玩家将售价100美元的AMD Ryzen CPU可转换为16GB AI GPU

玩家将售价100美元的AMDRyzenCPU可转换为16GBAIGPU事实证明，将旧的AMDRyzenAPU转换为GPU后，在AI工作负载中依然可提供不错的性能。在介绍APU如何转换之前，我们先来回顾一下AMDRyzen54600G。众所周知，Ryzen54600G是市场上最好的APU之一，但最终被其对应的Cezanne所取代。它采用6C/12T配置，配备RadeonVegaiGPU和7个CU（计算单元）。要解释16GBVRAM是如何实现的，必须注意APU支持"共享内存"，即可以将内存容量的50%分配给APU。在这种情况下，Reddit用户板载了32GBDDR4内存，其中一半分配给了处理器。下一个重大障碍是在RyzenAPU上实际运行人工智能工作负载。如果你有台式机GPU，你可以利用AMD的ROCm（RadeonOpenCompute）平台在Linux上运行AI应用程序。不过，如果是iGPU，第三方软件包可以让ROCm在APU上运行，这里也使用了这种方式。使用ROCm可以解决你的大部分问题，因为现在你可以运行从Tensorflow到PyTorch的各种AI应用程序。在一段详细的视频中，Reddit用户展示了他的有趣实验，声称Ryzen54600G可以处理各种AI工作负载。不过，他只展示了稳定扩散（StableDiffusion）测试，令我们惊讶的是，APU在大约1分50秒内成功生成了一幅512x512的图像。对于APU而言，这是一个不错的里程碑，我们相信，如果使用得当，它将成为一个突破。虽然不能将Ryzen54600G与H100等人工智能GPU相提并论，但这项实验显示了RyzenAPU尚待开发的潜力。试想一下，如果这里使用的不是Ryzen54600G，而是性能更优越的最新PhoenixAPU，那将会是怎样的一番景象。不过，以95美元的价格提供这样的人工智能性能无疑是值得赞赏的，我们也希望它能为"普通消费者"提供一种满足其人工智能需求的途径。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1378335.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1378335.htm

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Google：引领AI推理工作量的是CPU而非GPU人工智能的生命周期分为两个部分：训练和推理。在训练过程中，需要大量的计算能力和巨大的内存容量，以便将不断扩大的人工智能模型装入内存。最新的模型，如GPT-4和Gemini，包含数十亿个参数，需要数千个GPU或其他加速器并行工作，才能高效地进行训练。另一方面，推理所需的计算强度较低，但仍能从加速中获益。在推理过程中，会对预先训练好的模型进行优化和部署，以便对新数据进行预测。虽然推理所需的计算量比训练少，但延迟和吞吐量对实时推理至关重要。Google发现，虽然GPU是训练阶段的理想选择，但模型通常在CPU上进行优化和推理。这意味着，有些客户出于各种原因选择CPU作为人工智能推理的媒介。这可能是成本和可用性的问题。与高端GPU或专门的人工智能加速器相比，CPU往往更便宜，也更容易获得。对于许多应用而言，CPU能以较低的成本提供足够的推理性能。CPU还具有灵活性。由于大多数系统已经配备了CPU，它们为较小的人工智能模型提供了便捷的部署途径。GPU通常需要专门的库和驱动程序，而基于CPU的推理可以利用现有的基础设施。这使得将人工智能集成到现有产品和工作流程中变得更加简单。延迟和吞吐量的权衡也会发挥作用。GPU擅长大规模并行推理吞吐量。但CPU通常可以为实时请求提供更低的延迟。对于需要亚秒级响应的在线推荐等应用，CPU推理可能是首选。此外，CPU对推理的优化进展迅速。在更快的时钟、更多的内核以及英特尔AVX-512和AMX等新指令的推动下，性能不断提高，仅靠CPU就能流畅运行人工智能工作负载，如果服务器配置了不止一个插槽，意味着有更多的人工智能引擎存在，服务器就能高效处理数十亿参数大小的人工智能模型，则性能尤其出色。英特尔指出，一般来说，参数不超过200亿的模型在CPU上可以正常运行，而更大的模型则必须使用专门的加速器。像GPT-4、Claude和Gemini这样的人工智能模型都是庞大的模型，参数规模可达一万亿以上。然而，它们是多模式的，也就是说，它们处理文本和视频。现实世界中的企业工作负载可能是一个人工智能模型推断公司的本地文档，以回答客户支持问题。对于这种解决方案来说，运行GPT-4这样的模型就显得多余了。相比之下，像LLAMA2或Mistral这样小得多的模型可以很好地实现类似目的，而不需要第三方API访问，只需在本地或云服务器上运行几个CPU即可。这就降低了总体拥有成本（TCO），简化了人工智能管道。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1422284.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1422284.htm
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更多AMDRadeonRX7000和Ryzen7000"RDNA3"GPU内部代号现身AMD即将推出的RDNA3图形架构将以RadeonRX7000和Ryzen7000的Navi3xGPU的形态提供，旗下不同产品的代号已被披露，可以说充满了海洋的味道。今天，我们发现了更多即将发布的RDNA3架构GPU的剩余名称，它们分别是：PlumBonito(AMDRadeonRX7900)WheatNas(AMDRadeonRX7800与7700)HotpinkBonefish(AMDRadeonRX7600)PinkSardine(AMDRyzen7000与AMDRadeon700M)这些将由公司内部使用，以协助追踪特定架构的开发过程。随着每个型号的代号在接下来的几个月内发布，业内人士、科技网站、发烧友等也将更容易区分发布的各种型号。AMD使用的代号不是出于营销目的，因为消费者不会看到这些名字印在公司和合作伙伴的GPU包装盒上。AMDRyzen7000APU最初的名称是凤凰（Phoenix），现在将被称为粉红沙丁鱼（PinkSardine），新的APU将被称为黄鲤鱼（也称为Rembrandt）和绿色沙丁鱼（也称为Cezanne）的继任者。其中，粉色沙丁鱼的PCI设备ID0x15E2与其他四个代号相同，该公司选择通过PCI修订来区分APU，而不是为每个发布的APU创建额外的ID。当前我们还没有看到提及任何其他基于AMDRDNA3架构的显卡，特别是该公司未来的游戏机芯片。然而，由于即将发布的生产线还相对较早，我们可能要在几个月后才能从AMD发现更多信息。历史产品代号汇总：...PC版：https://www.cnbeta.com/articles/soft/1304273.htm手机版：https://m.cnbeta.com/view/1304273.htm
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AMD为AM4插座增添更多高端CPU：Ryzen95900XT和Ryzen75800XT从规格来看，AMDRyzen95900XT配备了基于Zen3核架构的16核32线程。与只有12个内核和24个线程的Ryzen95900X相比，这是一次重大升级。除内核外，还增加了72MB缓存和高达4.8GHz的时钟频率，TDP为105W。除了新的高端SKU外，AMD还发布了Ryzen75700XT，它拥有8个内核、16个线程、36MB缓存，标称时钟频率提升了100MHz，达到4.8GHz。这款芯片的额定TDP也是105W。这两款芯片预计将于七月上市，并将配备包括RGB灯光的盒装WraithPrism散热器。AMD还与英特尔第13代CPU进行了一些有趣的比较，Ryzen95900XT在游戏性能方面略微领先于酷睿i7-13700K，而Ryzen75700XT与酷睿i5-13600KF相比则提升了12%。这两款芯片的Zen3内核提供了极高的效率，在多线程性能方面表现出色。AMD兑现了对AM4平台的长寿承诺。目前，AM4平台的支持周期已达7年，并依然在定期进行更新。最近，APU方面也更新了新的"GT"部件，因此这些部件构成了一个非常多样化的产品组合，那些还不想转用AM5的用户可以考虑购买。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1433332.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1433332.htm

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