AMD Zen6 получит расширенную поддержку AVX512, включая FP16 для настольных ПК

Хотя набор инструкций AVX512 был первоначально представлен Intel, в последние годы поддержка этой технологии в настольных процессорах Core претерпевала изменения. В то же время архитектура Zen5 от AMD обеспечила более полную поддержку AVX512, а грядущий Zen6 получит дополнительные расширения.

В недавних патчах ассемблера GNU был обнаружен код для Znver6, который будет поддерживать все архитектурные возможности Zen5, а также новые расширения набора инструкций:

AVX512_BMM, AVX_NE_CONVERT, AVX_IFMA, AVX_VNNI_INT8 и AVX512_FP16

Из этих расширений только AVX512_BMM является полностью новым — остальные уже реализованы в процессорах Intel Xeon Granite Rapids.

Инструкция AVX512_BMM предназначена для ускорения операций с битовыми масками матриц, что обеспечивает значительный прирост производительности для бинарных нейронных сетей.

Особый интерес представляет AVX512_FP16, который, как следует из названия, добавляет поддержку формата данных FP16. Хотя эта функция не является новой в целом, AMD станет первым производителем, внедрившим FP16 в настольные клиентские системы.

До сих пор разработка ИИ и машинного обучения на настольных платформах требовала использования либо формата FP32, либо локальных ускорителей — это было сложно, дорого и предъявляло высокие требования к производительности.

Поддержка FP16 в настольных процессорах Ryzen на базе Zen6 имеет важное значение, поскольку, несмотря на давнюю поддержку FP16 в ARM-архитектуре, большинство разработчиков продолжает использовать платформу x86. Теперь они смогут работать с FP16 нативно, без необходимости использования специфических SDK от вендоров.

Учитывая, что Intel продолжает разделять поддержку AVX512 между потребительскими и корпоративными решениями, можно сказать, что AMD теперь становится главным носителем «знамени» AVX512.

ИИ: Интересно наблюдать, как AMD постепенно перехватывает инициативу у Intel в области поддержки современных инструкций. Для разработчиков ИИ это может стать весомым аргументом при выборе платформы для локальной разработки.