AMD Instinct es la marca de GPU profesionales de AMD. Reemplazó la marca FirePro S de AMD en 2016. En comparación con la marca Radeon de productos convencionales para consumidores/jugadores, la línea de productos Instinct está diseñada para acelerar el aprendizaje profundo, las redes neuronales artificiales y las aplicaciones GPGPU / computación de alto rendimiento.

La línea de productos Radeon Instinct compite directamente con Ampere e Intel Xeon Phi de Nvidia y las líneas entrantes de Intel Xe de aprendizaje automático y tarjetas GPGPU.

Antes de la presentación del MI100 en noviembre de 2020, la familia Instinct se conocía como AMD Radeon Instinct, AMD eliminó la marca Radeon de su nombre.

Las supercomputadoras basadas en (CPU AMD y) GPU AMD Instinct ahora lideran la lista de supercomputadoras Green500 con más del 50% de ventaja sobre cualquier otra, y encabezan los primeros 4 lugares, incluido el segundo, que es el más rápido del mundo en la actualidad en el Lista TOP500, Frontier.

Productos Los tres productos Radeon Instinct iniciales se anunciaron el 12 de diciembre de 2016 y se lanzaron el 20 de junio de 2017, cada uno basado en una arquitectura diferente.

MI6 El MI6 es una tarjeta basada en Polaris 10 con refrigeración pasiva con 16 GB de memoria GDDR5 y con un TDP de <150 W. A 5,7 TFLOPS (FP16 y FP32), se espera que el MI6 se utilice principalmente para inferencia, en lugar de entrenamiento de redes neuronales. El MI6 tiene un rendimiento informático máximo de doble precisión (FP64) de 358 GFLOPS.

MI8 La MI8 es una tarjeta basada en Fiji, análoga a la R9 Nano, y se espera que tenga un TDP de <175 W. El MI8 tiene 4 GB de memoria de alto ancho de banda. A 8,2 TFLOPS (FP16 y FP32), el MI8 está marcado para la inferencia. El MI8 tiene un rendimiento de cómputo de doble precisión pico (FP64) de 512 GFLOPS.

MI25 La MI25 es una tarjeta basada en Vega que utiliza memoria HBM2. Se espera que el rendimiento del MI25 sea de 12,3 TFLOPS utilizando números FP32. A diferencia del MI6 y el MI8, el MI25 puede aumentar el rendimiento cuando se utilizan números de menor precisión y, en consecuencia, se espera que alcance los 24,6 TFLOPS cuando se utilizan números FP16. El MI25 tiene una potencia nominal de <300 W TDP con refrigeración pasiva. El MI25 también proporciona 768 GFLOPS pico de doble precisión (FP64) a una tasa de 1/16. AceleradorArquitecturaLitografíaUnidades de cómputoMemoriaTipo de memoriaCompatibilidad con PCIeFactor de formaRendimiento FP16Rendimiento BF16Rendimiento FP32Rendimiento de la matriz FP32Rendimiento FP64Rendimiento de la matriz FP64Rendimiento INT8Rendimiento INT4Pico TBPMI6GCN 414 nm3616 GBGDDR53.0PCIe5.7 TFLOPSN/A5.7 TFLOPSN/A358 GFLOPSN/AN/AN/A150 WMI8GCN 328 nm644 GBHBM8.2 TFLOPS8.2 TFLOPS512 GFLOPS175 WMI25GCN 514 nm6416 GBHBM226.4 TFLOPS12.3 TFLOPS768 GFLOPS300 WMI50GCN 57 nm604.026.5 TFLOPS13.3 TFLOPS6.6 TFLOPS53 TOPS300 WMI60GCN 56432 GB29.5 TFLOPS14.7 TFLOPS7.4 TFLOPS59 TOPS300 WMI100CDNA120184.6 TFLOPS92.3 TFLOPS23.1 TFLOPS46.1 TFLOPS11.5 TFLOPS184.6 TOPS300 WMI210CDNA 26 nm10464 GBHBM2e181 TFLOPS22.6 TFLOPS45.3 TFLOPS22.6 TFLOPS45.3 TFLOPS181 TOPS300 WMI250CDNA 2208128 GBOAM362.1 TFLOPS45.3 TFLOPS90.5 TFLOPS45.3 TFLOPS90.5 TFLOPS362.1 TOPS560 WMI250XCDNA 2220383 TFLOPS47.92 TFLOPS95.7 TFLOPS47.9 TFLOPS95.7 TFLOPS383 TOPS560 W

Software

ROCm El siguiente software, a partir de 2022, se reagrupa bajo el metaproyecto Radeon Open Compute.

MXGPU Los productos MI6, MI8 y MI25 son compatibles con la tecnología de virtualización MxGPU de AMD, lo que permite compartir recursos de GPU entre varios usuarios.

MIOpen MIOpen es la biblioteca de aprendizaje profundo de AMD para permitir la aceleración GPU del aprendizaje profundo. Gran parte de esto amplía el software de la Iniciativa Boltzmann de GPUOpen. Esto tiene la intención de competir con las porciones de aprendizaje profundo de la biblioteca CUDA de Nvidia. Es compatible con los marcos de aprendizaje profundo: Theano, Caffe, TensorFlow, MXNet, Microsoft Cognitive Toolkit, Torch y Chainer. La programación es compatible con OpenCL y Python, además de admitir la compilación de CUDA a través de la interfaz de computación heterogénea para portabilidad y el compilador de computación heterogénea de AMD.

Tabla de chips Modelo(Nombre en clave)Fecha de lanzamientoArquitecturaFabTransistores y tamaño del chipNúcleoTasa de rellenolos valores turbo (si están disponibles) se indican debajo del valor base en cursiva.Poder de procesamientoEl rendimiento de precisión se calcula a partir de la velocidad del reloj central base (o turbo) en función de una operación FMA.(TFLOPS)MemoriaInterfaz del busConfig.Sombreadores unificados: Unidades de mapeo de texturas: Unidades de salida de renderizado y Unidades de cómputo (CU)Reloj(MHz)TexturaLa tasa de relleno de texturas se calcula como el número de unidades de mapeo de texturas multiplicado por la velocidad del reloj del núcleo base (o turbo).(GT/s)PíxelLa tasa de relleno de píxeles se calcula como el número de unidades de salida de renderizado multiplicado por la velocidad de reloj del núcleo base (o turbo).(GP/s)MediaSimpleDobleTipo de bus y anchoTamañoReloj(MT/s)Ancho de banda(GB/s) (Polaris 10)20 de junio de 2017GCN 4GloFo 14LP5.7×109232 mm22304:144:32 36 CU1120 1233161.3 177.635.84 39.465.161 5.6825.161 5.6820.323 0.355GDDR5 256-bit16 GB7000224150 WPCIe 3.0×16 (Fiji)GCN 3TSMC 28 nm8.9×109596 mm24096:256:64 64 CU1000256.064.008.1928.1920.512HBM4096-bit4 GB1000512175 W (Vega 10)GCN 5GloFo 14LP12.5×109510 mm21400 1500358.4 384.089.60 96.0022.94 24.5811.47 12.290.717 0.768HBM2 2048-bit16 GB1890484300 W (Vega 20)18 de noviembre de 2018GCN 5TSMC N713.2×109331 mm23840:240:64 60 CU1450 1725348.0 414.092.80 110.422.27 26.5011.14 13.255.568 6.624HBM2 4096-bit16 GB 32 GB20001024PCIe 4.0×16 (Vega 20)4096:256:64 64 CU1500 1800384.0 460.896.00 115.224.58 29.4912.29 14.756.144 7.37332 GB (Arcturus)16 de noviembre de 2020CDNATSMC N725.6×109750 mm27680:480:- 120 CU1000 1502480.0 721.0N/A122.9 184.615.36 23.077.680 11.5424001228.8 (Aldebaran)22 de marzo de 2022CDNA 2TSMC N628 x 109 ~770 mm26656:416:- 104 CU (1 × GCD)GCD se refiere a un chip de cálculo de gráficos. Cada GCD es una pieza diferente de silicio1000 1700416.0 707.2106.5 181.013.31 22.6313.31 22.63HBM2e4096-bit64 GB32001638.4 (Aldebaran)8 de noviembre de 202158 x 1091540 mm213312:832:- 208 CU (2 × )832.0 1414213.0 362.126.62 45.2626.62 45.26HBM2e 2 × 4096-bitLas tarjetas basadas en CDNA 2.0 adoptan un diseño que utiliza dos troqueles en el mismo paquete. Están vinculadas con un enlace Infinity Fabric bidireccional de 400 GB/s. El sistema host trata los troqueles como GPU individuales.2 × 64 GB2 × 1638.4500 W 560 W (Pico) (Aldebaran)14080:880:- 220 CU (2 × )880.0 1496225.3 383.028.16 47.8728.16 47.87

Véase también ROCm: la pila de software de computación abierta de AMD AMD FirePro: el predecesor de AMD de Radeon Instinct AMD Radeon Pro: la solución GPGPU y gráficos para estaciones de trabajo de AMD Nvidia Quadro: la solución de gráficos para estaciones de trabajo de la competencia de Nvidia Nvidia Tesla: la solución GPGPU de la competencia de Nvidia Xeon Phi: la línea de procesadores multinúcleo masivamente paralelos de la competencia de Intel Unidades de procesamiento gráfico de AMD

Notas

Referencias

Enlaces externos Página web de aceleradores AMD Instinct

Categoría:Programación paralela Categoría:Advanced Micro Devices