AMD rozważa stworzenie dedykowanej karty NPU. Układy AI na wzór osobnych kart graficznych mogą trafić do komputerów PC
Rynek komputerów osobistych wchodzi w nową erę, w której istotną rolę odgrywa AI. Producenci procesorów, tacy jak Intel i AMD, integrują w swoich układach specjalne jednostki NPU, aby przyspieszyć lokalne zadania AI. Microsoft wyznacza standardy dla komputerów Copilot+ PC, wymagając coraz wyższej wydajności. W tym wyścigu technologicznym pojawia się jednak pytanie, czy zintegrowane rozwiązania wystarczą wszystkim użytkownikom do wymagających zastosowań.
To zupełnie nowy zestaw zastosowań, więc uważnie obserwujemy tę przestrzeń, ale mamy rozwiązania, jeśli ktoś chce wejść w ten obszar - będziemy w stanie to zrobić - powiedział Rahul Tikoo.
AMD Variable Graphics Memory w Ryzen AI Max+ pozwala przydzielać pamięć RAM jako VRAM zaawansowanym modelom AI
AMD prowadzi intensywne rozmowy z klientami na temat wprowadzenia dedykowanych kart/układów NPU dla komputerów stacjonarnych. Rahul Tikoo, kierownik działu procesorów klienckich AMD, potwierdził podczas briefingu przed wydarzeniem Advancing AI, że firma bada możliwości stworzenia akceleratora AI, który nie byłby kartą graficzną, ale dedykowanym procesorem Neural Processing Unit. Takie rozwiązanie mogłoby być instalowane w gnieździe PCIe, podobnie jak współczesne karty graficzne. Koncepcja osobnych kart NPU nie jest w branży całkowicie nowa. Qualcomm oferuje już rozwiązania takie jak Cloud AI 100 Ultra, przeznaczone głównie dla centrów danych. AMD planuje skupić się na rynku konsumenckim, co byłoby rewolucją w dostępności mocy obliczeniowej AI dla zwykłych użytkowników.
AYANEO Next 2 + topowy procesor AMD z serii Strix Halo = przełom w handheldach do gier? Przekonamy się jeszcze w 2025 roku
Obecnie procesory NPU są zintegrowane z CPU, jak w przypadku układów AMD Ryzen AI 300 / Ryzen AI Max i oparte na architekturze XDNA 2, które oferują do 50 TOPS mocy obliczeniowej. Wielokrotnie opisywaliśmy rozwój technologii NPU w procesorach AMD, od pierwszych implementacji w serii Ryzen 8040 z architekturą XDNA, poprzez układy Strix Point z XDNA 2, aż po najnowsze procesory Strix Halo również z mocą do 50 TOPS.
AMD szykuje procesory Ryzen 9000 dla przedsiębiorstw. Najmocniejszy model ma otrzymać 12 rdzeni Zen 5
Dedykowane karty NPU mogłyby znacząco zwiększyć możliwości przetwarzania AI w komputerach domowych. W przeciwieństwie do zintegrowanych NPU w procesorach, które ograniczone są możliwościami termicznymi i energetycznymi układu, osobne rozwiązania mogłyby oferować znacznie wyższą moc obliczeniową. Taka karta mogłaby obsługiwać bardziej zaawansowane modele językowe, szybsze przetwarzanie obrazów czy generowanie treści AI w czasie rzeczywistym bez obciążania procesora głównego.
AMD planowało wydanie układu RDNA 3 mającego rywalizować z GeForce RTX 4090? Mamy zdjęcia prototypowego chłodzenia
AMD porównuje rozwój NPU do rewolucji 3D z lat 90., kiedy karty graficzne przekształciły sposób renderowania grafiki komputerowej. Wprowadzenie zewnętrznych kart NPU przez AMD byłoby odpowiedzią na rosnące zapotrzebowanie na lokalne przetwarzanie AI. Obecnie większość zaawansowanych zadań AI wymaga dostępu do usług chmurowych lub bardzo wydajnych kart graficznych. Dedykowane NPU mogłyby umożliwić użytkownikom uruchamianie modeli AI lokalnie z lepszą efektywnością energetyczną niż tradycyjne GPU. Firma już teraz oferuje narzędzia do optymalizacji modeli AI dla swoich procesorów, jak ONNX Generative AI czy AMD Quark quantizer, które pozwalają na lokalne uruchamianie modeli takich jak DeepSeek R1 na NPU i iGPU procesorów Ryzen AI.
Powiązane publikacje

Karty graficzne NVIDIA GeForce RTX 5000 Founders Edition nadal są produkowane. Producent zaprzecza niedawnym plotkom
15
Karty Intel Arc Pro B50 z architekturą Xe2 i 16 GB pamięci GDDR6 za 349 dolarów sprzedają się jak świeże bułeczki
29
NVIDIA GeForce NOW - rozpoczęto ulepszanie serwerów, aby zaoferować użytkownikom wydajność klasy GeForce RTX 5080
44
Wymagania sprzętowe Borderlands 4 PC. Kolejna gra na Unreal Engine 5 ze wsparciem dla DLSS, FSR, XeSS i TSR
34