XCS30XL-4PC144I_XQ2V1000-4FG456M導讀
今天，關于AMD的勁爆新聞比較多。優(yōu)秀的性能以及出色的規(guī)格讓消費者再一次直呼：AMD YES!。 首先，AMD正式揭曉了全新的Zen 3 CPU架構，并且?guī)砹俗钚乱淮J龍5000系列桌面處理器。
CPU+GPU+FPGA的加速計算，無疑瞄準的是數據中心領域這一藍海，Intel此前已多次表明已是圍繞數據為中心的一家企業(yè)，而英偉達則在最近提出的收購案以及發(fā)布的各種新產品中不斷透露“占領高地”的決心……。
XCS30XL-4PC144I_XQ2V1000-4FG456M
XCS30XL-3PC240I
但請注意，多個內核可在同一個 AI 引擎拼塊上運行，并共享處理時間。這些函數專用于 AI 引擎的矢量處理器，支持您從 AI 引擎中發(fā)掘出巨大的處理性能。賽靈思將提供預構建內核（包含在庫內），以供用戶在其定制 Graph 中使用。如果您的目標是設計高性能內核，那么應考慮采用矢量處理器，它使用稱為內部函數的專用函數。每個內核都將在單一 AI 引擎拼塊上運行。任意 C/C++ 代碼均可用于對 AI 引擎進行編程。內核用于描述特定計算進程。標量處理器將處理大部分代碼。
由于AMD在今年1月的CES上推出銳龍4000系列筆記本平臺APU處理器，為了方便消費者識別并搜索，這次Zen 3架構處理器系列直接被命名為5000系列。這次一共發(fā)布了4款CPU，分別是Ryzen9 5950X、Ryzen9 5900X、Ryzen7 5800X和Ryzen5 5600X。
。從 NoC 到 AI 引擎陣列的連接是使用 AXI4 存儲器映射接口通過 NoC 接口拼塊來實現的。AI 引擎接口包含PL 和 NoC 接口拼塊以及配置拼塊。從 PL 到 AI 引擎陣列的連接是使用 AXI4-Stream 接口通過 PL 和 NoC 接口拼塊來實現的。
從官方給出的對比數據來看，全新一代銳龍5000系列處理器比競爭對手的十代產品強太多： 銳龍9 5900X對比i9-10900K，單線程高出13％，多線程高出23％，1080p下游戲性能高出3％。 銳龍7 5800X對比i7-10700K，單線程高出9％，多線程高出11％，1080p游戲性能持平。 銳龍5 5600X對比i5-10600K，單線程高出19％，多線程高出20％，1080p游戲性能高出13％。 其中，銳龍9 5900X處理器更是被AMD夸贊為“世界上最好的游戲CPU”——此前這個稱號，一直掌握在英特爾手里。全新的架構，最強的游戲處理器該來的還是來了，等等黨沒白等。
XCS30XL-4PC144I_XQ2V1000-4FG456M
XQ2V3000-4CG717mM
XQ6VLX130T-1RF1156M XQ6VLX240T-1RF1759M XQ6VLX550T-L1RF1759I XQ6VSX315T-L1FFG1156I XQ6VLX240T-2RF1759I XQ6VLX240T-1RF1156M XQ6VLX240T-2FFG1156I XQ6VLX130T-1FFG1156M XQ6VLX130T-2FFG1156I XQ6VLX130T-1RF784I XQ6VLX130T-1FFG1156I. XQ6VLX240T-1RF784M XQ6VLX240T-2RF1156I. 。
XCV2004FG456C XCV200-4FG456 XCV200-4FG256I XCV200-4FG256C XCV2004FG256C XCV200-4FG256 XCV200-4BGG352I XCV200-4BGG352C XCV200-4BGG256I XCV200-4BGG256C XCV200-4BG432C XCV200-4BG356C XCV200-4BG352I XCV200-4BG352C XCV200-4BG256I XCV200-4BG256C XCV200-4BG256 。
XCS30XLTM-4CTQ144AKP XCS30XLPQG208AKP XCS30XLPQG208 XCS30XL-PQ240C XCS30XLPQ240AKPO313 XCS30XLPQ240AKP XCS30XL-PQ240-6C XCS30XL-PQ240-4C XCS30XLPQ240-4C XCS30XL-PQ240 XCS30XL-PQ208C XCS30XLPQ208BAK/AKP XCS30XL-PQ208AKPO441 XCS30XLPQ208AKP-4C XCS30XLPQ208AKP0637 。
XCV1600E-6BG560I XCV1600E-6BG560C XCV1600E-6BG560 XCV1600E-6BG240I XCV1600E-6BG240C XCV1600E-5BG560I XCV1600E-4FG680I XCV1600E-4FG680C XCV1600E-4BG560I XCV1600E-4BG560C XCV1600E XCV150TMPQ240-4 。
XCS30XL-4PC144I_XQ2V1000-4FG456M
需要降低芯片成本，降低拍攝風險，縮短產品上市時間將進一步噴發(fā)。隨著當前芯片制造工藝變得更加復雜并且芯片設計變得越來越復雜，芯片設計制造商的初始成本飆升，并且磁帶的風險進一步增加。這相當于Xilinx的成功推廣，并將與英特爾和Nvidia等公司展開更高的競爭。面對英特爾和NVIDIA等競爭對手，您應該專注于Xilinx的核心競爭力，即在硬件層面，它可以根據不同的工作負載和力量而非靈活和適應性，而不是傳統(tǒng)的領域和競爭。作為較大的競爭對手，Altera已于2015年加入英特爾，賽靈思的新競爭對手已成為英特爾，NVIDIA等公司。
英特爾的10nm仍然推遲，使得除了英特爾關注的云市場之外，Xilinx在收購Altera后占據了FPGA市場的主導地位。然而，在7納米處，FPGA速度和密度大大提高，功耗也較低，因此這種競爭格局可能會發(fā)生變化，尤其是ASIC和FPGA。特別是在人工智能時代，Xilinx還希望通過這一優(yōu)勢實現英特爾和Nvidia的未來。ACAP的推出將有助于賽靈思與更高級別的競爭對手在新市場中展開競爭。拆分SoC原型和仿真市場。顯然這適用于英特爾和Nvidia。靈活性和適應性是ACAP的主要賣點。FPGA和ASIC之間的競爭將繼續(xù)。
