消息，作為今天凌晨Next Horizon活動的一部分，AMD正式公布了基于7nm Vega20 GPU的兩款加速卡，分別為Radeon Instinct MI60和Radeon Instinct MI50，主要針對企業(yè)加速器市場，AMD希望在從HPC到機器學習的各個方面顯著提高其性能競爭力。

這兩款加速卡都是基于AMD的7nm Vega20 GPU，盡管我們此前已經(jīng)得知了如Vega20基于第5代GCN架構、是AMD現(xiàn)有Vega10架構的改進版本等部分消息，但此次Next Horizon活動上AMD再次公布了其他一些細節(jié)。

從芯片的功能模塊而言，7nm Vega20實際上與現(xiàn)有的14nm Vega 10 GPU非常接近，它們都具有64個CU（4096流處理器），都使用HBM2顯存。Vega20的核心頻率為1800MHz，單精度浮點（FP32）性能為14.7TFlops，半精度浮點（FP16）性能為29.5TFlpos。

二者的差異主要在于額外的加速器功能，AMD為Vega20增加了加速器市場所必需的以計算為中心的功能。在加速器功能方面，Vega20 GPU以及MI60/MI50加速卡在幾個關鍵領域上與Vega 10及MI25不同， Vega20的雙精度浮點運算性能是單精度浮點的一半，為7.4TFlops，而Vega 10只有1/16。

此外Vega20也支持INT8和INT4等對于機器學習推理特別有用的低精度數(shù)據(jù)類型，其INT8性能是FP16性能的2倍，為58.9Tops，INT4性能是FP16性能的4倍，達到118Tops。不過從AMD的演示中尚無法弄清這些新數(shù)據(jù)類型的靈活性以及它們可以使用的指令，這對于理解新GPU的全部功能非常重要。

AMD還增強了Vega20的顯存系統(tǒng)，為GPU增加了另外一對HBM2顯存控制器，顯存位寬恢復至Fiji時代的4096bit，同時顯存頻率也提升到2Gbps，使GPU的顯存帶寬達到1TB/s，這甚至超過了NVIDIA旗艦產(chǎn)品GV100 GPU，為AMD帶來了優(yōu)勢。

同時由于這是一款專注于企業(yè)的GPU，它提供了端到端的ECC校驗能力以及可靠性、可訪問性和可維護性（RAS）技術，這對于大規(guī)模HPC計算結果的準確性至關重要，也標志著AMD GPU幾年來首次提供完整的ECC支持。

另外了解到，Vega20還支持AMD MxGPU技術，這是業(yè)界唯一基于硬件的GPU虛擬化解決方案，基于行業(yè)標準的SR-IOV（單根I/O虛擬化）技術，使黑客難以進行硬件級別的攻擊，有助于為虛擬化云部署提供安全性。

在PCI-E通道方面，AMD已經(jīng)透露Vega20支持最新的PCI-E 4.0標準，在同為x16配置下帶寬可比PCI-E 3.0提升一倍，達到32GB/s。除此之外，AMD還為Vega20設計了一對片外Infinity Fabric鏈路，允許Radeon Instinct卡通過相干鏈路直接相互連接，每條鏈路均為100GB/s的全雙工帶寬。

值得注意的是，由于每個GPU只有2條鏈路，因此AMD的拓撲選項僅限于環(huán)上的變化，4路配置的GPU不能全部直接相互通信。另外，AMD仍堅持使用PCI-E顯卡的形式，沒有像NVIDIA一樣的定制夾層式卡，所以這些卡需要通過頂部的橋接器連接。

得益于7nm工藝，雖然Vega20集成了132.2億晶體管，比目前Vega10的125億個晶體管增加了6.4％，但面積僅為331 mm2，反而要比Vega10的484 mm2要小很多。MI60和MI50的TDP均為300瓦，在同等功耗下的性能提升超過25％，同等頻率下功耗降低50％，不過AMD表示新計算卡的真正威力在于它們的新功能，而不是與現(xiàn)有MI25計算卡競逐傳統(tǒng)FP16/FP32算力。

“傳統(tǒng)的GPU架構限制了人們處理和分析現(xiàn)代云數(shù)據(jù)中心不斷變化的巨大數(shù)據(jù)集的需求。”AMD Radeon技術集團工程高級副總裁David Wang說，“AMD全新Radeon Instinct加速卡結合了世界頂尖的性能和靈活性，配合業(yè)界領先的開放式軟件生態(tài)系統(tǒng)ROCm，將助力于解決當今和未來最困難的云計算挑戰(zhàn)?！?/p>

AMD一并公布了用于加速計算的全新ROCm 2.0開放軟件平臺，專為大規(guī)模集群而設計，允許用戶在開放環(huán)境中部署高性能、高能效的異構計算系統(tǒng)。除了支持新的Radeon Instinct 加速器和AMD Infinity Fabric Link GPU互連技術外，還為新的DLOPS提供了更新的數(shù)學庫；支持CentOS、RHEL和Ubuntu等64位Linux操作系統(tǒng)；支持TensorFlow 1.11和PyTorch（Caffe2）等最流行的深度學習框架的最新版本。

谷歌TensorFlow的工程總監(jiān)Rajat Monga說：“谷歌相信開源對每個人都有好處， 我們已經(jīng)看到它對開源機器學習技術有多大幫助，很高興看到AMD接受它。通過ROCm開放軟件平臺，TensorFlow用戶將受益于GPU加速和更強大的開源機器學習生態(tài)系統(tǒng)?！?/p>

回想此前的Vega10，在與上代Fiji架構同為4096流處理器的情況下，顯存從4096bit反砍一刀降至2048bit，晶體管數(shù)量從89億暴增至125億，但其對應的游戲顯卡Vega 64居然打不過僅有72億晶體管的GP104核心（GTX1080），同頻效能相比Fiji核心的Fury X甚至毫無提升，使得許多人戲稱AMD“在Vega10里塞了36億電爐絲”。

認為，AMD此次公布的Vega20雖然依然保持4096流處理器的規(guī)模，但補完了半速雙精度、INT8、INT4和ECC等HPC加速卡所需的關鍵元素，讓Vega20方才算是Vega架構初次顯露出其真正形態(tài)。

不過，AMD依然需要清晰的認識到，與在CPU領域同Intel的競爭一樣，NVIDIA的領先使其有能力從架構以及指令集等方面占據(jù)優(yōu)勢。近兩年來AMD在性能、功耗、面積三方面上一直無法兼顧，長期處于舍去其一再田忌賽馬的狀況中，Vega20所取得的進步成績完全吃的是7nm制程的紅利。

從目前展示的數(shù)據(jù)來看，Vega20的性能相比Vega10大約提升了20%，很可能依然不及NVIDIA上代16nm、120億晶體管的GP102核心（1080Ti），300瓦的TDP也不算低，唯一有明顯優(yōu)勢的也就只有新制程帶來的面積縮減了。

反觀NVIDIA，在2014年半導體制程受困于28nm節(jié)點時，AMD的GPU止步不前，NVIDIA則拿出了堪稱黑科技的全新Maxwell架構。在晶體管數(shù)量從71億縮減至52億、流處理器從2880個減少至2048個、TDP從250瓦降低至165瓦的情況下，GM204核心的GTX980性能依然勝過了上代Kelper架構GK110核心的GTX780Ti，再次強調：二者同為28nm。

在NVIDIA如此恐怖的架構設計面前，AMD這樣依賴制程紅利不但不是長久之計，更不如說是無異于飲鴆止渴。如果AMD再繼續(xù)固守老舊的GCN架構修修補補，而不研發(fā)高能效的全新架構，一旦NVIDIA也使用了7nm工藝，完全可以如Intel一樣將AMD再次一招打回解放前。