智东西
作者 云鹏
编辑 漠影
如今，在中国市场，不论是消费级CPU、GPU还是服务器CPU，AMD都有着不错的口碑，AMD市场份额逐年快速增长。
随着两年前对赛灵思收购的完成，AMD的芯片版图进一步拓展。从高性能计算、到自适应计算，从汽车、工业、视觉、机器人、医疗、专业音视频与广播、无线与有线通信到数据中心，AMD的芯片全家桶正在各行各业广泛应用。
用AMD 全球副总裁唐晓蕾的话来说，AMD可以提供一个强大的算力平台，让客户以更短的时间将自己的产品量产上市。
今天，智能汽车已然成为AMD重点聚焦的一个关键领域，AMD各类自适应及嵌入式产品组合都在自动驾驶领域加速厂商方案的落地。
汽车产业正在向智能汽车时代加速演进，从传统座舱到智能座舱的转变，深刻改变着用户的驾乘体验。
在这样一个关键节点，智东西与唐晓蕾进行了一次深度对话，对AMD在AI新时代如何通过芯片加速创新进行了深入挖掘。
可以说，随着AI大模型的到来，高性能计算和自适应计算正在改变我们每个人的生活，这与AMD的品牌口号“同超越，共成就_”（“Together We Advance_”）不谋而合。在加速创新落地这件事上，AMD的“芯”动能对产业有重要价值。
一、联手中科创达打造数字座舱，软件定义汽车的基石仍是硬件
今天，与AI技术结合最深入的产业之一当属汽车产业。汽车行业智能化在加速发展，座舱的智能化体验已经成为了用户选车的标准之一，而AMD在汽车领域也展现出愈发优秀的产品竞争力，与诸多头部行业玩家达成了合作。
就在今年8月初，AMD与中科创达的战略合作签约仪式在北京完成，AMD会与中科创达一起打造新一代舱泊一体数字座舱平台。
随着汽车智能化不断演进，数字座舱已经成为车辆与用户交互的关键入口。签约仪式上双方高管提到，AMD与中科创达在数字座舱以及AIGC领域有广阔的合作前景。
在AIGC方面，中科创达会借助AMD芯片提供的高效算力，配合其自研算法及相关技术，在AIGC领域提供更多应用场景，让用户的驾乘体验更智能化、个性化。
唐晓蕾特别提到，如今“软件定义汽车”成为一种趋势，但软件定义汽车的基石仍是硬件。
AMD投入大量的人力、物力、财力以及精力把硬件基石做好，中科创达在硬件基石上把软件做好，这就是双方合作的逻辑。
从AMD与中科创达的合作中我们可以看到AMD一直所坚持的开放态度，建立生态系统是AMD一直在做的。
在合作模式方面，从芯片IP到参考设计开发板，再到芯片平台，AMD给各种需求的客户都提供了对应的解决方案，但核心目的都是加速客户的产品落地。
二、从沉浸式座舱到自动驾驶，AMD瞄准行业痛点“对症开方”
与中科创达的合作只是AMD给汽车产业嵌入“芯”动能的一个缩影，实际上，随着汽车产业创新步伐不断加快，对高性能算力、计算加速和图形技术的需求也在走强。基于高性能CPU、GPU、FPGA和自适应SoC等芯片全家桶，AMD无疑已经走在了汽车产业变革的最前沿。
目前，从车载信息娱乐系统到高级驾驶辅助系统、自动驾驶和车联网应用等功能安全关键型应用，AMD都可以给汽车制造商提供一站式的芯片和软件解决方案。
从智能座舱中对用户体验影响关键的信息娱乐控制台、数字集群、乘客显示屏，到高级驾驶员安全领域的前视摄像头、车舱内监控、环绕视图，再到自动驾驶领域的无人出租车、最后一公里送货车、商用车队用车，AMD的方案可以说已经无处不在。
唐晓蕾在交流中特别谈道，AMD做汽车绝非“拍脑门”，实际上，AMD已经在汽车行业深耕了20多年，车载芯片累计发货量超过2亿颗，因此AMD已然是一位老兵，这也是AMD的优势之一。
面向AI的新时代，AMD还有一个优势。在唐晓蕾看来，未来汽车会是一个非常好的人机交互的入口，并且汽车有着边缘侧以及端侧融合的特性，它会给用户提供完全不一样的沉浸式驾驶体验。
AMD希望将CPU和自适应计算平台融合在一起，通过一个整体解决方案去解决从ADAS到智能座舱等问题。
在这个方案中，AI只是一部分，AMD会帮助客户加强语音交互、做好沉浸式体验，在第二生活空间里打造一个更舒适的应用场景。要做好这些，长期与产业玩家的合作深耕、平台强劲的算力，都是AMD的关键优势。
三、嵌入式产品矩阵打透行业痛点，从软硬件到生态一揽子加速创“芯”
从AMD在汽车产业中的表现可以看到，市场需求的快速变化也在推动着AMD自身的进化，近年来，AMD整个产品和技术的迭代都是非常迅速的。
从低成本高性价比的解决方案到能效比功耗优先方案，再到顶级性能方案，AMD的产品覆盖面几乎已经没有死角，在各行各业中加速着技术创新的落地。
在嵌入式处理器和自适应SoC领域，AMD发布的Embedded+架构将AMD锐龙嵌入式处理器和AMD Versal自适应SoC结合起来，集成在单块板卡上，加速边缘AI的应用上市。
这一方案能效比较高，在确定性、低时延处理方面都有出色表现，可以帮ODM厂商实现AI推理、传感器融合、工业互联、控制和可视化的简化路径，在医疗、工业和汽车领域都有不错的应用。
另外，AMD还推出了第二代AMD Versal自适应SoC产品组合，将预处理、AI 推理与后处理集成于单器件中，能为AI驱动型嵌入式系统提供端到端加速。
借助强大的全新AI引擎，可将每瓦TOPS最高提升到原来的3倍，同时将基于CPU的标量算力最高提升到第一代的10倍。
除此之外，AMD还推出了专为成本敏感型边缘应用打造的AMDSpartan UltraScale+ FPGA系列。
Spartan UltraScale+属于FPGA器件，其专门针对边缘端进行了优化，尤其擅长处理I/O密集型的应用，可以提供更多更灵活的接口，使其与多个器件或系统无缝集成、高效连接，这对于当下这个传感器和连接设备爆炸式增长的时代来说，尤为重要。
值得一提的是，基于16纳米FinFET制程技术和硬化连接，Spartan UltraScale+的总功耗相比前代产品下降了30%之多，这也是AMD第一款搭载硬化LPDDR5内存控制器、支持8个PCIe Gen4接口的UltraScale+ FPGA。
唐晓蕾给Spartan UltraScale+的描述为“业界的传奇”，她提到，Spartan UltraScale+从诞生至今已经过去了30多年，AMD一直在持续迭代，希望基于这款产品实现更广的市场覆盖。
另一款产品是AMD的Alveo V80计算加速卡，其带宽和逻辑密度至高可以达到上一代的2倍，主要的应用场景是数据中心，专门为具有大型数据集的内存受限型应用而设计。
具体来看，Alveo V80采用了异构计算架构，将FPGA的灵活可编程性与高带宽存储器HBM结合在一起，去突破传统架构中数据传输的瓶颈，这也侧面减少了功耗、占板面积以及时延。
总体来看，AMD的芯片创新一直在保持高性能步伐，其产品的代际性能提升都较为显著，异构计算和Chiplet等技术是AMD的核心优势之处。
此外，AMD的XDNA自适应架构IP、工具创新层面的Versal开发环境，同样在为芯片企业不断降低芯片开发设计的门槛。用唐晓蕾的话来说，这是AMD一直在遵循的大原则：降低门槛、铺平道路。
这样行业顶级的产品、服务和技术，已经受到各行各业客户青睐，在汽车、工业、医疗、嵌入式视觉、专业音视频与广播、测试测量与仿真等一泛市场终落地应用，加速技术创新。
在工业的智能制造领域，从工程数字孪生、智能仓库无人搬运车、工业机器人自动化流程到智能视觉检查产品验证，AMD的传感、控制、计算、联网等底层技术多有应用。
在医疗领域，借助AI机器学习推理进行辅助诊疗已经逐渐成熟，外科手术机器人也走入了很多医院，专为外科医生设计的ISP和视觉系统、多轴机器人控制、实时处理，在这些领域我们常常能看到AMD技术或产品的身影。
可以说，收购赛灵思帮助AMD在这些领域建立了更完整的自适应与嵌入式产品组合，去满足各种自适应和高性能计算应用以及不断演进的未来需求。
在专业音视频、广播电视与影院以及智慧家庭、音视频与娱乐等领域，应用AMD技术和嵌入式产品的方案更是比比皆是。从内容捕捉到消费的创新，AMD正给行业不断注入“芯”动力。
在唐晓蕾看来，AMD开拓市场的方式其实很简单，就是“做好自己该做的事”，做好产品，加强与客户的沟通，AMD在每个行业中都不是专家，但AMD与每个行业中的专家沟通，从而精准抓住需求痛点，加速创新，形成正向循环。
结语：开放合作给产业注入“芯”动能，从C端到B端全面拥抱AI
可以看到，如今AMD的芯片全家桶已经在各行各业中广泛应用，其芯片类型几乎涵盖了所有通用计算产品，从CPU、GPU、DPU、NPU到网络产品，从高效的数据中心到智能边缘产品、AI PC，AMD几乎都有成熟的解决方案。
在芯片产业中，如何在不同客户需求、应用场景和产品技术之间找到“平衡点”，是最大的难点所在，而这恰恰是AMD做的优势之处，把产品价值最大化并带给客户。
与此同时，我们看到AMD一直用一种开放的态度去立身于行业，这也是AMD所坚持的。正如AMD的品牌口号“同超越，共成就_”，开放的态度让AMD很好地融入了行业。
在新的AI时代，AMD从C端到B端都在全方位地拥抱AI，AMD已经成为新的革命性产业机会中核心的推手和重要玩家。
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