如果您想在PC上进行自制AI的位置 ，无论是为了有趣还是更严重的数据研究 ，您只能使用两个选择来做到这一点：使用内置在CPU中的神经处理器或使用图形卡 。但是，如果AMD的早期调查带有硅水果，那么将有一个新的选择 ，即一个离散的AI加速器卡 。
AMD的客户CPU负责人Rahul Tikoo在新闻发布会上与CRN进行了交谈 ，他确认该公司正处于探索台式PC的离散AI ACELERATOR卡的早期阶段。这主要涉及与客户交谈，以了解有多少潜在兴趣以及预期的用例。
如果AMD认为有足够的兴趣使该项目在财务上可行 ，那么实际上它不会花那么长时间才能消除一些东西 。Tikoo建议 ，加速器卡不会使用GPU，但可能会采用NPU芯片 。当然 ，AMD已经拥有丰富的经验 ，因为它的整个笔记本电脑CPUS Sport a Sport a Sport XDNA驱动的NPU。
神经加工单元（NPU）是专门的电路，旨在处理AI算法中大量使用的特定数学和数据格式 。在某些方面 ，它们与GPU非常相似 ，因为它们进行了很多并行处理，但通用性却差得多 。
好吧 ，塞满了AMD和Intel CPU的NPU并不是特别用途广泛 ，因为它们很小，必须与其他处理器共享资源和公共汽车。将其从CPU中取出，对其进行扩展 ，使其更强大 ，提供自己的内存和PCIE控制器，然后将其粘贴在带有大量RAM的电路板上 ，您将拥有更大的功能 。
离散的“ AI卡 ”已经存在 ，例如高通公司的Cloud AI 100 Ultra，尽管它们主要用于大型数据中心 ，而不是桌子上的小型PC 。许多人只是没有监视器输出的GPU ，最新的游戏图形卡可以轻松处理AI任务，因此质疑AMD为什么会考虑创建桌面AI卡是可以理解的。
NVIDIA完全主导了GPU行业 ，这就是为什么它也主导了AI行业的原因 。但是 ，它的芯片范围相对较窄，所有GeForce GPU都只是相同设计的缩放版本 ，并且在专业市场上使用的任何方式都不会改变它们 。只有它的大型处理器 ，例如B200和GB200，从根本上有所不同。
这意味着AMD的范围仅在AI上创建与众不同的，如果价格正确 ，那么全球成千上万的PC用户可能会引起人们的真正关注 。在神经处理中 ，AI加速器比RTX 5090更有能力，并且成本要少得多 。AMD已经拥有用于其CPU housed NPU的软件堆栈以及一系列专门的芯片和卡片 ，因此它在其范围内很快就可以快速制造AI加速器。
谁知道 ，如果这一切都实现了，也许我们有机会看到游戏PC上有一些AI卡来处理机器学习算法的框架生成 ，就像如何使用第二张图形卡来运行无损缩放。
你们中的一些人可能还记得Ageia的PPU（物理处理单元）加速器卡 ，又名Physx，尽管在Nvidia购买公司之前的存在很短 ，但它表明拥有专门的硬件可以对游戏产生重大影响 。
我认为 ，AMD的PC合作伙伴将有足够的兴趣，以使其动机制作桌面AI加速器卡 。我唯一关心的是 ，如果它不正确销售 ，例如它只是在整个AI PC废话中被弄乱了，然后很少有人会购买一个，最终会沿着渡渡鸟的方式。或更合适的是一张Physx卡 。
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文章不错《移动，GPU和CPU：AMD正在考虑创建AI加速器卡以改善普通PC的神经性能》内容很有帮助