AMD может отказаться от высокопроизводительных опций своего следующего поколения игровых графических процессоров Radeon, чтобы вместо этого перенаправить ограниченные ресурсы на разработку графических процессоров для искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений (HPC) — сегмента, который в настоящее время переживает бум.
Это означает, что не будет AMD Radeon RX 8800 или 8900, когда AMD выпустит семейство графических процессоров RDNA 4, возможно, в следующем году. ТехСпот. Это даст ее конкуренту Nvidia явное преимущество в производстве лучших графических процессоров для рынка высококлассных игр, но также может ограничить предложение и повысить цены.
По словам источников, которые общались с изданием, линейка будет аналогична семейству графических процессоров AMD RDNA 1, причем самым мощным из них будет графический процессор RX 5700 XT. Последующие поколения включали устройства высокого класса, такие как 6800, 6900 и 6950 в RDNA 2, а также 7800 и 7900 в прошлогодней серии RDNA 3.
AMD хочет участвовать в буме искусственного интеллекта
Это рассуждение простое. Существует ажиотаж в аппаратном обеспечении и компонентах для генеративных рабочих нагрузок искусственного интеллекта (с ограниченным запасом ресурсов и производственных мощностей), и AMD хочет в этом участвовать.
Фактически, в настоящее время в этом сегменте наблюдается дефицит, поскольку производитель микросхем TSMC не имеет возможности наращивать производство от таких поставщиков, как Nvidia, для удовлетворения отраслевого спроса.
Кстати, чипы Nvidia A100 и H100 сейчас лидируют на рынке ИИ-серверов, который, как сообщается, будет продолжать расти. 150 миллиардов долларов к 2027 году, и AMD надеется принять в этом участие. Основная причина этого в том, что, по данным дочернего сайта, Nvidia имеет прибыль в размере 823%. Оборудование Томана своих графических процессорах H100.
Вместо того, чтобы переориентировать полупроводники на производство высокопроизводительных потребительских графических процессоров, компания сосредоточится на программируемых вентильных матрицах (FPGA) и графических процессорах общего назначения (GPGPU). Это согласно Бритс энд Чипс — англ..
Схемы первых отлично подходят для машинного и глубокого обучения, а вторые представляют собой графические процессоры, которые также справляются с вычислительными нагрузками, обычно выполняемыми лучшими процессорами. Оба идеально подходят для удовлетворения растущего спроса на графические процессоры для искусственного интеллекта.
Однако ограниченное предложение может означать возвращение к дефициту и росту цен на графические процессоры, которые мы в последний раз наблюдали в 2020 году. При меньшем количестве доступных опций геймеры могут в конечном итоге платить больше, чем ожидалось, например, при сборке ПК.
Больше от TechRadar Pro
