[키워드]

▶ AI(인공지능), 50년 만에 가장 혁신적인 기술 + 연관 직종

- 의료 산업

- 기후 연구

- AI 조수

- 로보틱스

- 보안

- 컨텐츠 제작

▶ AI(인공지능) 가속기 시장의 변화

① 1년 전의 AI 가속기 시장 현황

- 2023년 : 300억 달러

- 2027년 : 1,500억 달러 이상

※ CAGR(연 평균) ~50% 성장함(데이터센터 AI 가속기)

② 오늘의 AI 가속기 시장

- 2023년 : 450억 달러

- 2027년 : 4,000억 달러 이상

※ CAGR(연 평균) ~70% 성장함(데이터센터 AI 가속기)

▶ AI(인공지능)의 인프라 고도화(End-to-End)

- 클라우드

- HPC(고성능 컴퓨팅)

- 엔터프라이즈

- 임베디드

- PC

▶ 생성-AI(인공지능) : 가장 까다로운 서버(데이터센터)의 워크로드

▶ 개방형 네트워킹 : AI(인공지능) 인프라 기반

▶ AI 성능(그래프) - 클러스터 성장을 촉진해야 함(모델 훈련에 필요한 GPU 수)

- 수평 : 연도(2016 ~ 2024년)

- 수직 : 총 클러스터 사이즈(퍼블릭 데이터)

▶ 서버 내 확장

- 'Front-End' 네트워크(데이터센터와의 연결)

- 'Back-End' 네트워크(클러스터 확장)

- 구성요소 : CPU, GPU, NIC

※ 서버 이상으로 확장(GPU 작업 공간 확장)

※ 각 서버에서 긴밀하게 상호 연결된 GPU

▶ 네트워크의 중요성

- 키워드 : 고성능, 확장성, 개방형(정답은 '이더넷' ☞ 울트라 이더넷 컨소시엄)

- 구성요소 : 'Front-End' 네트워크, 'Back-End' 네트워크

▶ 클라우드와 클라이언트 전반에 걸친 원활한 컴퓨팅

- 개인정보 보호

- 비용 절감

- 대기 시간 이점

- 성능

- 개인화

[AMD]

▶ AI(인공지능)의 AMD

- 광범위한 교육 및 추론 컴퓨팅 엔진 포트폴리오

- 개방적이고 검증된 S/W 기능

- 심층적인 공동 혁신을 갖춘 AI 생태계

▶ AMD, AI 인프라스트럭쳐 솔루션(공식 출시)

- 클라우드

- 엔터프라이즈

- HPC(고성능 컴퓨팅)

- PC

▶ AMD, S/W 역량 강화(개발자 경험 강화)

① AI S/W 개발사 인수

- Mipsology(8월 25일에 인수 발표) : AI 추론 S/W 개발사(고효율 추론)

- Nod.AI(10월 10일에 인수 발표 : '오픈 소스' 기반 AI S/W 개발사

② S/W 역량 개발 강화 전략

- 오픈 소스 전략 확장

- 컴파일러 기반 최적화 개선

- 고객 참여 가속화

▶ AMD 플랫폼, 개발자의 변곡점

- 서버(데이터센터) GPU : AMD Instinct(인스팅트) MI300X[AMD 인스팅트 GPU 플랫폼]

- S/W 플랫폼 : AMD Radeon Open Compute platfor'm'(ROCm) 6.0

- 생태계 확장 : Hugging Face, PyTorch(파이토치), OpenAI, ONNX, JAX, OAI Triton 등등

※ '생성-AI(인공지능)'의 리더쉽 성능을 제공함

▶ AMD - '혁신가 & 전략적 파트너'에게 액세스를 확대함

- AMD Infinity Fabric(인피니티 패브릭) 생태계

▶ AMD Advantage(어드밴티지) - 새로운 성능 기능 잠금 해제

- 통합 메모리

- AMD 인피니티 캐시 메모리

- 동적 전력 공유

- 간소화 프로그래밍

▶ AMD, 'End-To-End' 기반의 AI(인공지능) 인프라스트럭쳐 고도화

※ AMD, 'Together We Advance_Advancing AI(인공지능)' 컨퍼런스의 주요 세션 간략 내용 ※

① AMD Instinct(인스팅트) MI300X 서버(데이터센터) APU : 대량 생산 출시

- 벤더사 : HPE, Eviden, 기가바이트, 슈퍼마이크로

- 미국 LLNL : El-Capitan 슈퍼컴퓨터에 탑재

② AMD Instinct(인스팅트) MI300X 서버(데이터센터) GPU : 오늘 출시

- AI 솔루션 생태계 참여사 : 마이크로소프트, 메타(페이스북), 오라클,

- AI 솔루션 제조 벤더사 :  델 테크놀로지, HPE, 레노버, 슈퍼마이크로, 아수스, 기가바이트, Ingrasys,, Inventec, QCT, Wistron, wiwynn

- AI 인프라스트럭쳐 선택 규모 확대기업 : Aligned, Aron Energy, Cirrascale, Crusoe, DenVR(DataWorks), TensorWave

- AI 네트워크 전문 벤더사 : ARISTA, 브로드컴, 시스코 시스템

③ AMD 'Radeon Open Compute platfor'm'(ROCM)

- 신규 버전 : 6.0(2023년 12월 중에 출시 예정)

- AI S/W 생태계 혁신가 및 기업 : Hugging Face, PyTorch(파이토치), OpenAI, ONNX, JAX, OAI Triton, TensorFlow, 데이터브릭, Essential-AI, Lamini, IBM 등

④ AMD RYZEN 8040 모바일 APU(H/W - 호크 포인트)

- 벤더사 : 아수스, 마이크로소프트(윈도우 11 OS), HP, 에이서, 레노버, 델 테크놀로지

[클라이언트 모바일 CPU(APU) - H/W]

▶ AMD RYZEN 8040 모바일 APU H/W 시리즈 라인업 공식 발표!

- 코드명 : Hawk Point(호크 포인트)

- CPU : 'ZEN 4' CPU 마이크로아키텍처(8 코어 / 16 스레드)

- GPU : '3rd RDNA' GPU 마이크로아키텍처

- AI(XDNA) : 16 TOPs

- 프로세서 전체 성능 : 39 TOPs

※ 조만간 AI-PC 프로세서 탑재 출시 예정

[클라이언트 모바일 CPU(APU) - 벤치마크]

▶ AMD RYZEN 8040 모바일 APU 벤치마크(성능의 리더쉽) ▶ 벤치마크 대상 APU : AMD 'RYZEN 8945HS' 모바일 APU

☞ 경쟁사 모바일 CPU : 13세대 인텔 '코어 i9 13900H'

- 멀티 스레드 : 1.1배 성능 차이

- 게이밍 성능 : 1.8배 성능 차이

- 컨텐츠 제작 : 1.4배 성능 차이

▶ AMD RYZEN 8040 모바일 APU의 'NPU' 벤치마크(성능 향상)

☞ 비교 대상 모바일 APU : AMD 'RYZEN 7040 모바일 APU' 시리즈

- Llama 2 성능 : 최대 1.4배 성능

- Vision Models : 최대 1.4배 성능

▶ AMD, 3rd CDNA '서버(데이터센터) GPU' 마이크로아키텍처 주요 특징

- FP16 | BF16 수치 : 3.4배 성능 자랑

- INT8 수치 : 6.8배 성능 자랑

- 메모리 용량 : 최대 1.5배 더 많음

- 메모리 대역폭 : 최대 1.6배 더 많음

- 지원 내용 : TF32, FP8, 희소성

- AMD 인피니티 캐시 메모리 : 256MB 탑재

[서버(데이터센터) GPU - H/W]

① AMD Infinity Architecture(인피니티 아키텍처)의 연도별 변화

▶ 2021년(3세대 인피니티 아키텍처)

- 서버(데이터센터) CPU : 3세대 EPYC(에픽) ↔ DDR 메모리 - 'ZEN 3' CPU 마이크로아키텍처

- 서버(데이터센터) GPU : 2세대 Instinct(인스팅트) MI250X ↔ HBM2e 메모리- '2nd CDNA' GPU 마이크로아키텍처

▶ 2023년(4세대 인피니티 아키텍처)

- 서버(데이터센터) APU : AMD Instinct(인스팅트) MI300A

- 서버(데이터센터) APU(CPU) : 4세대 EPYC(에픽) → 'ZEN 4' CPU 마이크로아키텍처

- 서버(데이터센터) APU(CPU) : 3세대 Instinct(인스팅트) → '3rd CDNA' GPU 마이크로아키텍처

※ APU 내 'CPU 다이' + 'GPU 다이'는 통합 메모리(HBM3)로 연결됨!

②-1. AMD Instinct(인스팅트) MI300A 서버(데이터센터) APU 공식 발표!

- 4th 'ZEN' '서버(데이터센터) CPU' 마이크로아키텍처

- 3rd CDNA '서버(데이터센터) GPU' 마이크로아키텍처

- CPU CCD(4th ZEN) : 최대 24코어 탑재(x86 마이크로아키텍처)

- XCD CU(3rd CDNA) : 최대 228개 탑재(코어 개수 : 64개 기준 14,592개)

- I/O 다이 : 최대 4개 탑재[AMD 인피니티 캐시 메모리(256MB) 탑재]

- 메모리(HBM3) : 128GB(대역폭 : 5.3TB/s)

- 트랜지스터 : 1460억개

☞ 성능 사양

- FP64 : 61 TF(테라플롭스)

- FP32 : 122 TF(테라플롭스)

- FP64 : 61 TF(테라플롭스)

※ 세계 최초의 'HPC(고성능 컴퓨팅) & AI(인공지능)' 전용으로 특화된 서버(데이터센터) APU

②-2. AMD Instinct(인스팅트) MI300A 서버(데이터센터) APU - OEM 벤더사 & 솔루션

- HPE, EVIDEN, 기가바이트, 슈퍼마이크로

②-3. AI(인공지능) & HPC(고성능 컴퓨팅) = 융합의 가속화

- AMD Instinct(인스팅트) MI300A : 'CosmoFlow'를 통한 딥-러닝을 통해 대규모로 우주 학습이 가능함.

③-1. AMD Instinct(인스팅트) MI300X 서버(데이터센터) GPU 공식 소개!

- 3rd CDNA '서버(데이터센터) GPU 마이크로아키텍처

- '생성-AI(인공지능)'의 발전에 특화된 GPU

- 트랜지스터 : 1530억개

- 제조공정 : 5nm & 6nm

- XCD CU(3rd CDNA) : 최대 304개 탑재(코어 개수 : 64개 기준 19,456개)

- I/O 다이 : 최대 4개 탑재[AMD 인피니티 캐시 메모리(256MB) 탑재]

- 메모리(HBM3) : 192GB(대역폭 : 5.3TB/s)

※ AMD Instinct(인스팅트) MI300X GPU 가속기 - '생성-AI(인공지능)'의 리더쉽

③-2. AMD Instinct(인스팅트) MI300X 서버(데이터센터) GPU - OEM 벤더사 & 솔루션

- 델 테크놀로지, HPE, 레노버, 슈퍼마이크로

- 아수스, 기가바이트, Inventec, Ingrasys, QCT, Wistron, wiwynn

③-3. AMD Instinct(인스팅트) 'MI300X' GPU 인프라스트럭쳐 선택 규모 확대 기업

- Aligned

- Aron Energy

- Cirrascale

- Crusoe

- DenVR DataWorks

- TensorWave

④ AMD Instinct(인스팅트) GPU 플랫폼 주요 내용 공식 소개![업계 최고의 '생성-AI(인공지능)' 플랫폼]

- 서버(데이터센터) GPU : AMD Instinct(인스팅트) MI300X * 8개

- 메모리 용량의 리더쉽 : 192GB * 8개 : 최대 1.5TB

- 4세대 AMD 인피니티 패브릭

- 산업 표준 디자인(OCP 인프라스트럭쳐)

[서버(데이터센터) GPU - 벤치마크]

①-1. AMD 인스팅트 MI300A ☞ 성능의 리더쉽(벤치마크) / 경쟁사 : 엔비디아 H100 서버(데이터센터 GPU)

- 메모리 용량 : 1.6배 더 많음

- 메모리 대역폭 : 1.6배 더 많음

- FP16(TF) : 1배 더 많음

- FP32 & FP64(TF) : 1.8배 더 많음

※ 새로운 차원의 고성능 리더십 '서버(데이터센터) APU'

①-2. AMD Instinct(인스팅트) MI300A ☞ HPC 성능의 리더쉽(벤치마크) / 경쟁사 : 엔비디아 H100 서버(데이터센터 GPU)

- 벤치마크 결과 : 최대 4배 더 빠른 성능을 자랑함

- 벤치마크 구성요소 : GPU 성능, 메모리(용량 & 대역폭), 통합 메모리

※ 벤치마크 실행 프로그램 : OpenFOAM

①-3. AMD Instinct(인스팅트) MI300A ☞ HPC 성능의 리더쉽(벤치마크) / 경쟁사 : 엔비디아 '그레이스-호퍼' 슈퍼칩

- 와트당 성능비 : 최대 2배 향상을 자랑함

[서버(데이터센터) GPU - 벤치마크]

②-1. AMD Instinct(인스팅트) MI300X ☞ '생성-AI'의 리더쉽 벤치마크[경쟁사 : 엔비디아 H100 서버(데이터센터 GPU)]

- 메모리 용량 : 2.4배 차이

- 메모리 대역폭 : 1.6배 차이

- FP8(테라플롭스) : 1.3배 성능

- FP16(테라플롭스) : 1.3배 성능

②-2. AMD 인스팅트 MI300X ☞ 주요 AI(인공지능) 성능 벤치마크[경쟁사 : 엔비디아 H100 서버(데이터센터 GPU)]

- Flash Attention-2(중형 커널) : 1.1배 차이

- Flash Attention-2(대형 커널) : 1.2배 차이

- Llama II(700억개 매개 변수) 모델(중형 모델) : 1.2배 차이

- Llama II(700억개 매개 변수) 모델(대형 모델) : 1.1배 차이

※ 공통 LLM 커널(TFLOPS)

②-3. 세계적 수준의 훈련 성능 비교[단일 서버(8개 GPU) - 대역폭]

- AMD Instinct(인스팅트) MI300X : 최대 1배 차이

- 엔비디아 H100 HGX : X

※ AI 모델 : MPT(사이즈 : 300억 매개변수)

②-4. AMD Instinct(인스팅트) MI300X ☞ '추론' 성능의 리더쉽 벤치마크[경쟁사 : 엔비디아 H100 HGX 플랫폼]

- 'Bloom 모델' 대역폭 : 최대 1.6배 차이

- 'Llama II 모델' 지연 시간 단축 : 최대 1.4배 차이

※ AI 모델 : Bloom(사이즈 : 1,760억 매개변수), Llama II(사이즈 : 700억 매개변수)

※ 단일 서버(8개 GPU)

②-5. AMD 'Instinct(인스팅트) MI300X GPU' 플랫폼 비교[경쟁사 : 엔비디아 H100 HGX 플랫폼]

- 메모리 : 엔비디아(640GB) vs AMD(1.5TB) ☞ 최대 2.4배 더 많은 메모리 용량 보유

- 컴퓨팅 성능(FP16 / BF16) : 엔비디아(7.9 PF) vs AMD(10.4 PF) ☞ 최대 1.3배 더 빠른 성능을 자랑함

- 양방향 대역폭 : 엔비디아(900GB/s) vs AMD(896GB/s) ☞ 동등함(4GB 대역폭이 AMD가 모자름)

- 단일 노드-링 대역폭 : 엔비디아(450GB/s) vs AMD(448GB/s) ☞ 동등함(2GB 대역폭이 AMD가 모자름)

- NIC(GPU) : 엔비디아(400 GBe) vs AMD(400 GBe) ☞ 동등함

- PCI 익스프레스 버전 : 엔비디아(5.0) vs AMD(5.0) ☞ 동등함

②-6. AMD 'Instinct(인스팅트) MI300X GPU' 플랫폼 비교[경쟁사 : 엔비디아 H100 HGX 플랫폼]

- 성능당 시스템 : 엔비디아(훈련 & 추론 : 1배 성능) vs AMD[훈련(1배) + 추론(1.6배)]

- 모델당 시스템 : 엔비디아(훈련 & 추론 : 1배 성능) vs AMD[훈련(2배) + 추론(2배)]

- 최대 'LLM(대형 언어 모델)' 규모 지원 : 엔비디아(훈련 & 추론 : 1배 성능) vs AMD[훈련 & 추론(2배)]

※ Capital Expenditure(CapEx) 모델 비교 기준

[파트너쉽 - 마이크로소프트]

(1차)AMD & 마이크로소프트 파트너쉽 공식 발표!

- 출연자 : CTO(최고기술책임자) 케빈 스캇

- 추가 정보 : '마이크로소프트 이그나이트(2023)'에서 공식 발표

[AMD 'Instinct(인스팅트) MI300X' GPU 기반 VM : 'Azure ND MI300X V5']

(2차)AMD & 마이크로소프트 파트너쉽 공식 발표!

- 출연자 : 윈도우 OS & 디바이스 부문 CVP - Pavan Davuluri

▶ AMD RYZEN(라이젠) 및 마이크로소프트 윈도우 OS

- AI(인공지능) 경험을 생생하게 구현이 가능함

▶ 마이크로소프트 윈도우 - Windows Studio Effects(윈도우 스튜디오 효과)

- 자동 프레이밍

- 눈맞춤 교정

- 고급 배경 효과

※ 해당 효과 데모 사진 : '2세대 서피스 랩탑 스튜디오'의 소개 트레일러에서 나왔던 데모 사진

▶ 마이크로소프트 'CO-Pilot'

- PC에서 'AI(인공지능)'의 세계를 연결

- 신규 시스템 아키텍처(구성요소) : GPU, NPU, 클라우드(함께 결합)

- 윈도우-AI(인공지능) 생태계 + AMD RYZEN(라이젠) CPU ☞ 'AI(인공지능)' 혁신의 미래를 가능하게 하도록 설계되었음.

※ 윈도우 OS를 '최고의 AI(인공지능) 경험'을 위한 목적지로 설계

[파트너쉽 - 기타 벤더사]

▶ AMD & '오라클 클라우드' 파트너쉽 발표!

- 출연자 : OCP SVP, Karan Batta

▶ AMD & Meta(메타 - 구 페이스북) 파트너쉽 공식 발표!

- 출연자 : Meta AI - 시니어 엔지니어링 디렉터, Ajit Mathews

▶ AMD & 델 테크놀로지 파트너쉽 공식 발표!

- 출연자 : 코어 비즈니스 운영 부문 & 글로벌 인프라스트럭쳐 솔루션 그룹 사장 - Atrhur Lewis

▶ AMD & '슈퍼마이크로' 파트너쉽 공식 발표!

- 출연자 : 창업자 + 사장 겸 CEO, Carles Liang

▶ AMD & '레노버' 파트너쉽 공식 발표!

- 출연자 : 인프라스트럭쳐 솔루션 그룹 EVP & 사장 - Kirk Shaugen

▶ 미국 '로렌스 리버모어' 국립연구소

- AMD Instinct(인스팅트) MI300A APU 사용 사례 소개

AMD & "HPE' 파트너쉽 공식 발표!

- 출연자 : 'AI(인공지능) & 연구소 + HPC(고성능 컴퓨팅)' 부문 SVP + CPO(최고제품책임자) ☞ Trish Damkroger

[개발사(벤더사)]

▶ AI(인공지능) 혁신가 기업 초대

☞ 데이터브릭 : Ion Stoica(창업자, 총괄 회장)

- '기업-AI 개발'을 위한 'Mosaic-ML'의 '생성-AI(인공지능)' 플랫폼

☞ Essential-AI : Ashish Vaswani(창업자 & CEO)

- 'Essential-AI 임무'는 기업을 위한 인간-기계 협업을 가속화

☞ Lamini : Sharon Zhou(창업자 & CEO)

- 자신만의 모델을 구축하기 위한 LLM 플랫폼.

▶ AI(인공지능) 네트워크 전문 벤더사 출연

- ARISTA : Andy Bechtolsheim(최고 설계자)

- 브로드컴 : Jas Tremblay(데이터센터 솔루션 VP & 총괄 책임자)

- 시스코 시스템 : Jonathan Davidson(EVP & 총괄 책임자)

[S/W - 일반]

▶ S/W 비전 제공

- AMD Instinct(인스팅트 S/W 생태계 모멘텀

▶ 소프트웨어 투자 및 생태계 확대

▶ AI(인공지능) 솔루션 - 클라우드 ~ 엔드포인트

- 서버(데이터센터) CPU : ZenDNN ☞ '생성-AI(인공지능)' End to End

- 서버(데이터센터) GPU : ROCm(Radeon Open Compute platfor'm') ☞ 어느 모델

- 자일링스 Vitis-AI(클라이언트, 임베디드 엣지, 엔드포인트) : 광범위한 AI(인공지능) 생태계

[S/W - ROCm(Radeon Open Compute platfor'm')]

▶ AMD ROCm & S/W 모멘템

- AMD H/W(라데온 + 인스팅트 GPU) : 확장된 개발자 지원

- AMD ROCm(런타임, 컴파일러 & 도구, 라이브러리) : 확장된 '생성-AI' 최적화

- AI 모델 & 알고리즘[PyTorch(파이토치), 텐서플로우, ONNX, JAX) : 확장된 환경 지원

▶ AMD Radeon Open Compute platfor'm'(이하 ROCm) 6.0 신규 버전 공식 발표!

- '생성-AI(인공지능)'를 위한 신규 기능을 제공

- 확장된 생태계 지원 : 프레임워크, 모델, ML(머신 러닝) 파이프라인

- 고성능 AI 라이브러리 : 컴퓨팅 & 대역폭 오퍼레이터, 구조화된 희소성, 양자화 라이브러리

- 고급 LLM(대형 언어 모델) 최적화 : 동적 'FP16, BF16, FP8' 활용, 고급 주의 알고리즘 및 커널, 집단 커뮤니케이션, HIPGraph

[S/W - 벤치마크(ROCm - Radeon Open Compute platfor'm')]

▶ LLM(대형 언어 모델) 최적화(Feat. AMD ROCm 기능 개선)

- vLLM(추론 라이브러리 최적화) : 최대 2.6배 개선

- HIP 그래프(런타임 최적화) : 최대 1.4배 개선

- Flash Attention(커널 최적화) : 최대 1.3배 개선

▶ AMD Instinct(인스팅트) GPU + ROCm = 세대 간의 성능 비교

- Instinct 'MI250X' GPU + ROCm 5.0

- Instinct 'MI300X' GPU + ROCm 6.0

※ 세대 간의 성능  : 최대 8배 이상의 성능을 자랑함

※ 모델 : Llama II 모델(700억개 매개변수)

▶ '추론' 성능의 리더쉽 벤치마크[경쟁사 : 엔비디아 H100 서버(데이터센터) GPU] ☞ 단일 GPU 기준

- 모델 : Llama II(130억개 매개변수)

- AMD Instinct MI300X GPU : 최대 1.2배 성능을 자랑함

[S/W - 개발자(생태계)]

▶ 강력한 S/W 개발사 생태계 모멘텀

- Hugging Face: '62,000개 이상의 모델'이 야간에 실행되는 완전 통합형 최적 라이브러리

- PyTorch(파이토치) : 최신 플랫폼으로 '포팅'에서 '개발'까지 지원

- 오픈소스 기여 증가 및 영향력 확대(TensorFlow, JAX, ONNX 런타임, MLR/MEE, OpenSLA 등등)

※ 특별메세지 - [OpenAI(우리가 하는 ChatGPT 개발사 맞습니다!)] - Philippe Tillet

- OpenAI는 개방형 생태계를 지원하기 위해 AMD와 협력하고 있음.

- 다가오는 3.0 릴리스부터 스탠드 트리톤 배포판에 'AMD Instinct MI300'을 포함한 AMD의 GPU를 지원할 계획임

[AI(인공지능) - RYZEN-AI(라이젠-AI)]

▶ AMD RYZEN-AI(라이젠-AI)

- 전용 NPU : 진정한 지능적이고, 개인화된 경험을 가능하게 하기 위해 PC를 재구성함.

- 'AI(인공지능) PC' 시대를 선도 : 세계 최초로 'NPU'를 통합한 x86 CPU 마이크로아키텍처

- AMD 라이젠 7040 모바일 APU[Feat. AMD Xilinx-DNA(XDNA) 마이크로아키텍처]

▶ AMD 적응형-AI(인공지능) 아키텍처[Feat. AMD 라이젠 7040 모바일 APU(통합 NPU 탑재)]

- 확장 가능한 NPU 아키텍처

- 더 낮은 대기 시간을 위해 다이에 통합

- 고성능 및 에너지 효율성

- 최대 4개의 동시 전용 AI 스트림

▶ 2023년도 : '수백만 대'의 RYZEN-AI(라이젠-AI) PC를 출하

- 벤더사 : 에이서, 아수스, 델 테크놀로지, HP, 레노버

▶ AMD RYZEN-AI(라이젠-AI) 구성 요소

- 100개 이상의 AI 기반 경험(AMD RYZEN-AI 호환 PC를 위한 Adobe, Black Magic, Topaz Labs 등)

- NPU 기반 '윈도우 11 OS'의 '윈도우 스튜디오 효과'로 최초로 시장 규모 달성

- AMD 'RYZEN-AI S/W'로 AI PC에 '생성-AI(인공지능)' 채택 가속화

▶ AMD RYZEN-AI(라이젠-AI) S/W 1.0 버전 공식 발표!

- 순서 : 사전 훈련된 모델 → '모델 양자화 + ONNX Runtime'으로 배포 → 'RYZEN-AI' 노트북에서 실행할 준비가 된 애플리케이션

- AMD 'RYZEN-AI' 1.0 S/W : 빠르고 쉬운 배포로 몇 분 안에 시작이 가능함.

▶ 차세대 'RYZEN-AI(라이젠-AI)' AI 프로세서 로드맵 공식 발표![PC에서' 생성-AI(인공지능)' 위한 준비]

- 2023년 2분기 출시 : AMD RYZEN 7040(피닉스) 모바일 APU(1st XDNA) / 10 NPU TOPs(Total : 33 TOPs)

- 2024년 1분기 출시 예정: AMD RYZEN 8040(호크-포인트) 모바일 APU(1st XDNA) / 16 NPU TOPs(Total : 39 TOPs)

- 차세대 RYZEN-AI 아키텍처 로드맵 발표! : 2024년 내에 출시 예정[AMD 2nd XDNA AI 아키텍처 / 차세대 NPU & 생성-AI(인공지능) 기반] ☞ 코드명 : Strix-Point(스트릭스-포인트)

▶ AMD '2nd XDNA' AI 아키텍처 주요 내용

- AMD 'Strix Point(스트릭스 포인트)' 모바일 APU에 탑재(2024년 내로 출시 예정)

- NPU 성능 : 최대 3배 이상의 '생성-AI(인공지능)' 성능을 자랑함