AMD 研究院的研究领域

先进的内存技术

在打造未来产品的过程中，内存系统方面的创新研究是必不可少的环节，我们将不遗余力攻克“内存墙”性能瓶颈难题。AMD 在内存系统创新领域底蕴深厚。我们曾率先为 x86 处理器引入 64 位寻址技术，创新将内存控制器集成至 x86 处理器，并率先在量产产品中搭载 HBM 内存。如今，AMD 凭借在多个领域开展的前沿研究，继续引领内存技术的发展方向：

• HPC 内存系统：AMD 研究院针对高端超级计算机的先进内存系统开展了大量研究，助力 AMD 成功成为 Frontier 和 El Capitan 百亿亿级计算系统的 CPU 与 GPU 供应商。我们持续深耕相关技术，助力后百亿亿级 HPC 系统以及数据中心、云计算和机器智能领域实现长足发展。
• 存内计算：为了降低数据迁移产生的能耗，我们正在探索新型存内计算解决方案，以将计算任务分载至片外存储设备；同时，我们也致力于融合数据压缩与新型内存技术，以提升有效片上存储密度。
• 多级智能内存：我们正在设计和开发智能内存系统，旨在利用新兴内存技术打造兼具高性价比、高能效的解决方案，在保障高性能与可靠性的前提下，实现前所未有的内存容量。
• 新一代内存标准：AMD 研究院与内存供应商持续合作，共同制定新一代内存标准。如今，AMD 产品已广泛搭载 HBM2 内存，同时我们与内存供应商紧密协作，共同制定未来的 3D 堆叠内存标准。

机器智能

机器学习 (ML) 正在影响从大型超级计算机到微型嵌入式设备的各类计算系统，成为各种计算能力持续升级的重要推动力量。AMD 的 CPU、GPU、加速器及 APU 兼具强劲算力与出色灵活性，能够满足各类机器学习部署场景的需求。

机器智能研究的核心目标在于，助力 AMD 成为所有机器学习技术部署场景的首选平台。我们的研究项目正从多个方向探索可行的解决方案：

• 硬件：通过改进微架构、系统架构及内存系统，实现机器学习加速
• 软件：通过编程模型与工具，简化机器学习算法在未来 AMD 平台上的部署过程
• 机器学习助力科学研究：利用机器学习技术增强并优化传统高性能计算应用，从而加速科学发现进程
• 机器学习辅助芯片设计：利用机器学习技术探索如何优化未来 AMD 产品设计中的参数和配置

低功耗

提高能效不仅可以降低数据中心的总体拥有成本 (TCO)，延长笔记本电脑和嵌入式系统的电池续航时间，而且还可以消除热点，从而提升冷却效率和峰值计算性能。AMD 研究院致力于全面优化各系列 AMD SoC 的能效表现，包括优化从数据中心服务器到客户端及移动设备的各类 CPU 与 GPU 的能效。我们开展多维度研究，旨在通过多种技术途径实现极具挑战性的能效目标：

• 先进功耗控制：为了降低应用级功耗，我们积极研究 AMD 自适应电压频率调整 (AVFS) 技术的前沿扩展，助力未来配电网络能够更快速地响应即时功耗需求。 
• 低电压设计：我们正通过在低电压片上存储、自适应信号编码、异步通信及近阈值计算等领域的深入研究，探索节能增效的新空间。
• 高能效系统架构：我们持续针对现有及未来的核心微架构、SoC 及 HPC 系统探索高级功耗/性能优化方案。我们展开了全方位探索，涵盖减少系统/SoC/核心中的数据迁移、开发 CPU 模块内的精细化节能特性等。
• 机器学习驱动型设计：随着近期机器智能技术的蓬勃发展，我们正积极探索低功耗设计的新方向。