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» 2020年03月09日 16時00分 公開

AMDがZen 4までのロードマップ公開 次世代GPUアーキテクチャ「RDNA 2」でハードウェアレイトレに対応

米AMDが3月5日、投資家向けの「AMD Financial Analyst Day 2020」で2020年以降に向けた事業計画を説明。今後のCPUやGPUのロードマップを更新した。

[ITmedia]

 米AMDは3月5日(現地時間)、投資家向けに「AMD Financial Analyst Day 2020」を開催、2019年の業績説明に加え,2020年に向けた事業計画の説明を行って今後のCPUやGPUのロードマップを更新した。

 CPUは現行の「Zen 2」アーキテクチャに続く「Zen 3」を2020年中に、5nmへ微細化する「Zen 4」を2022年までに投入するとした。さらに次期GPUアーキテクチャ「RDNA 2」を採用したGPUを2020年内にリリースするという。

AMD Zen 2やRDNAアーキテクチャを採用した新製品の投入を続けるAMD
AMD Zenアーキテクチャ以降に投入された各製品
AMD 今後5年間でAMDが投資を続ける分野

Zen 3ベースの第4世代Ryzenが2020年後半に登場?

 現行の7nm製造プロセスを採用したZen 2アーキテクチャは、2019年の立ち上げとともに大幅な性能向上を実現し、大きな成功を収めた。最新のロードマップでは、2020年末に同じく7nmで第4世代Ryzenに採用される「Zen 3」アーキテクチャを、さらに次世代の「Zen 4」では5nm製造プロセスとなる計画だ。

AMD 大幅な性能向上を果たしたZen 2アーキテクチャ
AMD CPUのロードマップ

 一方のパッケージング技術は、GPU上にHBMを統合した2.5Dパッケージ(2015年)を皮切りに、マルチチップモジュール(第1世代Ryzen Threadripper/EPYC)、そしてチップレット(第3世代Ryzen/Rtzen Threadripper/第2世代EPYC)と進化させてきた。将来的にはこの2.5Dとチップをスタックする3Dを統合した「X3D」と呼ばれるパッケージング技術を採用し、性能密度を引き上げるという。

AMD パッケージング技術も進化を続ける

 CPUとGPUの相互接続インタフェースについても言及された。従来の「Infinity Fabric」はCPU同士の接続で、第2世代「Infinity Architecture」ではCPU間とGPU間それぞれの接続となり、第3世代のInfinity Architectureも開発中であると発表した。

 第3世代ではCPUとGPU間でコヒーレンスが取れるようになり、メモリの共有が可能になる他、広帯域化、レイテンシの削減による高速化、プログラミングの簡素化などが期待できるという。

AMD 開発中の第3世代Infinity Architectureでは、CPUとGPUでメモリが共有化できるようになる

RDNA 2ベースの新GPUでリアルタイムレイトレに対応

 GPUのロードマップについては、これまでのコンシューマー向けとなる「RDNA」(Radeon DNA)アーキテクチャに続き、データセンター向けの「CDNA」アーキテクチャの投入が発表された。

AMD RDNAとともにCDNAアーキテクチャを立ち上げる

 まずRDNAの後継として、消費電力当たりの性能を従来の50%引き上げる他、レイトレーシングのハードウェアアクセラレーションに対応した「RDNA 2」を2020年内にリリースする。

 RDNA 2の製造プロセスは7nmで、動作クロックの引き上げや設計改良によるIPC(クロック当たりの性能)の向上だけでなく、スイッチング電力の最適化などが図られるという。

AMD RDNAのロードマップ。次期RDNA 2は2020年内に投入予定だ
AMD Zen 2と同様、RDNA 2も電力あたりの性能を改善することで、RDNA比で50%もの電力性能比を実現するという
AMD NVIDIAに続き、RDNA 2ではハードウェアレイトレーシングに対応する

 一方のCDNAはゲーミング用途のRDNAと異なり、AIやHPC向けに特化する他、上述した第2世代Infinity Architectureベースで開発中だ。さらにCDNA 2では第3世代Infinity Architectureを採用することでエクサスケールに対応させる予定だという。

AMD CDNAのロードマップ。CDNA 2は2022年までに投入される計画だ
AMD ソフトウェア開発環境の充実を図るべく、オープンソースの「Radeon Open Compute Platform(ROCm)」も投入される
AMD 他社のGPUでも動作することで、マルチGPUのスケーラビリティも確保できるという

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