UDNA

GCN에서 분리되었던 소비자 전용 아키텍처인 RDNA와 데이터센터 전용 CDNA가 다시 하나로 통합되었다.

RDNA와 CDNA로 분리 당시 AMD는 전문적으로 분류하니까 개발이나 최적화가 훨씬 좋아지리라고 기대했었다. 그러나 현실은 AMD의 그래픽 아키텍처 팀은 동일한 인력인데, 이를 관리해야 할 것이 2배나 되면서 개발 속도가 뒤처지기 시작했다.

따라서 RDNA와 CDNA를 통합해 더 효율적으로 개발토록 한것이 UDNA다.

아직은 합리적 의심 차원의 이야기지만, 일반적인 컨슈머용 기기의 AI 활용 증가 대응도 있지 않을까 하는 얘기도 있다. 개발 속도 문제를 단순히 생각하면 AMD Instinct 매출도 크게 늘어난 요즘, 그냥 CDNA 설계 전담 인력을 늘리는 쪽이 편하기 때문이다.

반대로 비관적인 전망으로는 현재 AMD의 데이터 센터 매출이 게이밍 시장에 4배를 넘어가 리사 수 본인이 직접 데이터 센터를 우선순위로 한 만큼 # 엔비디아나 인텔 같이 데이터 센터에서 쓰다 남은 부산물을 개인용 GPU에 투자해 제 2의 GCN이 될꺼라는 전망도 있다. 실제 AMD는 이미 CPU 부분에서 그런 경향을 보이고 있는데 게이밍에 큰 향상을 줘서 개인용 컴퓨터 시장에 반향을 일으킨 3D 캐시 메모리 역시 원래 에픽에 적용하려고 개발중인것을 개인 시장에 먼저 풀은 것이었기 때문이다.

UDNA

1. 개요

2. 특징

3. 세대별 UDNA

4. 관련 문서

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