AMD Research 領域

進階記憶體技術

記憶體系統的創新研究是我們未來產品的關鍵要素，我們正持續努力突破那聲名狼藉的「記憶體牆」(Memory Wall)。AMD 在記憶體系統創新方面擁有悠久的歷史，包括率先為 x86 處理器引入 64 位元位址功能、首創將記憶體控制器整合至 x86 處理器，以及率先在量產產品中採用 HBM 記憶體。現在，AMD 透過我們在多個領域的尖端研究，繼續引領記憶體技術的新方向：

• 高效能運算記憶體系統：AMD Research 針對高階超級電腦的先進記憶體系統進行了重大研究，此項成果促成 AMD 成為未來 Frontier 與 El Capitan 百億億次級系統的處理器與顯示卡得標供應商。我們持續為後百億億次級高效能運算系統、資料中心、雲端運算及機器智能領域投入相關研發工作。
• 記憶體內處理：為了減少與資料移動相關的能源，我們正在探索全新的記憶體內處理解決方案，將運算卸載至晶片外記憶體裝置，並整合資料壓縮和新穎記憶體技術，以提高晶片內建儲存密度的效率。
• 多層級智慧型記憶體：我們正在打造智慧型記憶體系統設計，運用新興記憶體技術提供兼具成本效益與能源效率的解決方案，在維持高效能與可靠性的同時，實現前所未有的記憶體容量。
• 新一代記憶體標準：AMD Research 持續與記憶體廠商合作，以定義新一代的標準。目前 AMD 已推出我們的產品中的 HBM2，我們正與記憶體廠商密切合作，定義未來世代的 3D 堆疊式記憶體標準。

機器智能

機器學習 (ML) 正影響著從全球最大超級電腦到微型嵌入式裝置的各個領域，更是推動各類運算能力擴展的核心驅動力之一。AMD 的處理器、顯示卡、加速器和 APU 提供不同機器學習部署所需的運算能力和彈性。

機器智能研究推力的重點在於讓 AMD 成為全球機器學習所需的平台。我們的研究計畫正在從多個方向研究可能的解決方案：

• 硬體：機器學習加速技術，透過微架構至系統架構與記憶體系統的各項進展實現
• 軟體：程式設計模型和工具，讓機器學習演算法能輕鬆部署到未來的 AMD 平台上
• 適用於科學領域的機器學習：運用機器學習增強傳統高效能運算應用程式，加速科學探索
• 適用於晶片設計領域的機器學習：使用機器學習技術來發掘未來 AMD 設計中的最佳參數與組態

低功耗

提升能源效率有助於降低資料中心的整體持有成本 (TCO)、延長筆記型電腦與嵌入式系統的電池續航力、減少熱點以實現更高效的散熱，並滿足高峰值運算需求。在 AMD Research，我們著重於改善整個 AMD SoC 的能源效率，包括從資料中心伺服器到用戶端和行動裝置的處理器和顯示卡。我們的研究致力於透過多面向的方法達成積極的能源效率目標：

• 進階電源控制：為降低每項應用的耗電量，我們正研究 AMD 自適應電壓頻率調節技術 (AVFS) 的尖端擴展方案，使未來的電力分配網路能更迅速地因應即時用電需求。 
• 低電壓設計：我們正透過低電壓晶片上儲存、自適應訊號編碼、非同步通訊及臨界閾值運算等令人振奮的研究，開拓節能的新途徑。
• 節能系統架構：我們持續為目前和未來的核心微架構、SoC 和 高效能運算系統探索進階的功耗/效能最佳化。這些技術涵蓋範圍廣泛，從最小化系統/系統單晶片/核心內的資料移動，到處理器模組中的細粒度節能功能。
• 機器學習導向設計：我們正在探索由近期機器智能技術普及所帶動之低功率設計的新途徑。