AMD 锐龙 AI PRO 处理器带来商用设备端 AI 能力

AMD AI PC 不仅搭载了 CPU 和 GPU，还配有专门的神经处理单元 (NPU)。虽然许多传统 PC 可以使用 CPU 或 GPU 运行 AI 工作负载，但 AMD AI PC 经过专门设计，可以根据工作负载的特性，利用三个处理引擎执行 AI 任务。非 AI PC 通常依靠 CPU、集成显卡或独立 GPU 来运行 AI 工作负载。相比之下，AMD AI PC 配备了一个片上 AI 引擎，该引擎能够将适当的 AI 工作负载分载到 NPU，从而提升灵活性和潜在效率。这使得 AI 任务能够在较低的功耗下运行，同时让 CPU 和 GPU 保持可用状态，以供其他系统进程使用。这两种 PC 的区别不在于能否运行 AI 工作负载，而在于是否配备了专门的 AI 硬件，能够高效、并行地处理这些工作负载。

AMD Ryzen AI 将具备 AI 功能的硬件及配套软件集成到了 AMD 锐龙处理器中。这包括一个专用的 AI 引擎 (NPU)、AMD Radeon 显卡以及锐龙 CPU 核心，这三者协同工作，利用 AI 功能处理各种工作负载。实际上，AMD Ryzen AI 既包含能够加速 AI 处理的芯片功能，也包含相应的软件栈。AI 工作负载可以在 CPU、GPU 或 NPU 上运行，具体取决于性能、延迟和功耗要求。采用 NPU 的 AMD 锐龙处理器基于 AMD XDNA 和 AMD XDNA2 架构，这些架构能够支持不断演进的 AI 工作负载。通过将 AI 任务分载到 NPU，能够将多任务处理对性能的影响降至更低，让系统在并行运行 AI 处理任务的同时保持疾速的响应。

AI 工作负载通常分为两类：训练和推理。训练需要利用大型数据集来创建或优化 AI 模型，通常需要大量的计算资源，往往会使用 GPU 集群或专用加速器。这项工作通常在数据中心或云环境中执行。推理是将经过训练的模型应用于新数据的过程。推理工作负载在日常应用场景中更为常见，可以在多种硬件（包括 CPU、GPU 和 NPU）上运行。许多 AI 应用被设计为在 PC 上进行本地推理，而非依靠云端进行处理。

基于 AMD Ryzen AI 的系统经过优化，能够在更合适的处理引擎上运行本地推理工作负载。NPU 特别适合用于持续的低功耗 AI 推理任务，而 CPU 和 GPU 则负责那些能从通用处理或高度并行处理中获益的任务。

“体验百余项 AI 应用”指的是一个不断发展壮大的应用和服务生态系统，这些应用和服务充分利用了基于 AMD Ryzen AI 的系统所提供的 AI 加速功能。这包括与独立软件供应商 (ISV)、操作系统合作伙伴和平台开发人员进行协作，在生产力、安全性、创作和技术工作流程中实现 AI 功能。这些体验涵盖了使用本地推理、本地与云混合处理以及操作系统级 AI 集成等应用。这个生态系统十分庞大，体现了 AMD 在软件栈的多个层面提供 AI 支持，而非仅仅针对单个应用或应用场景提供支持。随着更多基于 AI 的软件的推出，软件不断更新升级，生态系统协作不断加强，对 AMD Ryzen AI 的支持也在不断扩大，使得系统能够随着 AI 模型和工作负载的演进持续调整。

在 PC 上本地运行 AI 工作负载可以降低延迟、提高响应速度，并增强对数据的控制。设备端 AI 支持独立运行推理，无需依赖网络连接或云服务，这对于隐私敏感型或时间关键型任务非常重要。基于 AMD Ryzen AI 的系统通过在 CPU、GPU 和 NPU 之间分配工作负载来支持设备端 AI。NPU 旨在高效处理持续的 AI 推理任务，同时降低功耗并确保其他系统资源的可用性。通过采用这种方法，企业可以直接在 PC 上运行更多类型的 AI 应用场景，从而补充基于云的服务，而非取代它们。