Основные гибридные процессорные ядра существуют уже около десяти лет. Впервые представленная компанией Arm с ее архитектурой big.LITTLE для чипов смартфонов, эта конструкция, сочетающая ядра большей производительности с ядрами меньшей эффективности, нашла свое применение в процессорах для ноутбуков (Apple M/Intel Tiger Lake) и, в конечном итоге, в процессорах для настольных ПК (начиная с Intel Alder Lake) в последние несколько лет. Несмотря на использование гибридного подхода, процессоры Intel для настольных ПК по-прежнему весьма прожорливы по сравнению с текущей архитектурой AMD Zen 4, которая не опирается на какие-либо гибридные конструкции. Чипы Apple M, с другой стороны, считаются одними из самых энергоэффективных на рынке. Team Red сейчас находится где-то посередине, но эта иерархия может вскоре измениться, поскольку AMD уже планирует добавить свой вариант дизайна гибридного ядра с помощью генеративного ИИ.
В недавнем интервью Tom’s Hardware на мероприятии ITF World технический директор AMD Марк Пейпермастер рассказал о грядущей разработке гибридного ядра Team Red для процессоров для настольных ПК:
[…] Вы увидите высокопроизводительные ядра, смешанные с энергоэффективными ядрами, смешанные с ускорением. […] Это не только то, как вы оптимизировали производительность или энергоэффективность, но и многоуровневый кеш для приложений, которые могут его использовать, и ускорители, которые вы используете для этого.
Этот гибридный дизайн в дальнейшем будет расширяться до процессоров серверного уровня, и интеграция с приложениями ИИ будет играть важную роль:
По мере того, как ИИ переходит не только из облака, где будет продолжаться интенсивное обучение и вывод больших языковых моделей, вы увидите приложения ИИ на периферии. И это будет также в корпоративных центрах обработки данных. Им также потребуются различные количества ядер и ускорители.
AMD планирует использовать ИИ, чтобы разработать более эффективные конструкции чипов и ускорить процесс верификации/валидации:
Итак, сегодня мы применяем ИИ в разработке чипов. Мы используем его в «месте и маршруте», как в том, как мы позиционируем, так и оптимизируем наши подблоки каждой из наших конструкций микросхем, чтобы повысить производительность и снизить энергопотребление. […] Он смотрит на то, какие шаблоны создали наиболее оптимальный дизайн, и поэтому он фактически ускоряет скорость оптимизации компоновки элементов дизайна вашего чипа и, следовательно, дает вам более высокую производительность и меньшее энергопотребление, как мы делаем с тем, как мы оптимизируем разделение и размещение чиплетов.
Кроме того, генеративный ИИ может в конечном итоге развиться для проектирования целых микроархитектур, но он не заменит полностью дизайнеров:
Нет никаких сомнений в том, что мы находимся на таком раннем этапе, когда вы можете начать думать о генеративном ИИ, чтобы фактически создавать новые подходы и опираться на существующие проекты. […] Он не заменит дизайнеров, но я думаю, что он обладает огромными возможностями для ускорения проектирования.