科技领域再掀波澜，AMD最新推出的CDNA 4架构备受瞩目。该架构在提升AI工作负载处理性能方面表现出色，同时与英伟达在性能上展开激烈竞争，其最终的实际效果究竟如何，引人关注。
架构发布
6月18日，科技媒体chipsandcheese发布消息，AMD正式发布了CDNA 4架构。该架构在维持通用向量运算的领先地位的同时大连市同乐中小企业商会，着重优化了低精度数据类型的矩阵乘法性能。此架构沿袭了CDNA 3的模块化设计理念，采用了芯粒布局，这种独特的设计理念赋予了架构鲜明的特点，并为未来的性能提升打下了坚实的基础。
架构布局
CDNA 4采用了与CPU相似的芯粒布局设计，其中每个计算芯片单元均配备了CDNA计算单元。通过四块基底芯片的整合，集成了八块XCD，构建了一个包含256MB内存侧缓存的完整GPU架构。这种布局方式显著提升了架构的整合性及运行效率，在计算处理方面具有先天的优势。
性能较量
与CDNA 3的MI300X相比，CDNA 4的MI355X在减少单XCD的CU数量方面有所体现，同时关闭了部分单元以提升良率，并且通过提高时钟频率来缩小性能上的差距。在低精度矩阵运算场景下，其每个CU的矩阵吞吐量实现了翻倍增长。英伟达在8位和16位数据类型上展现出单周期吞吐量的优势，而AMD则凭借其较高的CU数量和运行频率在通用向量运算领域保持领先地位。
数据共享改进
CDNA 4显著增强了数据共享的本地能力与传输速度，将LDS的容量从64KB提升至160KB，同时将读取带宽加倍，达到每个周期256字节，并引入了“转置读取”功能。尽管英伟达在共享内存的单核容量和缓存灵活性方面表现更佳，但AMD通过提供40MB的全GPU LDS容量，有效弥补了核心级存储的不足，在大数据量运算中展现出明显的优势。
进化路线
该媒体观点指出，AMD的CDNA 4代表了“稳健的进化”，与Zen 3至Zen 4的升级过程相似。该产品通过非颠覆性的创新来强化现有优势，其战略重点在于扩展计算能力和显存带宽，同时有针对性地弥补AI领域的不足，以此更为稳妥地推动架构的进步。
发展差异
在性能提升的途径上，AMD与英伟达选择了不同的策略。AMD采用的是“大芯片搭配大缓存”的设计理念，而英伟达则更侧重于提升显存带宽和单个处理核心的效率。这两种不同的技术路线，无疑为未来的科技竞争增添了更多悬念和期待。
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