AMD annuncia UDNA: unisce le architetture RDNA e CDNA per sfidare NVIDIA CUDA

AMD ha introdotto l’architettura RDNA (Radeon DNA) nel 2019 per le GPU destinate ai consumatori, principalmente focalizzate su gaming e applicazioni grafiche, mentre CDNA (Compute DNA) fu sviluppata per il calcolo ad alte prestazioni (HPC) e la gestione delle applicazioni di intelligenza artificiale (IA) a livello di data center. Questa suddivisione ha permesso ad AMD di ottimizzare entrambe le architetture per specifici tipi di carichi di lavoro, ma ha anche generato complessità per gli sviluppatori, che dovevano scegliere e lavorare su piattaforme separate.

L’unione delle architetture RDNA e CDNA nella nuova UDNA (Unified DNA) rappresenta una svolta significativa per AMD, che mira a competere in modo più efficace con l’ecosistema NVIDIA CUDA. L’importante cambiamento annunciato dalla società di Lisa Su nasce dall’esigenza di semplificare lo sviluppo e ottimizzare l’uso delle risorse nei settori consumer e data center, precedentemente separati nelle rispettive architetture.

UDNA: la necessità di una strategia unificata

L’architettura RDNA si è evoluta rapidamente, con versioni successive che hanno migliorato significativamente l’efficienza energetica, le prestazioni di rasterizzazione e le capacità grafiche, mentre CDNA si è concentrata sulla potenza computazionale necessaria per i carichi di lavoro IA e scientifici, come dimostrato dalle GPU Instinct di AMD. Tuttavia, con la crescente importanza dell’accelerazione IA anche nelle applicazioni consumer, la separazione delle due architetture ha iniziato a rappresentare un ostacolo.

Con l’introduzione di UDNA, AMD punta a creare un’architettura unica che possa rispondere alle esigenze sia dei data center che dei consumatori. Questa unificazione offrirà una base comune per sviluppatori e utenti, semplificando il lavoro e favorendo l’adozione di una piattaforma più ampia.

In futuro, una GPU destinata a un PC consumer potrebbe condividere la stessa base architetturale di una GPU per il cloud o l’HPC, riducendo le complessità di sviluppo e aumentando la compatibilità.

Uno dei principali vantaggi di questa unificazione sarà la semplificazione del software di supporto. AMD ha già investito nella piattaforma open source ROCm per competere con l’ecosistema CUDA di NVIDIA, ma la frammentazione tra RDNA e CDNA ne ha ostacolato l’adozione da parte degli sviluppatori. UDNA mira a superare questo ostacolo, facilitando l’integrazione di funzionalità avanzate, come le operazioni tensoriali, su tutte le future GPU, rendendo AMD una scelta competitiva per applicazioni che richiedono accelerazione IA e calcoli paralleli intensivi.

Sfide e opportunità

Uno dei problemi riscontrati con RDNA è l’assenza di unità di accelerazione IA dedicate: si pensi ai Tensor Core introdotti da NVIDIA con l’architettura RTX a partire dal 2018.

AMD ha iniziato a integrare capacità di calcolo IA limitate in RDNA 3, ma con UDNA ci si aspetta un supporto completo per le operazioni IA in tutta la gamma di GPU, sia per i data center che per il segmento consumer. CDNA ha introdotto unità per operazioni tensoriali; l’integrazione di queste funzionalità in UDNA permetterà di affrontare applicazioni IA con prestazioni notevolmente migliorate.

Compatibilità e futuro dell’ecosistema

Un aspetto chiave di UDNA sarà la compatibilità retroattiva e futura. AMD ha imparato dai suoi errori e punta a mantenere un’architettura compatibile con le generazioni precedenti. Gli ingegneri dell’azienda evitano così di dover riprogettare radicalmente la gerarchia della memoria o altri elementi fondamentali dell’architettura al lancio di una nuova generazione di GPU.

Questo approccio garantirà che le ottimizzazioni sviluppate nel tempo non vadano perse, permettendo agli sviluppatori di lavorare su un’architettura stabile e prevedibile.

In conclusione, l’unione delle architetture RDNA e CDNA in UDNA segna un passo cruciale nella strategia di AMD per espandere la propria presenza in mercati chiave come il gaming, l’IA e l’HPC.

Si tratta di una mossa che non solo semplificherà il lavoro per gli sviluppatori, ma permetterà ad AMD di competere più direttamente con NVIDIA, consolidando la propria posizione in un settore sempre più orientato all’AI. UDNA rappresenta quindi la prossima evoluzione della “visione” di AMD, in cui cloud e client si uniscono in una strategia unificata e integrata.