AMD发布锐龙7000 PRO，首创独立x86 AI引擎
作为过去40年来最具革命性的技术之一，AI人工智能无疑是当下最为火爆的科技话题，也有着无限广阔的未来。
正是越来越聪明的AI，改变着人类的工作、生活、娱乐，影响着人类的方方面面，甚至可以说关乎人类未来的发展。
当然，任何技术的发展和普及，都需要在硬件、软件两个层面协同推进，达到效率的最大化，才能真正带来颠覆性的体验。
用户体验做得好不好，要看基础硬件、核心算法、生态优化等多个层面的综合实力，而拥有这种综合实力的厂商，屈指可数。
作为基础芯片大厂的AMD，不但同时拥有高性能CPU、GPU产品，在收购了赛灵思之后，更是组建了全套的AI解决方案。
无论是云侧还是端侧AI，AMD都正在大展拳脚，其中锐龙7040系列的AI引擎就是在端侧的一个爆发点，这可能会深刻影响未来人们使用笔记本的方式。
一、AI到了变革的时候 AMD锐龙很不一样
事实上，AI本身无论概念还是技术，都处在一个不断演化的过程中，也在随着应用需求的变化而不断拓展提升自己，是技术与应用相互促进、持续升级的一个典型，同时也有着多样化的实现方式、应用场景，整个行业都在深度耕耘。
对于AI实现的载体而言，虽然许多AI任务现在就可以在传统的CPU或GPU上运行，但这些通常不是执行机器学习推理工作负载的理想方案。
回顾历史，最早的AI，只能处理一些传统的固定编码算法，必须由人类编程，比较死板。
如今的AI则基于神经网络，越来越接近人脑在海量神经元之间传输、处理数据的模拟运作方式，再加上机器学习的反复、海量训练，能够越来越灵活、弹性地处理数据，展现出来的结果越来越像是一个真正的人在说话、做事，而不是冷冰冰的、死板的机器。
随着越来越多的AI模型和工作负载的发展，在专为AI任务设计的芯片上使用专门的人工智能引擎，为终端用户提供更好的性能和体验，这一点至关重要。
今年，AMD锐龙移动处理器正式进入了7000系列时代，包含多条不同的产品线，7045、7040、7035、7030、7020……应有尽有，并同时覆盖消费级、商用市场，其中7040系列无疑是最受关注的。
锐龙7040H/HS/U系列代号Phoenix，可以说是整个家族中最闪亮的明星，是主流游戏本、高性能轻薄本的上佳之选，因为它集成了AMD乃至整个移动行业迄今最先进的技术特性。
这不但包括4nm制造工艺、Zen 4 CPU架构、RDNA 3 GPU架构，其中全新的Radeon 780M集显达到了前所未有的高度，更是在x86处理器中第一个集成了独立的AI引擎单元，可为诸多应用场景提供高能效的加速效果。
Zen 4架构在消费级台式机、笔记本市场站稳脚跟之后，AMD正式把它带到了商务企业级领域，这就是全新的AMD锐龙PRO 7000系列处理器，包括锐龙PRO 7045系列台式机版、锐龙PRO 7040HS/U系列移动版。
锐龙PRO 7040HS/U系列移动版和消费级的锐龙7040HS/U系列师出同门，同样有着迄今最先进的4nm工艺、Zen 4 CPU架构、RDNA 3 GPU架构，并且同样也是集成了独立的AI引擎。
首先的一个问题是，我们为什么需要在x86处理器中加入一个本地的、独立的AI引擎？
对于很多端侧AI推理应用来说，一方面，依赖云侧的话必须等待相应资源和服务的到位，而且不可避免地会受到互联网速度、延迟的影响，体验很不稳定。
另一方面，传统的CPU处理器虽然完全可以搞定，只不过基于缓存、内存体系的CPU架构，本身就不是为AI推理而生的，效率和能效自然高不到哪里去。
尤其是缓存和内存之间固定的、共享的互联通道和有限的带宽，会成为数据传输和处理的瓶颈，也无法提供足够的专用算力。
AMD的锐龙AI引擎基于专门设计的XDNA AI架构，核心是多个独立的AIE单元，加上多个独立的内存电压单元以及对应的内存控制器，并有独立的高速互连通道。
XDNA AI架构可以脱离云侧依赖，直接在本地无延迟地灵活处理不同的AI神经网络，包括CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、LSTM(时间递归神经网络)等，并支持INT8、FP16、FP32、BF16等各种数据类型，还具备实时多任务能力，可处理最多4条并发空间流。
峰值算力可以达到10TOPS(每秒10万亿次计算)，而且因为是专为AI推理负载设计的，因此具备远超CPU/GPU的能效。
这样的架构设计也完美解决了CPU架构处理AI时的劣势，一方面拥有独立的互连通道，不存在任何阻碍，应用可以确切地知道自己可利用的资源和可达成的效果。
另一方面AI引擎单元有专属的本地内存空间，不但可以提供更充裕的带宽，也不存在缓存命中缺失的问题。
同时，AMD锐龙AI引擎改变了推理模型的处理方式，不再像传统神经网络那样，只能在多个“神经元”之间一层一层地逐次流动，而是采用了全新的适应性数据流架构和适应性互连，可以针对不同负载、模型、数据，由不同单元、层级进行同步处理，从而大大提高性能、效率和能效，还可以由开发者进行定制，找到更适合特定负载的处理方式，实现效率最大化。
另外，锐龙AI引擎在安全性、隐私保护上也更优秀，因为本地AI网络不依赖云端，数据都是直接在本地完成，不用担心个人数据和内容泄露，更不会成为神经网络模型的一部分。
二、AI落地 AMD和微软做了很多工作
当然了，硬件和架构再优秀，算力再强大，也只是一个载体，AI好不好，最终还是要看用户体验，取决于系统、应用如何将AI能力落到实处，实现丰富的应用场景。
历史上计算领域的多次重大转变，除了硬件上的变革，更依赖于软件和应用上的创新，比如在20世纪90年代末采用64位软件和引入3D加速图形显示，都是在复杂的新硬件功能基础之上，结合丰富的软件加以支持。
目前，AMD正携手微软，加紧应对AI落地应用体验的挑战，无论是开发者还是消费者，无论是在当今还是在未来，都致力于为其提供真正将AI落到实处的环境。
目前，AMD已经与微软联合做了大量工作，Windows 11系统正在逐步释放锐龙AI引擎的能力，并直接集成在系统设置中，使用方法异常简单。
在Windows 11中的Windows Studio Effects已经可以很好地利用锐龙AI实现多项功能的加速，包括目光接触（一种补偿眼睛看屏幕而不是看摄像头的效果）、自动取景（一种在你移动时自动缩放和裁剪图像的效果），以及高级背景效果，包括背景模糊。
对许多人来说，视频通话已经成为工作和日常生活的重要组成部分，Windows Studio Effects的这些功能就是为了从不同角度改善视频通话而设计的，通过机器学习算法实现，恰恰需要用到像锐龙AI这样的NPU（神经处理单元）。
未来，锐龙AI引擎还会在更多领域大展拳脚，比如内容创作，几句话就能将概念设想变成实际的艺术品，Adobe Premiere Pro等生产力软件也可以利用AI硬件加速。
比如智能工作助手，安排日程、撰写演讲稿与邮件、整理预算、制作PPT、语音转文字等等，都可以让AI帮助你高效完成。
比如生活助手，AI可以精准、快速地整理归档大量照片、图片、视频，方便家庭回忆或朋友分享。
比如视觉与游戏增强，AI生成的画面可以直接插入游戏中，提升帧率还有同样出色的画质，AI驱动的NPC角色与实时对话、互动，可以让游戏更有真实感，更有“人性”。
当然，以上很多场景现在也已经能够实现，但要么依赖云端大模型，要么依赖高性能CPU/GPU，而现在有了独立的AI引擎，可以随时随地高效完成，尤其对于笔记本来说，可以彻底解放CPU/CPU资源，提升系统性能，也可以大大延长电池续航。
为了便于开发者以最高效率利用锐龙AI引擎，AMD在开发支持方面也相当用心，尤其是独特的一体化AMD AI堆栈，可以综合利用CPU处理器、XDNA引擎的算力与能力，支持ONNX、TensorFlow、PyTorch等多种模型，微软、OEM厂商、ISV独立软件开发商、个人开发者都可以自由使用它们。
作为其整体AI方向的一部分，AMD正在向Windows开发者提供锐龙AI软件的早期访问权限，开发者可以藉此在锐龙7040系列处理器上运行AI工作负载，并使用开源AI框架Vitis AI Execution Provider (EP)，该框架在ONNX Runtime中支持Microsoft Olive。
这个工具包提供卓越的CPU支持，包括无缝和逐步提升AMD XDNA AI引擎加速，在可用性方面几乎没有任何影响。
三、独立AI 未来可期
通过将AI硬件功能集成到超薄笔记本电脑中，AMD和微软带来了出色的AI性能，而如果依赖更传统的处理器，可能是无法享受到这种体验的。
尤其是锐龙7040 PRO系列，突破性地在商用市场上引入独立的AI引擎，开创了x86处理器的新格局。
AI应用是需要生态培养的，锐龙AI也正处于起步阶段。目前虽然仍处于人工智能应用的早期阶段，但像锐龙 AI这样的专用人工智能引擎的重要性只会随着时间的推移而增加。
从内容创作到视频会议，人工智能已经在重塑计算市场的方方面面。随着人工智能使用方面的扩大，对能够更有效地加速这些工作负载的硬件和软件的需求也在增长。
目前，锐龙7040 PRO系列处理器已经赢得众多设计，惠普的EliteBook系列和联想的ThinkPad系列都将推出各自的锐龙7040 PRO系列商用笔记本产品，带来全新的移动AI体验。
未来，通过AMD与生态伙伴的合作优化，锐龙AI还可广泛用于数据分析、智能助手、计算视觉、生产创作等诸多场景。
再加上EPYC处理器、Radeon Instinct加速器、Xilinx加速器等等，AMD已经拥有了完整的AI解决方案产品线，可以灵活满足客户的不同需求，覆盖更广泛的应用。
