7045、7030、7020，迄今最强悍的移动处理器来了
今年年初，AMD正式宣布了锐龙7000系列移动处理器，包含多条不同的产品线，7045、7040、7035、7030、7020……应有尽有。
其中，锐龙7045、锐龙7040无疑是最受关注的。
锐龙7045或者说锐龙7045HX系列代号Dragon Range，基本上就是桌面上的锐龙7000系列移植到笔记本平台上，可以说是迄今最强悍的移动处理器.
它拥有5nm制造工艺、chiplet小芯片架构、Zen 4 CPU架构、最高16大核32线程、最高5.4GHz加速频率、双单元RDNA 2架构内置显卡，热设计功耗55W+。
锐龙7040或者说锐龙7040H/HS/U系列代号Phoenix，可以说是整个家族中最闪亮的明星，是主流游戏本、高性能轻薄本的上佳之选，因为它集成了AMD乃至整个移动行业迄今最先进的技术特性。
这不但包括4nm制造工艺、Zen 4 CPU架构、RDNA 3 GPU架构，其中全新的Radeon 780M核显达到了前所未有的高度，更是在x86处理器中第一个集成了独立的AI引擎单元，可为诸多应用场景提供高能效的加速效果。
针对不同应用设备和场景，锐龙7040系列还可以在35-54W、15-28W的不同热设计功耗范围内调节，甚至衍生出了专为掌机优化的Z1系列，热设计功耗9-30W。
锐龙7040系列的特点乃至性能大家应该都不陌生了，这里我们重点聊一聊它集成的锐龙AI引擎。
AI无疑是当下最为火爆的科技话题，有着无限广阔的未来，同时也有着多样化的实现方式、应用场景，整个行业都在深度耕耘。
事实上，AI本身无论概念还是技术，都处在一个不断演化的过程中，也在随着应用需求的变化而不断拓展提升自己，是技术与应用相互促进、持续升级的一个典型。
最早的AI，只能处理一些传统的固定编码算法，必须由人类编程，比较死板。
如今的AI则基于神经网络，越来越接近人脑在海量神经元之间传输、处理数据的模拟运作方式，再加上机器学习的反复、海量训练，能够越来越灵活、弹性地处理数据，展现出来的结果越来越像是一个真正的人在说话、做事，而不是冷冰冰的、死板的机器。
正是越来越聪明的AI，改变着人类的工作、生活、娱乐，影响着人类的方方面面，甚至可以说关乎人类未来的发展。
AI做得好不好，关键是看用户体验，而用户体验做得好不好，要看基础硬件、核心算法、生态优化等多个层面的综合实力，而拥有这种综合实力的厂商，屈指可数。
作为基础芯片大厂的AMD，不但同时拥有高性能CPU、GPU产品，在收购了赛灵思之后，更是组建了全套的AI解决方案，无论是云侧还是端侧，都正在大展拳脚.
锐龙7040系列的AI引擎就是其中在端侧一个爆发点，可能会深刻影响未来人们使用笔记本的方式。
首先的问题是，我们为什么需要在x86处理器中加入一个本地的、独立的AI引擎?
对于很多端侧AI推理应用来说，一方面，依赖云侧的话必须等待相应资源和服务的到位，而且不可避免地会受到互联网速度、延迟的影响，体验很不稳定。
另一方面，传统的CPU处理器虽然完全可以搞定，只不过基于缓存、内存体系的CPU架构，本身就不是为AI推理而生的，效率和能效自然高不到哪里去。
尤其是缓存和内存之间固定的、共享的互联通道和有限的带宽，会成为数据传输和处理的瓶颈，也无法提供足够的专用算力。
AMD的锐龙AI引擎基于专门设计的XDNA AI架构，核心是多个独立的AIE单元，加上多个独立的内存电压单元以及对应的内存控制器，并有独立的高速互连通道。
XDNA AI架构可以脱离云侧依赖，直接在本地无延迟地灵活处理不同的AI神经网络，包括CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、LSTM(时间递归神经网络)等，并支持INT8、FP16、FP32、BF16等各种数据类型，还具备实时多任务能力，可处理最多4条并发空间流。
峰值算力可以达到10TOPS(每秒10万亿次计算)，而且因为是专为AI推理负载设计的，因此具备远超CPU/GPU的能效。
这样的架构设计也完美解决了CPU架构处理AI时的劣势，一方面拥有独立的互连通道，不存在任何阻碍，应用可以确切地知道自己可利用的资源和可达成的效果。
另一方面AI引擎单元有专属的本地内存空间，不但可以提供更充裕的带宽，也不存在缓存命中缺失的问题。
同时，AMD锐龙AI引擎改变了推理模型的处理方式，不再像传统神经网络那样，只能在多个“神经元”之间一层一层地逐次流动，而是采用了全新的适应性数据流架构和适应性互连。
这种设计可以针对不同负载、模型、数据，由不同单元、层级进行同步处理，从而大大提高性能、效率和能效，还可以由开发者进行定制，找到更适合特定负载的处理方式，实现效率最大化。
硬件和架构再优秀，算力再强大，最终还是要看用户体验，取决于系统、应用如何将AI能力落到实处。
