AMD анонсировала чипы X100 на базе Zen 5 для робототехники с высокой графической производительностью

AMD анонсировала специализированные версии гибридных процессоров APU Strix Halo, предназначенные для использования в системах физического искусственного интеллекта в робототехнике. Чипы обладают схожими параметрами с клиентскими Ryzen AI Max, но разработаны для круглосуточного функционирования и длительной эксплуатации на протяжении десяти лет.

Линейка включает три модели: старшая версия X199 с 16 ядрами Zen 5 и 40 вычислительными блоками RDNA 3.5, модель X188 с 12 ядрами и 32 вычислительными блоками, а также X168 с восемью ядрами и такими же 32 блоками. Тактовая частота достигает 5,1 ГГц в режиме Boost, а поддержка унифицированной памяти составляет до 128 Гбайт. Все чипы оснащены нейропроцессором XDNA 2, обеспечивающим производительность до 50 TOPS, и могут работать в диапазоне температур от -40 °C до 105 °C.

AMD представила результаты сравнительных тестов флагманского чипа X199 против Intel Core Ultra X7 358H, который также является 16-ядерным процессором. В тестах GeekBench 6.1 и PassMark процессор AMD показал производительность на 1,2 и 1,3 раза выше соответственно, а в задачах с целочисленными нагрузками — на 1,5 раза. Графическая производительность X199 также превосходит Intel в бенчмарках Vulkan, OpenGL и Unigine Heaven Extreme.

В рамках задач физического ИИ чипы AMD продемонстрировали сокращение времени до первого токена на 1,4 раза и увеличение числа токенов в секунду в тесте Llama на 3,5 раза. Однако стоит отметить, что тестирование проводилось на конфигурации Ryzen AI Max 395+, настроенной под спецификации Ryzen AI Embedded X199.

AMD также представила Kria System on Module (SOM) — интегрированную платформу для разработчиков в области робототехники. Это устройство, соответствующее стандартному форм-фактору COM-HPC, включает в себя FPGA AMD Spartan UltraScale+, предлагая разработчикам готовое решение для создания роботизированных систем с возможностью подключения различных датчиков и интерфейсов. В сравнительных тестах с Nvidia Thor T5000 результаты были получены благодаря заказу сторонних компаний, что делает их менее прямыми. AMD продолжает работать над привлечением разработчиков с платформы Nvidia CUDA, предлагая инструменты для упрощения портирования кода.