Architekturen: AMD will RDNA und CDNA vereinen in UDNA

AMD hat vor einigen Jahren seine Grafikarchitekturen anhand ihrer Ausrichtungen getrennt in RDNA für Radeon Gaming-Grafikkarten und CDNA für professionelle Beschleuniger wie die Instinct-Serie für Workstations und Rechenzentren. Diese Architekturen will AMD nach dem Vorbild Nvidias nun wieder vereinen und damit CUDA Konkurrenz machen.

Diese neue Strategie verkündete Jack Huynh, Leiter der “Computing and Graphics Business Group” bei AMD, während der IFA in Berlin, nachdem er dort bereits den Fokus auf die Einstiegs- und Mittelklasse bei AMD Radeon Grafikkarten bestätigt hat.

Anfang 2020 hatte AMD CPU- & GPU-Roadmaps aktualisiert und dabei die Trennung der Grafikarchitekturen von Gaming- und professionellen Produkten verkündet. RDNA (Radeon DNA) wurde erstmals bei der Mitte 2019 angekündigten Radeon RX 5000 Serie eingesetzt, CDNA (Computer DNA) folgte im Jahr darauf mit AMDs Instinct MI100 Rechenbeschleunigern.

AMD Domain Specific Architectures

Jetzt ändert AMD diese Strategie und führt die Architekturen wieder zusammen. Huynh begründet dies damit, dass eine vereinte Architektur leichter sei für Entwickler, die sich bislang für eine Plattform entscheiden müssen zu Beginn neuer Projekte. AMD bezeichnet die neue gemeinsame Architektur als UDNA (Unified DNA). Einen Zeitplan nannte Huynh nicht, aber sagte: “Wir denken nicht nur an RDNA 5, RDNA 6, RDNA 7, sondern auch an UDNA 6 und UDNA 7.”

Die nächste Generation wird AMDs RDNA4, Gerüchte möglicher Radeon RX 8000 Spezifikationen gab es bereits. Dass Huynh sich bei seiner Aussage auf UDNA6 und UDNA7 beschränkt und UDNA5 nicht erwähnt, lässt darauf schließen, dass die übernächste Generation noch auf RDNA setzen wird und UDNA erst danach kommen wird. Huynh bekräftigt, dass AMD die nächsten drei Generationen plane, um die Speicherhierarchien nicht verändern zu müssen, denn damit würde man Optimierungen verlieren.

Mit UDNA würde sich die Entwicklung vereinfachen, denn Software könne dann sowohl auf AMD Radeon als auch Instinct Rechenbeschleunigern laufen. Das dürfte vor allem Algorithmen künstlicher Intelligenz betreffen, denn KI wird bald nicht nur in Rechenzentren, sondern auch in heimischen PCs berechnet werden. Nvidia hat es mit CUDA (Compute Unified Device Architecture) vorgemacht, die bereits 2007 eingeführt wurde und jetzt sowohl von GeForce Gaming-Grafikkarten als auch professionellen KI-Beschleunigern genutzt wird. Letztere bescheren Nvidia ein Rekordquartal nach dem anderen wegen der momentan hohen Nachfrage aufgrund des KI-Hypes.

Quelle: tomshardware.com