реклама
Ещё в августе мы писали о том, что в следующем году компания AMD представит не только традиционные процессоры Summit Ridge на микроархитектуре Zen, но и гибридные процессоры (APU) поколения Raven Ridge на той же микроархитектуре. Правда, тогда речь шла в основном о мобильных гибридных процессорах, а сейчас наши коллеги из WCCFTech раскрыли подробности о следующем поколении настольных APU.
Сообщается, что флагманский настольный 14-нм гибридный процессор Raven Ridge в исполнении AM4 получит четыре вычислительных ядра Zen, графический процессор на микроархитектуре Vega со 1024 потоковыми процессорами (16 вычислительных блоков), а также на подложке найдётся место для микросхем памяти HBM2, правда, каков будет её объём – неизвестно. Площадь кристалла при этом составит всего около 210 кв.мм, а тепловыделение новых настольных APU будет находиться в пределах от 35 до 95 Вт, в зависимости от модели.
реклама
Конечно же, процессоры Raven Ridge не обойдутся лишь памятью HBM2, и также будут иметь контроллер старой доброй DDR4. По всей видимости, более быструю память HBM2 будет использовать графическая подсистема, а памятью DDR4 будет довольствоваться вычислительные ядра. Выход гибридных процессоров ожидается в начале второго полугодия будущего года.
Также AMD готовит мобильные версии Raven Ridge которые будут иметь до четырёх вычислительных ядер, но в отличие от своих настольных собратьев, получат GPU Vega только максимум с 768 потоковыми процессорами, а также будут лишены памяти HBM2, и будут довольствоваться лишь памятью DDR4. Эти APU будут помещены на кристаллы площадью около 170 кв.мм и будут отличаться тепловыделением от 4 до 35 Вт.
Наконец, сообщается что AMD также разрабатывает гибридные процессоры для систем высокопроизводительных вычислений (HPC). Данные APU будут включать до 32 вычислительных ядер Zen (как и готовящийся серверный процессор с кодовым названием Naples), и до 4096 потоковых процессоров AMD Vega. Данный гибридный процессор сможет обеспечить очень высокую вычислительную мощность, и найдёт применение в составе систем глубинного обучения, где сейчас используются дискретные ускорители на базе графических процессоров.
