AMD RDNA3 显卡都采用了哪些设计理念？
AMD RDNA3 显卡的设计，可以说是AMD近年来在图形核心架构上一次大胆且成熟的革新。如果你仔细拆解它的设计思路，你会发现它绝非仅仅是简单的性能堆砌，而是围绕着几个核心理念展开，最终目的是在各个层面上实现更高的能效比，并为未来的图形技术打下基础。
1. Chiplet（小芯片）设计：突破摩尔定律的藩篱
RDNA3最引人注目的革新，无疑是引入了“chiplet”设计。你可以将其理解为将原本一块庞大、复杂的GPU核心，拆分成几个更小、功能更专业的小芯片（chiplet），然后通过先进的封装技术将它们集成在一起。
为什么要这么做？ 传统的单芯片设计（Monolithic Design）在制程工艺越来越先进的同时，也面临着良率下降、成本飙升的巨大挑战。一块大面积的芯片，任何一个角落出现缺陷，整个芯片就报废了。Chiplet设计就像是搭积木，每一个小芯片都可以在最适合的制程节点上制造。
具体到RDNA3： RDNA3的图形计算单元（GCD，Graphics Compute Die）通常采用最先进的制程工艺（例如台积电的5nm），以最大化计算密度和能效。而内存控制器、I/O、甚至缓存等部分，则可以采用成熟、成本更低的制程工艺（例如台积电的6nm）来制造。
带来的好处：
成本效益： 能够将不同部分放在最经济的制程上生产，整体降低了制造成本。
良率提升： 更小的芯片面积意味着更高的良率，进一步控制成本。
设计灵活性： 可以更灵活地搭配不同规格的chiplet，例如为高端和中端产品设计不同的GPU核心配置，或者为特定市场推出不同内存容量的版本。
性能提升（间接）： 由于可以用最先进的制程生产最关键的计算单元，理论上可以挤出更多的性能。
2. 混合渲染架构（Hybrid Rendering Architecture）：计算与光线追踪的效率协同
RDNA3在渲染架构上进行了精细的打磨，尤其是在光线追踪（Ray Tracing）方面，体现了AMD力求性能与效率并重的理念。
重塑计算单元（Compute Unit, CU）： RDNA3的CU设计进行了重大升级，最核心的改变是引入了“双线程调度”（Dualissue dualthreading）能力。这意味着一个CU在执行指令时，能够同时处理两条指令流，这大大提高了计算单元的利用率。
Infinity Cache的优化： AMD在Infinity Cache（一种高带宽、低功耗的片上缓存）上的投入从未停止。RDNA3进一步优化了Infinity Cache的结构和管理，使其能够更有效地缓存纹理、着色器数据等，从而减少对外部GDDR显存的访问，降低功耗和延迟。
光线追踪加速（Ray Accelerator）： 尽管AMD在硬件光追方面起步较晚，但RDNA3的光线追踪硬件设计（Ray Accelerator）也得到了显著的改进。它在处理光线与三角形交叉（BVH Traversal and RayTriangle Intersection）的效率上有所提升，并且与CU的协同更加紧密。
“混合渲染”的体现： 这种设计理念强调的是，在实际的游戏渲染过程中，传统的光栅化渲染和新的光线追踪渲染不是孤立的，而是需要高效协同。RDNA3通过优化CU的调度能力，以及加速光追计算单元，使得GPU可以在同一帧中更高效地处理这两种任务，从而在保证画面质量的同时，尽量减少性能损耗。
3. 统一渲染架构（Unified Shading Architecture）的深化：指令集与数据流的智能化
RDNA3在指令集和数据流处理上也进行了优化，以更智能的方式利用计算资源。
指令集效率： RDNA3的指令集（ISA）设计更加精炼，能够支持更高效的指令编码和执行，减少指令解码的开销。
数据预取与调度： 显卡在执行渲染任务时，需要不断地从内存中读取纹理、几何数据等。RDNA3在这方面加强了数据预取和智能调度机制，能够提前将可能需要的数据加载到缓存中，减少GPU核心因为等待数据而产生的空闲时间。
SIMD（Single Instruction, Multiple Data）单元的改进： RDNA3在SIMD单元的处理能力上也有所增强，使其能够更高效地执行大规模并行计算任务。
4. AI与机器学习的算力加持：为未来应用铺路
虽然AMD在GPU驱动和软件生态上可能不如NVIDIA那样早早就强调AI，但RDNA3架构本身已经为AI和机器学习负载预留了强大的计算能力。
Matrix Core（矩阵核心）： RDNA3引入了新的“Matrix Core”，这是专门为加速AI和机器学习中的矩阵运算（例如深度学习中的卷积运算）而设计的硬件单元。这些核心可以高效地执行FP16、BF16甚至INT8等低精度计算，这些都是AI模型训练和推理的关键。
AI驱动的图形技术： 尽管RDNA3的AI算力更多是为了通用计算和特定应用，但其潜力也体现在未来可能实现的AI驱动的图形技术上，例如更高级的图像超分辨率（Super Resolution）、AI降噪等。AMD的FSR（FidelityFX Super Resolution）技术本身就受益于GPU的强大计算能力，未来AI的整合只会进一步放大这种优势。
5. 能源效率与散热设计：平衡性能与功耗
在追求性能的同时，AMD也始终没有忽视能效比。
精细的功耗管理： RDNA3拥有更精细的功耗管理单元，能够根据负载情况动态调整不同模块（CU、ROPs、内存控制器等）的工作频率和电压，最大程度地降低不必要的功耗。
先进的制程工艺： 采用更先进的制程工艺本身就是提升能效的根本途径，Smaller feature sizes mean lower power consumption for the same performance.
硬件加速单元的功耗优化： 即使是新增的Matrix Core，其设计也考虑到了在执行AI任务时的功耗效率，力求在提供强大算力的同时，避免成为功耗的“黑洞”。
总结一下，RDNA3的设计理念可以归结为：
Chiplet的革命性应用： 打破传统单芯片设计的瓶颈，实现成本、良率和设计的最大化优化。
混合渲染的协同： 在光栅化和光追时代，追求两种渲染方式的效率协同，提升整体游戏体验。
计算单元的智能化： 通过改进CU设计和调度，提高GPU核心的利用率和吞吐量。
AI算力的前瞻性布局： 引入专门的AI硬件，为未来AI驱动的图形技术和通用计算做好准备。
能效比的持续追求： 在提升性能的同时，通过制程、设计和管理，力求提供更低的功耗和更好的散热表现。
这些设计理念的综合运用，让RDNA3显卡在市场中展现出强大的竞争力，并在技术上为AMD在图形领域的未来发展铺平了道路。
1. Chiplet（小芯片）设计：突破摩尔定律的藩篱
RDNA3最引人注目的革新，无疑是引入了“chiplet”设计。你可以将其理解为将原本一块庞大、复杂的GPU核心，拆分成几个更小、功能更专业的小芯片（chiplet），然后通过先进的封装技术将它们集成在一起。
为什么要这么做？ 传统的单芯片设计（Monolithic Design）在制程工艺越来越先进的同时，也面临着良率下降、成本飙升的巨大挑战。一块大面积的芯片，任何一个角落出现缺陷，整个芯片就报废了。Chiplet设计就像是搭积木，每一个小芯片都可以在最适合的制程节点上制造。
具体到RDNA3： RDNA3的图形计算单元（GCD，Graphics Compute Die）通常采用最先进的制程工艺（例如台积电的5nm），以最大化计算密度和能效。而内存控制器、I/O、甚至缓存等部分，则可以采用成熟、成本更低的制程工艺（例如台积电的6nm）来制造。
带来的好处：
成本效益： 能够将不同部分放在最经济的制程上生产，整体降低了制造成本。
良率提升： 更小的芯片面积意味着更高的良率，进一步控制成本。
设计灵活性： 可以更灵活地搭配不同规格的chiplet，例如为高端和中端产品设计不同的GPU核心配置，或者为特定市场推出不同内存容量的版本。
性能提升（间接）： 由于可以用最先进的制程生产最关键的计算单元，理论上可以挤出更多的性能。
2. 混合渲染架构（Hybrid Rendering Architecture）：计算与光线追踪的效率协同
RDNA3在渲染架构上进行了精细的打磨，尤其是在光线追踪（Ray Tracing）方面，体现了AMD力求性能与效率并重的理念。
重塑计算单元（Compute Unit, CU）： RDNA3的CU设计进行了重大升级，最核心的改变是引入了“双线程调度”（Dualissue dualthreading）能力。这意味着一个CU在执行指令时，能够同时处理两条指令流，这大大提高了计算单元的利用率。
Infinity Cache的优化： AMD在Infinity Cache（一种高带宽、低功耗的片上缓存）上的投入从未停止。RDNA3进一步优化了Infinity Cache的结构和管理，使其能够更有效地缓存纹理、着色器数据等，从而减少对外部GDDR显存的访问，降低功耗和延迟。
光线追踪加速（Ray Accelerator）： 尽管AMD在硬件光追方面起步较晚，但RDNA3的光线追踪硬件设计（Ray Accelerator）也得到了显著的改进。它在处理光线与三角形交叉（BVH Traversal and RayTriangle Intersection）的效率上有所提升，并且与CU的协同更加紧密。
“混合渲染”的体现： 这种设计理念强调的是，在实际的游戏渲染过程中，传统的光栅化渲染和新的光线追踪渲染不是孤立的，而是需要高效协同。RDNA3通过优化CU的调度能力，以及加速光追计算单元，使得GPU可以在同一帧中更高效地处理这两种任务，从而在保证画面质量的同时，尽量减少性能损耗。
3. 统一渲染架构（Unified Shading Architecture）的深化：指令集与数据流的智能化
RDNA3在指令集和数据流处理上也进行了优化，以更智能的方式利用计算资源。
指令集效率： RDNA3的指令集（ISA）设计更加精炼，能够支持更高效的指令编码和执行，减少指令解码的开销。
数据预取与调度： 显卡在执行渲染任务时，需要不断地从内存中读取纹理、几何数据等。RDNA3在这方面加强了数据预取和智能调度机制，能够提前将可能需要的数据加载到缓存中，减少GPU核心因为等待数据而产生的空闲时间。
SIMD（Single Instruction, Multiple Data）单元的改进： RDNA3在SIMD单元的处理能力上也有所增强，使其能够更高效地执行大规模并行计算任务。
4. AI与机器学习的算力加持：为未来应用铺路
虽然AMD在GPU驱动和软件生态上可能不如NVIDIA那样早早就强调AI，但RDNA3架构本身已经为AI和机器学习负载预留了强大的计算能力。
Matrix Core（矩阵核心）： RDNA3引入了新的“Matrix Core”，这是专门为加速AI和机器学习中的矩阵运算（例如深度学习中的卷积运算）而设计的硬件单元。这些核心可以高效地执行FP16、BF16甚至INT8等低精度计算，这些都是AI模型训练和推理的关键。
AI驱动的图形技术： 尽管RDNA3的AI算力更多是为了通用计算和特定应用，但其潜力也体现在未来可能实现的AI驱动的图形技术上，例如更高级的图像超分辨率（Super Resolution）、AI降噪等。AMD的FSR（FidelityFX Super Resolution）技术本身就受益于GPU的强大计算能力，未来AI的整合只会进一步放大这种优势。
5. 能源效率与散热设计：平衡性能与功耗
在追求性能的同时，AMD也始终没有忽视能效比。
精细的功耗管理： RDNA3拥有更精细的功耗管理单元，能够根据负载情况动态调整不同模块（CU、ROPs、内存控制器等）的工作频率和电压，最大程度地降低不必要的功耗。
先进的制程工艺： 采用更先进的制程工艺本身就是提升能效的根本途径，Smaller feature sizes mean lower power consumption for the same performance.
硬件加速单元的功耗优化： 即使是新增的Matrix Core，其设计也考虑到了在执行AI任务时的功耗效率，力求在提供强大算力的同时，避免成为功耗的“黑洞”。
总结一下，RDNA3的设计理念可以归结为：
Chiplet的革命性应用： 打破传统单芯片设计的瓶颈，实现成本、良率和设计的最大化优化。
混合渲染的协同： 在光栅化和光追时代，追求两种渲染方式的效率协同，提升整体游戏体验。
计算单元的智能化： 通过改进CU设计和调度，提高GPU核心的利用率和吞吐量。
AI算力的前瞻性布局： 引入专门的AI硬件，为未来AI驱动的图形技术和通用计算做好准备。
能效比的持续追求： 在提升性能的同时，通过制程、设计和管理，力求提供更低的功耗和更好的散热表现。
这些设计理念的综合运用，让RDNA3显卡在市场中展现出强大的竞争力，并在技术上为AMD在图形领域的未来发展铺平了道路。
网友意见
不知道有人注意到RDNA3的浮点（流处理器）对比RDAN2增加的很夸张？我合理怀疑AMD的RDNA3很可能也跟上了双倍FP32的车。
Nvidia在Ampere消费级上把FP32 ALU在SM中的比例翻倍，造成了“CUDA”和FP32理论性能的暴增。Apple A15上的GPU也是做了FP32翻倍的设计。
现在从RDNA3的入魔来看，大概也是类似的。
RDNA2 Navi 21 是有4个Shader Engines，共计40个WGP，80个CU，每个CU有64SP，最终共计5120SP，那么可以看到说每个Shader Engine是1280SP，每个WGP是128SP。
而现在这个RDNA3的传闻是2*3个Shader Engines，共计60个WGP，最终15360SP，小学数学计算可以看出来1个Shader Engine 是2560SP，一个WGP是256SP，一个CU大概率是128SP了，或者是类似形式。
所以RNDA2到RDNA3，大概率是有类似Ampere那种WGP/SM浮点轻松翻倍FP32 ALU的设计的~ 属于数字可以刷的很好看，实际性能得打折那种。
其实我一直有个问题，为什么现在的GPU都不约而同的这么做？从Apple和Nvidia来看，这个倍增的FP32所带来的提升其实不是很大(可参考性能和FP32理论的比值)...
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