AMD pune la cale câteva schimbări foarte importante în fundal, în ceea ce privește arhitectura RDNA și CDNA. Prima va sta la baza plăcilor grafice pentru consumatori și a controllerelor grafice integrate în procesor, iar a doua va fi exclusiv la bordul acceleratoarelor AI și HPC pentru piața centrelor de date - ambele optimizate pentru nevoile segmentelor lor de piață respective. Cele două arhitecturi au rădăcini din 2019, când AMD a lăsat în urmă arhitectura GCN și a decis să treacă la un model cu două arhitecturi, deoarece la momentul respectiv s-a considerat că este direcția corectă, ar fi mai ușor să deservească ambele domenii cu o arhitectură specializată. Nvidia folosea de mult timp arhitectura unificată CUDA pentru orice, de la plăci grafice pentru jocuri, la acceleratoare de uz general și la acceleratoare AI, iar această strategie a funcționat, deoarece acum domină cele mai importante segmente de piață.

La IFA 2024, Jack Huynh, care este vicepreședinte și director general al AMD's Computing and Graphics Business Group, a împărtășit câteva detalii surprinzătoare și interesante despre modul în care echipa AMD vede viitorul piețelor de plăci grafice pentru gameri și acceleratoare AI. Arhitecturile RDNA și CDNA nu par să se fi ridicat la înălțimea așteptărilor, deoarece sunt dificil de folosit în ambele direcții, și nu ușurează munca dezvoltatorului de software. Prin urmare, s-a decis să se combine arhitecturile CDNA și RDNA într-o singură arhitectură într-un viitor nu prea îndepărtat, și să se numească această soluție unică simplu, UDNA. Odată acest lucru realizat, produsele destinate piețelor de consum și centrelor de date vor avea aceeași arhitectură, ceea ce este o veste bună, deoarece le va permite să concureze mai eficient cu arhitectura CUDA al Nvidia, care se află pe piață de 18 ani.

A recunoscut și că echipa de dezvoltare a făcut unele greșeli pe frontul RDNA: în cazurile în care au schimbat ierarhia memoriei, unele dintre optimizări au mers la gunoi. Nu mai mai vor proceda așa, în schimb vor o arhitectură care să deservească diferitele segmente într-un mod consecvent și vor să asigure și compatibilitatea inversă. Acest lucru funcționează pe frontul Xbox, necesită o proiectare avansată, dar poate fi făcut. Pe fronturile RDNA și CDNA, va fi destul de mult de lucru pentru echipele de dezvoltare, dar este singura modalitate de a atinge obiectivul.

Doresc să vadă din ce în ce mai mulți dezvoltatori care aleg noua arhitectură AMD: mai întâi mii, apoi zeci de mii, sute, apoi milioane. Arhitectura CUDA dezvoltată in-house la Nvidia are aproximativ 4 milioane de dezvoltatori pe piață, ceea ce este un număr impresionant, pe care AMD ar dori să îl atingă în timp.

Când au decis să separe arhitecturile, au vrut să micro-optimizeze ambele părți pe termen scurt, dar acum este nevoie să le unifice din nou pentru a servi mai eficient fiecare segment de piață. Din păcate, nu s-a menționat exact de câte generații de arhitecturi va fi nevoie, managerul a menționat doar strategia, despre care a spus că este o strategie bună, dar nu a detaliat ce anume înseamnă. Ceea ce este sigur, este că cred că dezvoltatorii vor fi mulțumiți de schimbare, dar trebuie găsit punctul potrivit de schimbare - nu poți schimba motoarele unui avion când acesta se află în aer.

Schimbarea CDNA-RDNA nu pare să se fi ridicat la înălțimea așteptărilor, iar odată cu creșterea inteligenței artificiale pe frontul consumatorilor, plăcile grafice bazate pe RDNA încep să nu mai aibă suficientă accelerare AI. În produsele bazate pe RDNA 3, unitățile FP16 pot fi accesate prin intermediul setului de instrucțiuni WMMA în cadrul unui anumit nivel de optimizare, iar în RDNA 2 astfel de sarcini pot fi efectuate de unitățile de stream al GPU. În comparație, Nvidia a avut la dispoziție nuclee Tensor pentru accelerarea AI încă de la lansarea seriei RTX în 2018, iar acestea au devenit din ce în ce mai puternice în ultimii ani. Odată cu fuzionarea arhitecturilor CDNA și RDNA, produsele de pe piața clienților ar putea obține unitățile de accelerare AI cunoscute din arhitectura CDNA, care ar putea deveni o componentă din ce în ce mai importantă pe măsură ce AI devine mai răspândită.

Nu există încă veste cu privire la sosirea arhitecturii UDNA, doar că trei arhitecturi sunt întotdeauna planificate în avans. RDNA 4 nu este încă afectat, dar RDNA 5 și RDNA 6 ar putea fi cele care vor fi renumite și o implementează. Arhitectura unificată pare strategia corectă, singura întrebare este cât de repede se va implementa și cum va reacționa piața, deoarece ecosistemul CUDA al Nvidia este în prezent cel dominant și este greu să îl detronezi, este foarte înrădăcinat în industrie.