AMD Tech Day 2024（二）：Ryzen AI 300系列行動版處理器架構解析，Zen 5、RDNA 3.5、XDNA 2完全體登場

不同於Ryzen 9000系列桌上型處理器僅更新了Zen 5架構，Ryzen AI 300系列行動版處理同時將運算、繪圖、AI等架構升級至最新的Zen 5、RDNA 3.5、XDNA 2，可謂為真正的完全體。

維持TSMC 4nm節點製程但加入更多電晶體

代號為Strix Point的Ryzen AI 300系列行動版處理器採用TSMC 4nm節點製程，與前代代號為Hawk Point的Ryzen 8000系列行動版處理器相同，但因為加入更多處理器核心以及內建顯示晶片的運算單元（CU），因此為了要容納更多電晶體，使得裸晶面積擴大了20%。

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AMD Tech Day 2024（二）：Ryzen AI 300系列行動版處理器架構解析，Zen 5、RDNA 3.5、XDNA 2完全體登場（本文）

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Strix Point同樣採用Zen5搭配Zen5c的「大小核」設計，每組Zen5 CCX（運算複合體）具有4個處理器核心搭配16MB L2快取記憶體，而Zen5c CCX則具有8個處理器核心搭配8MB L2快取記憶體，但這2種核心的ISA（運算指令集架構）都相同，因此對作業系統來說可以視為同質核心，相較之下Intel的P-Core、E-Core設計屬於異質核心，會提高資源調度、工作排程的複雜性。

值得注意的是，無論是Zen5或Zen5c核心，都能支援SMT（多執行緒）功能，其優勢一來能夠在增加15%裸晶面積的代價下，取得20~30%的效能增益，達到提升整體效能的功效，二來是能夠維持同質核心的特性，簡化作業系統的資源調度。

AMD也在後續研討會中說明在將會在Zen5、Zen5c以及後續的核心中維持相同架構且皆支援SMT的設計，並提到在處理器納入2種不同架構的核心，且同時有支援與不支援SMT的核心對於資源調度與軟體開發來說是惡夢級的挑戰（指Intel處理器分為的P-Core、E-Core，且僅P-Core支援HT超執行緒技術）。AMD也強調這並不表示此2種不同設計有絕對的高下，僅代表2種不同解決問題、提高效能輸出的方式與哲學，孰優孰劣還有待時間證明。

▲ Ryzen AI 300系列行動版處理器同時導入Zen 5運算、RDNA 3.5繪圖、XDNA 2 AI等架構，可以說集精銳技術於一身的完全體。可以看到圖中處理器右側部分的Zen 5處理器方框，下半部4個方塊為Zen5核心，上半部8個方塊則為Zen5c核心。

▲ Ryzen AI 300處理器開蓋版本後可以看到它採用SoC設計，還真的與上面的渲染圖相近。（笑，請將本圖旋轉180度後觀看）

▲ 首波Ryzen AI 300系列行動版處理器將有Ryzen AI 9 HX 370、Ryzen AI 9 365等型號。

▲ Ryzen AI 9 HX 370具有4組Zen5與8組Zen5c核心，搭配16組運算單元（CUs）的Radeon 890M內建顯示晶片。Ryzen AI 9 365則有4組Zen5與6組Zen5c核心，搭配12組運算單元的Radeon 880M內建顯示晶片。

▲ 2款處理器都搭配INT8資料類型AI運算效能達50 TOPS的XDNA 2架構神經處理器（NPU）。

▲ Ryzen AI 300系列行動版處理器整合NPU的效能為目前市面上的領先者。

RDNA 3.5強化電力效率

Papermaster接著說明Ryzen AI 300系列行動版處理器的內建顯示晶片採用RDNA 3.5繪圖運算架構，它針對電力效率進行最佳化，不但提高消耗每W電力所帶來的繪圖效能，也提升記憶體的利用效率，提高消耗每bit資料流量所帶來的繪圖效能，讓「寸電寸金」的行動平台能有更好的整體效能與續航力表現。

在電力效率最佳化部分，RDNA 3.5將材質取樣率提升至2倍，能加倍一般遊戲的材質運算量，此外它也透過更豐富的向量運算指令集架構（Instruction Set Architecture，ISA）將內插（Interpolation）與壓縮運算力提升至2倍，以改善繪圖流程中常見的運算效率。

此外在記憶體效率部分，首先RDNA 3.5會改善批次處理流程，以降低記憶體存取的實際流量，接著它也採用更先進的壓縮技術、降低工作負載，並針對LPDDR5類型記憶體的存取進行最佳化，以求提高記憶體效率的效果。

整體而言，根據AMD提供的數據採用RDNA 3.5架構的Strix Point處理器（16 CUs）與RDNA 3架構的Hawk Point處理器（12 CUs）相比，2者在功耗同為15 W的情況，前者在3DMark Timespy與Night Raid等測試項目的效能與電力效率皆分別領先32%、19%。

▲ RDNA 3.5繪圖運算架構改善電力效率、記憶體利用效率，並有助於延長筆記型電腦的續航力。