撰稿 | 言征
出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）
两个月前 ，软件在巴塞罗那的公司一场圆桌会议中 ，AMD高管们向外界透露一项惊人的软件变革消息。
AMD正在进行一项重大改变 ：重心将从硬件开发转向强调软件开发 、公司API 和 AI 体验 。软件
AMD执行副总裁兼首席商务官Phil Guido和计算和图形业务组高级副总裁兼总经理Jack Huynh没有拐弯抹角 ：
“AMD将软件工程团队规模扩大了三倍 ，公司并且全力以赴投入软件开发。软件”
此前8月，软件我们报道了AMD豪掷49亿美元收购服务器制造商ZT的公司新闻 ，原因也是软件AMD亟需ZT的1100多名软件工程人员来为其接下来的发展战略来服务 。服务器租用AMD彼时只有500名左右的公司开发人员 。从这一变化我们也可以看出一些端倪 ，软件硬件公司AMD不止满足于设计硬件了。公司
这一场“软件团队大扩张” ，软件意味着AMD即将迎来一场员工的角色变革。
这不仅意味着引入更多人 ，更意味着接下来的人员工作内容的变动：“我们将组织中的一些最优秀的人才调动到这些团队中来提供支持 。”当这一转型完成后 ，该公司将更接近于同行 ，比如英伟达、云计算英特尔 。
具体如何转变 ？AMD领导层回应说 ，过去他们“首先是硅 ，然后才考虑软件开发工具包 、工具链 ，最后是ISV（软件开发公司） 。”
“我们战略上的转变是首先与ISV交谈……了解开发者希望实现什么功能 。”这是创建新处理器方式的根本性变化 。
“过去的AMD只会追求速度和性能 。建站模板之后，AMD将首先关注AI软件，我们（已经）知道如何造硅 。”
从这些谈话可以看出 ：AMD相信他们现在已经拥有了完整的计算硬件堆栈 ，从 CPU 到 AI 加速器 ，到 GPU ，到 FPGA ，再到数据处理 ，甚至服务器架构。目前在接下来的AI时代的“芯片角逐战”拼图中 ，AMD只剩下一块 ：软件（及生态） 。
9月10日 ，Jack Huynh再次给外界一个意外的高防服务器宣布：AMD将自家已有5年历史的图形架构RDNA 、计算架构CDNA重新整合在一起 ，推出名为“UDNA”的全新GPU架构 。
早在2019年，AMD大刀一挥 ，历史悠久的GCN GPU架构宣告终结 ，从此分为两条路线 ：RDNA架构面向图形与视频 ，也就是我们熟知的Radeon游戏显卡 ，而CDNA架构则面向AI 、HPC ，也就是免费模板Instinct计算卡，迄今都已经发展了三代 。
但今时不同往日 ，游戏 、计算重新回到了二合一 。
Huynh解释道 ：（当时）分为两种架构是为了更好地各自优化，包括架构优化 、开发优化 ，但现在统一架构对于开发者来说更轻松，不再需要做选择，尤其是当AMD的数据中心业务越做越大之时 。
这也是AMD也与开发者进行了充分的亿华云交流的结果 ，开发者表示非常欢迎统一架构 ，减少了复杂性 。
此外，Huynh承认 ，RDNA架构发展过程中犯了一些错误 ，比如内存一致性 、缓存子系统的不断改变，每次都需要重新优化 ，以后不会继续这样了。
当Huynh并没有提及另一个重要的原因 ：市场收入的表现 。近期财务报告显示，AMD目前一半的销售额都来自数据中心产品 。
在一场有关UDNA的采访中 ，Huynh透露 ，此番动作也是想追赶英伟达自家通用CUDA平台的成功 。因此，AMD推出新的架构 ，也是必然。
技术路线的改变背后则是两支研发队伍的整合。“这是一个从云侧到端侧的统一策略 ，两支队伍将合二为一 ，更加高效 ，或许会有一些曲折 ，但相信这是正确的方向 。”
也许会有人问 ：难道未来的Radeon显卡 、Instinct计算卡都会使用同样的芯片 ？是否会存在功能性上的冗余和浪费？
比如计算卡并不需要图形与视频功能 ，游戏卡也不需要太多的计算功能。
这一点Huynh并没有给出明确的答案。但从他透露的规划——接下来不仅会有RDNA 5 、RDNA 6 、RDNA 7 ，也会有UDNA 6 、UDNA 7 ，至少已经规划好了未来三代 ，RDNA和UDNA至少还会同时存在。
这也不难理解 ，因为AMD的产品需要稳定 、持续的优化 ，并保持完全的前后兼容性 。
但三代以后会怎样 ？小编猜测 ，未来极有可能只剩下UDNA了 。因为未来的GPU显卡将成为图形、视频和计算的综合体 ，正如同AI的未来将是多模态一般 。
“要确保AMD做正确的事。”
AMD 唯一的前沿领域是软件 ，而对于AI领域而言，便是CUDA 。
正如前文所述，AMD把以消费者为中心的 RDNA 和以数据中心为中心的 CDNA 架构统一到一个名为 UDNA 的微架构中，这一招醉翁之意直指气候大成的CUDA生态 。
合并架构的影响很大 ，AMD通过降低高端游戏显卡的优先级 ，就可以达成两件目的——
一来 ，AMD对内可以集中力量共同攻坚AMD版的“CUDA”软件，二来，原来游戏显卡和计算显卡的开发者群体迎来大合并 ，这无疑可以加速其开发者市场份额的增长 。
野心的獠牙已经亮出 ，那么背后的实力允许吗 ？
英伟达的CUDA 生态系统已经根深蒂固 ，但并非无懈可击。
首先 ，AMD只是没有将软件当成其主要产品 ，并非完全忽视了软件。AMD暗暗留了一手 ：开源 。通过GPUOpen和ROCm等举措 ，AMD保持其大部分软件基础为开源 ，这对软件开发人员来说是极好的资源，开发者绝对支持开源。
AMD完全可以借鉴开源的商业打法进一步抢占市场，比如开发出一种能让人们购买其硬件并给开发者带来收入的产品 。
AMD当然也意识到了这一点，并希望“在我们的CPU和RDNA之间创建一个统一的架构，这将使我们能够简化软件的开发” 。这看起来与英特尔的OneAPI类似 ，很有意义 ，但也将是一个具有挑战性的项目 。
英伟达则在这方面有着天然优势 ，因为这家公司只有一种加速器——运行CUDA的GPU ，这是一个所有开发者都可以学习的单一API ，使英伟达能够在价格从200美元到30,000美元的硬件上解决大量的计算挑战 。
其次，AMD同样也有一个英伟达不具备的优势。AMD拥有丰富的计算解决方案知识产权组合 ，从经典的CPU和GPU ，到XDNA FPGA芯片（通过收购赛灵思获得） 。现在 ，AMD只需要将这些组合在一起 ，展示一个统一的计算接口 ，使得在这些核心品类之间战略性地转移工作负载变得容易 ，从而最大限度地提高性能 、成本效益或两者兼顾 。
这样的能力 ，将使AMD能够向客户销售由CPU 、GPU和专用FPGA（们）等组件组成的单一产品组合加速器系统——就像你购买iPhone ，而不是分别购买屏幕 、处理器 、5G调制解调器和电池并自行组合一样 。
AMD正在考虑一个三到五年的时间框架，建立自己的软件生态系统 。
围绕这个目标，我们看到了AMD的一些动作 。比如 ，AMD豪掷49亿美元 ，大幅增加了其软件工程师的人数 。
再比如，AMD还更新了加速硬件开发的计划 ：“我们打算每12个月推出一款新的[Radeon] Instinct产品” ，这是一项艰巨的任务 ，但有助于更快地应对软件市场及其需求的变化 。在CPU方面 ，AMD“现在专门设置了两个CPU团队，一个负责n+1（下一代） ，另一个负责n+2（两代之后）” 。
还有 ，今天将游戏GPU 、计算GPU统一合并为一种架构UDNA ，亦是其中的一环 。
那么回到当下 ，AMD到底怎么想的 ？采访中记者问道 ：游戏领域 ，AMD拥有领先地位 ，难道不会追求旗舰市场吗 ？Jack Huynh相当坦率 ：现在的目标是以较低的价格点建立规模和市场份额，而不是“山丘之王”旗舰 GPU，以量取胜 。
“我们现在的首要任务是为 AMD 建立规模 。因为现在没有规模 ，我就无法找到开发人员 。如果我告诉开发者 ，我只想争取 10% 的市场份额 ，他们只会说，Jack ，我祝你一切顺利 ，但我们必须与 Nvidia 合作。所以 ，我必须向他们展示一个计划 ，说 ，嘿 ，我们可以通过这个策略获得 40% 的市场份额 。然后他们说，我现在和你在一起了 ，Jack’ 。现在 ，我将在 AMD 上进行优化 。一旦我们得到它，那么我们就可以追求Top 。”
对于昨天的芯片的巨头而言 ，角逐的焦点更多是光栅化 、光线追踪和带宽的竞争 ，然而接下来 ，生成式AI的爆火已经打乱了原来的布局 ，下一代的挑战不止在于硬件，还在于软件支持 ，在于软件开发者生态是否足够紧密 。
AMD甚至认为 ，CPU和GPU之间永恒的拉锯战在未来会发生变化 ：“我们不能将AI视为像USB那样的复选框/花哨功能——AI有可能成为主角。”
有人士曾这样评价AMD和英伟达：
AMD 是一家硬件公司 ，它生产软件以支持其硬件；而 NVIDIA 是一家软件公司 ，设计硬件以加速其软件 。
不过 ，这种“刻板印象”即将改变 。AMD正在蓄势转向自己的软件生态 。诚如圆桌上AMD发言人所说——
过去的AMD只会追求速度和性能 ，新的AMD将首先关注AI软件 。