегруповано в мета-проект Radeon Open Compute.

MxGPU Всі продукти MI6, MI8 і MI25 підтримують технологію віртуалізації AMD MxGPU, що дозволяє використовувати ресурси GPU між кількома користувачами..

MIOpen MIOpen — це бібліотека глибокого навчання AMD, яка забезпечує прискорення глибокого навчання GPU. Багато в чому це розширює програмне забезпечення GPUOpen Boltzmann Initiative. Це призначено для конкуренції з частинами глибокого навчання бібліотеки CUDA Nvidia. Він підтримує фреймворки глибокого навчання: Theano, Caffe, TensorFlow, MXNet, Microsoft Cognitive Toolkit, Torch і Chainer. Програмування підтримується в OpenCL і Python, на додаток до підтримки компіляції CUDA через інтерфейс гетерогенних обчислень AMD для портативності та компілятор гетерогенних обчислень.

Модельний ряд Модель(кодове ім'я) Дата виходу Архітектура і техпроцес Транзисториі площа ядра Ядро Швидкість заповнення GFLOPS Пам'ять (Вт) Інтерфейс вводу-виводу Конфігурація Частота (MHz) ГТ/с ГП/с Половина Одинарна Подвійна Тип і ширина Об'єм (ГіБ) Частота(МТ/с) Пропускназдатність(Гб/с) (Polaris 10) GCN 414 нм 232 мм2 2304:144:3236 CU 11201233 177.6 39.46 5800 5800 358 GDDR5256-біт 16 7000 224 150PCIe 3.0 x16 (Fiji XT) GCN 328 нм 596 мм2 4096:256:6464 CU 1000 256.0 64.0 8200 8200 512 HBM4096-біт 4 1000 512 175 (Vega 10 XT) GCN 514 нм 510 мм2 4096:256:6464 CU 14001500 384 96.0 24600 12300 768 HBM22048-біт 16 1704 436.2 300 (Vega 20 GL) GCN 57 нм 331 мм2 3840:240:-60 CU 14501725 348414 - 26500 13300 6600 HBM24096-біт 16 або 32 2000 1024PCIe 4.0 x16 (Vega 20 GL) 4096:256:-64 CU 15001800 384460.8 - 29450 14725 7362.5 32 1024 (MI100 XL) 12 листопада 2020 CDNA 1.07 нм ?750 мм2 7680:480:-120 CU 10001502 480720 - 184600 23100 11500 2400 1228.8 (?) Грудень 2021 CDNA 2.06 нм 58 x 109? мм2 6656:416:-104 CU 10001700 ?? - 181000 22630 22630 HBM2e4096-біт 64 1600 1638 300 (?) 8 листопада 2021 13312:832:-208 CU 10001700 ?? - 362100 45300 45300 HBM2e8192-біт 128 3276.8 500560 (макс) (?) 14080:880:-220 CU 10001700 ?? - 383000 47900 47900

Див. також ROCm Nvidia Quadro - конкуруюче графічне рішення для робочих станцій від Nvidia Nvidia Tesla - Конкуруюче рішення у GPGPU від Nvidia Xeon Phi - Конкуруюче рішення Intel для високопродуктивних обчислень Порівняння графічних процесорів AMD Radeon Pro - наступник AMD FirePro - попередник

Джерела