AMD призналась, что готова быстро создавать дискретные нейронные процессоры для ИИ

Очевидно, что Intel и AMD сложно смириться с тем, как Nvidia практически единолично пожинает плоды своих многолетних усилий по продвижению так называемых GPU в сфере ускорения вычислений. В свою очередь, AMD готова не только создавать конкурентоспособные GPU, но и присматривается к сегменту более специализированных нейронных процессоров (NPU), которые также могут быть востребованы в эпоху ИИ.

Обзор беззеркальной камеры Sony Alpha 7 V: эволюция с человеческим лицом

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Источник изображения: AMD

Руководитель направления клиентских центральных процессоров AMD Рахул Тику (Rahul Tikoo) подтвердил изданию CRN, что эта компания ведёт переговоры с клиентами на тему возможного применения специализированных чипов, ускоряющих работу инфраструктуры ИИ, при этом не являющихся GPU. Подчёркивается, что крупные производители ПК типа Lenovo, Dell и HP Inc. интересуются возможностью использования различных ускорителей для работы с искусственным интеллектом. В частности, Dell уже выразила готовность использовать дискретный ускоритель Qualcomm для соответствующих нужд.

Как пояснил представитель AMD, компания внимательно присматривается к этой сфере применения, и у неё есть решения, которые она может предложить при наличии спроса. Когда такие продукты появятся на рынке, Рахул Тику пояснить отказался, сославшись на необходимость сохранения коммерческой тайны. При этом он подчеркнул, что AMD подобные предложения может вывести на рынок достаточно быстро.

Ранее технический директор одного из системных интеграторов заявил CRN, что AMD, на его взгляд, может предложить NPU, созданные с использованием разработок Xilinx. Соответствующий блок уже появился в составе процессоров Ryzen, в дальнейшем он может трансформироваться в обособленное дискретное решение с более высокой производительностью. Ценность подобных компонентов должна заключаться в том, что при адекватном уровне быстродействия они будут потреблять существенно меньше электроэнергии, чем GPU.