AMD全新架构 “织女星”推动虚拟化视觉、深度学习

　　接续“北极星（Polaris）”之后即将推行的全新架构“织女星（Vega）”，如同先前预告确定使用HBM2显存设计，并且花费多年时间投入研发，除了支持更强的运算性能之外，更可满足工作站等级使用需求，或是用于巨量数据分析、深度学习与人工智能技术发展。
　　如同先前“斐济（Fiji）”采用HBM显存规格设计，让显卡能藉由更大的存储容量即时处理更多图像数据，进而让整体运算性能提升，“北极星”则是进一步将HBM2內存、高带宽缓存控制器（HBCC）等元件整合在单一GPU元件内，并且配合可程化Geometry Pipeline与ProRender技术进行即时渲染，让GPU能在单一工作流程处理最高达512TB缓存量的数据寻址运算，同时也能降低GDDR5显存高昂价格产生额外成本，以及提供更快运算效率。
　　就AMD说明，“织女星”架构最高可提升8倍的数据承载量，并且降低高达5倍的能耗，同时因为将HBM2显存整合进GPU元件，以及采用全新生产制程，使得显卡面积占比得以更小，约比采用GDDR5显存的显卡减少多达50%面积。
　　简单说起来，“织女星”基本上就是利用需拟寻址量更高的HBM2显存与高传输频宽特性，让同时间运算处理的图像数据量大幅提升，借此提升整体运算效率。此外，配合全新像素引擎与渲染技术让即时渲染图像更加精确，借此让游戏图像呈现画面更加精致，同时也能对应专业图像即时运算的正确性，甚至藉由电脑视觉应用推动深度学习，并且强化人工智能、自动驾驶或各类预测分析领域使用。
　　此次推出新款架构，AMD并非仅将“织女星”着眼于游戏领域应用，而是期望能更进一步推动基于电脑视觉的深度学习应用发展。不过，就目前AMD对于人工智能应用发展看法，并不像NVIDIA期望打造一款超级电脑平台，而是针对合作伙伴实际应用需求量身打造，透过定制化与开放形式达成更高的运算性能，同时也更能贴近真正使用情境。
　　在“织女星”的助力之下，AMD认为将能带来“后来居上”的成效，但其实也要看HBM2显存规格、全新像素引擎与渲染技术是否能顺利产生优势。