AMD、コンシューマー向けGPUとデータセンター向けGPUを統合「UDNA」アーキテクチャへ、RDNAとCDNAは終了へ

AMDはUDNAの発表により、コンシューマー向けGPU「RDNA」とデータセンター向けGPU「CDNA」を1つの統一アーキテクチャに統合する。

AMDは次世代市場で本格的な競争をもたらす計画で、RDNAとCDNAファミリーを将来に向けてUDNAアーキテクチャに統合する。

チームレッドは、そのビジネスモデルをより大規模なものへと移行させ、より大きな市場シェアを狙っているようだ。

AMDは、今後のRDNA 4ラインアップに向けて決意を固めているようだ。これは、同社の声明に基づくものだけではなく、以前のリークでは、同社が「刃を研ぎ澄まし」、これまで以上に積極的にメインストリーム市場に打って出る準備ができていることを示していた。

AMDのJack Huynh氏による声明では、同社がコンシューマー向けGPUとデータセンター向けアーキテクチャを統合し、市場での関連性を高める計画であることが明らかにされている。

AMDは2019年までGCNアーキテクチャを中心に製品ポートフォリオを展開していたが、その後RDNAとCDNAアーキテクチャが誕生した。

これは、新たに出現した市場を切り開くための試みであり、別々のラインアップを持つことは、両方のプラットフォームで一貫した開発が行われることを意味した。

それでも現代では、実際の競争は最高であることにあり、単一のアーキテクチャを持つことで、AMDは開発を大幅に増やす計画だ。

そのため、新アーキテクチャは「UDNA」と呼ばれることになり、AMDのビジネス構造を再構築すると言われている。

興味深いことに、NVIDIAは現代のコンシューマー向けGPUとAI GPUで同様のアプローチを採用している。

例えば「Blackwell」アーキテクチャでは、AIラインアップと噂されるGeForce RTX 50シリーズGPUが単一のラベルの下に命名されている。

AMDの大きな変化の一部として、現在、データセンター向けGPUのInstinctにはCDNAアーキテクチャを、コンシューマー向けにはRDNAを採用しています。これはフォークされています。今後はUDNAと呼ぶことにします。Instinctもクライアント（コンシューマー）も、1つの統一されたアーキテクチャになります。統一することで、開発者にとっては、選択しなければならず、価値が向上しない現在よりもずっと簡単になる。

最適化された後は、メモリ階層を変更して多くの最適化を失うのは避けたいので、次の3世代を計画しています。ですから、完全な前方互換性と後方互換性については、ある種の強制的な問題なのです。Xboxでは現在、それを実現しています。それはかなり大変な仕事で綿密な計画が必要です。

– AMDのJack Hunyh氏 Tom’s Hardwareより

チーム・レッドによると、UDNAのネーミング・スキームは「UDNA 6とUDNA 7」のような響きになり、既存のRDNAやCDNAアーキテクチャとの後方互換性にも取り組んでいるという。

統一されたアーキテクチャを持つことの重要な要因の1つは、UDNAプラットフォームが開発者にとってどれだけアクセスしやすいものになるかであり、長期的にはNVIDIAのCUDAと競合し、最終的にはオープンソースのROCmソフトウェアスタックを平準化する計画だとHuynh氏は考えているが、同社にはハードウェアとソフトウェアの両方のレベルで追いつかなければならないことがたくさんあるため、現時点では不明である。

つい最近も、AMDはGPUのスケーラビリティに焦点を当てることを検討していると発表した。

これは、同社がフラッグシップGPUモデルの競争に巻き込まれるのではなく、市場のより広いセグメントをターゲットにすることを熱望していることを意味する。

AMDは正しい方向に向かっているように見えるが、市場はしばしば不確実で驚きに満ちていることを考えると、これらの決定がAMDにとってどう転ぶか結論づけることはできない。

ソース：wccftech – AMD To Integrate Consumer & Datacenters GPUs Into Unified “UDNA” Architecture, RDNA & CDNA Coming To An End

 

 

 

 

 

解説：

AMDはRDNA、CDNAを統一してUDNAへ。

RDNA4までは現状のままでしょう。

RDNA5のリークも以前出ていましたが、RDNA5世代からUDNAになるのか銅貨は不明です。

これが正解になるのかどうかまではわからないようですね。

製品ごとに差をつけるとしたら、GCDが共通のダイでMCDとファームウェアで物理的な差をつけるという形になるのではないかと私は考えています。

これだと非常に安価なゲーム用Radeonがサーバー向けとして引っ張っていかれることはまずないでしょう。

GCDも分割してMCMにすればスケーラビリティも担保できます。

こうした仕様を見ると、今後もCUDA互換のROCmが非常に重要な位置づけになるのでしょう。

WSL2を介してWindows用でも使えるようになりましたし、AIアクセラレーターとしてのRadeonは今後もますます使いやすくなっていくと思います。

 

ゲーム用ではGeforceの独走を止められるのか？

DLSSはポストプロセスでしたので比較的追従するのは簡単だったように思いますが、次世代からはレンダリングプロセス内にもAI処理を適用して速度を速めていくという情報が出ています。

NVIDIAの特許に抵触せずにこれらと同等の技術を取り込んでいるのかがゲーム向けとしての争点になると思います。

FSRもAI処理を行うのは次世代バージョンと言われており、もうすぐ出るといわれていますが、また出ていませんので、DLSS3の2年遅れでの実装ということになります。

NVIDIAのレイトレAI処理がかなり有効でラスタライズより高速だった場合、AMDとIntelはかなり性能で後れを取ることになります。

 

肥大化、高額化するPCパーツ

RTX4090は298,000でした。

RTX5090はいくらになるのかまだ情報が出ていませんが、RTX4090より高価になるのは確実でしょう。

それに引きずられてミドルレンジのPCパーツも高価になる傾向にあります。

• GTX1060 6GB・・・3.5～4万円
• RTX3060・・・6万円
• RTX4060・・・5.28万円

仕様がかなり落とされたRTX4060はRTX3060より価格が下がっていますが、全体としては値上がり傾向でしょう。

• RTX3060はメモリ12GB、3584CUDA、FP32:12.84TFLOPS
• RTX4060はメモリ8GB、3072CUDA、FP32:15.11TFLOPS

価格は安くなっていますが、性能は18%程しか上がっていません。

RTX4090がFP32:82.58TFLOPS、RTX3090がFP32:35.58TFLOPSで2.32倍に性能が上がっていることを考えると、非常に小さい性能向上幅でしょう。

トップモデルと同じような性能向上の恩恵を受けようとすれば1グレード以上上のモデルを買う必要があり、この価格についてこれる層がどのくらいいるのかですね。

この性能向上の恩恵を受けるには非常に高額なフィーを払う必要があり、もはやついていけるのは一部の層だけでしょう。

将来的にはミドルレンジはStrix HaloのようなAPUが高性能化してより安価なシステムを組むことができるようになると思います。

※　なると期待しています。

 

 

 

 

Ryzen 7000X3Dシリーズ(Socket AM5)

 

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