电子产品世界

　　在6月初召开的Computex 2018台北国际电脑展上，AMD总裁兼首席执行官苏姿丰博士首次向业界公开展示了采用7纳米制造工艺、为专业级应用和数据中心关键计算应用打造的Radeon Vega GPU，并承诺将于2018年下半年推出服务器和工作站两种规格的产品。

　　在GPU制程上的优势和在架构与技术上的创新，意味着AMD和合作伙伴将会针对专业领域共同推出更加创新的解决方案。

　　而在近日召开的AMD Radeon Pro“专业图形的演变”媒体沟通会上，AMD专业显卡市场开发总监Nick Pandher也首次展示了AMD旗下最新的Radeon Pro专业显卡产品。

　　Nick Pandher表示，这款面向专业工作站领域的AMD Radeon Pro SSG高性能专业显卡采用了Vega图形核心，将针对机器智能和人工智能两大重要领域提供更加创新的解决方案。而在系统、ISV和渠道等方面，AMD也将继续强化与合作伙伴的关系，致力于在发生巨大变化的工作站领域成为前沿领导者。

　　ProRender光线追踪技术：为了更加真实

　　Nick Pandher特别强调，在照片级别的真实感方面，AMD拥有着独一无二的创新，这取决于AMD的光线追踪技术，又称ProRender。它自由、快速、准确，具有非常卓越的可扩展性，并且是一项完全免费且开源构建的技术。AMD一直在为ProRender技术可以成为光线追踪技术的标准而努力。

　　众所周知，照片级真实感推动着数据集的复杂性，不仅在娱乐行业广为采用，而且未来也会对CAD计算机辅助设计起到至关重要的作用。这使得我们不但可以对自己的作品进行预览，同时在选材及构建接近于真实场景的物体方面，都可以为我们提供更高的真实感和逼真度。AMD在和众多ISV合作时发现，它的很大需求不只由GPU驱动，更多的渲染是基于CPU的。这让AMD的优势显露无疑——众所周知，AMD既做GPU又做CPU，这使得其能够针对客户基于GPU与CPU的多重需求提供最佳解决方案，带给用户又一波惊喜。

　　与此同时，AMD发现专业的游戏制作也非常需要照片级的真实感，因为这可以很好地提升游戏中的真实感。与此同时，与普遍采用的实时引擎相比，AMD创新的ProRender光线追踪技术不仅能够实现照片级质量，而且还可以完全真实模拟整个现实中的场景。

　　Nick Pandher表示，AMD希望在10年之内，能够在普通的工作站上实现性价比超高的肉眼级真实体验。

　　混合渲染将成下一阶段主角

　　Nick Pandher表示，在视觉化方面，混合渲染是AMD所做的又一个创新，并且将是下一阶段的主角。它所指的就是在CAD设计过程当中，实时加入照片级的逼真感，完全不用进行渲染，就可以从一开始就看到最终的真实质量。这一切实现的诸多应用场景，AMD都在和ISV合作伙伴之间进行着共同的研究和开发。

　　长期以来，AMD针对不同领域推出了非常清晰明了的显卡产品线：Radeon RX系列针对消费者和商务用途，Radeon Pro系列针对专业的工作站级别使用者，Radeon Instinct计算品牌则主要应用于服务器GPU，针对深度学习的专业开发。

　　AMD Radeon Pro专业显卡成功的关键，除了硬件方面的创新之外，在软件方面也要确保得到最好的支持。AMD如今在设计，制造和AEC、媒体和娱乐、实时引擎等众多领域，与多家业界领先公司构成了软件联盟。

　　eGPU平台扩展与性能提升

　　关于外置显卡(eGPU)解决方案，Nick Pandher提到了非常重要的Thunderbolt 3接口，它使得eGPU的现有平台得到扩展，同时完全兼容Windows 10和苹果操作系统，支持多eGPU，具有非常好的扩展性。AMD支持众多的eGPU生产厂商，极大提升了GPU功能或增加了GPU资源。

　　在性能提升方面，Nick Pandher介绍最新Radeon Pro软件企业版18.Q2驱动，相比老版本驱动提升高达100%，并且承诺AMD未来会不断的投入，更多地了解用户在使用时遇到的各种情况以及需求，持续对Radeon Pro图形解决方案以及相关行业的软件进行优化，以提高专业人员在主要3D设计应用程序中的生产力。

　　未来在于智能

　　在活动现场，Nick Pandher分享了机器智能领域的两个重点要素——训练和推理。训练即应用大量数据背后的算法和逻辑规律，并且对于算法进行验证的学习过程。推理就是去确立和研发算法并运行的过程。在机器学习下，系统使用大量的数据，使用计算密集型算法进行训练。AMD GPU高计算能力，使得它在处理大量数据，训练神经网络时，成为机器学习的最佳搭档。

　　工作站平台上的机器学习主要应用于一些新概念：人类辅助设计，医疗影像解读。而在传统的建筑和能源领域，工作站利用机器学习将数据从CPU和GPU上抓取过来，做更好的分析，从而实现更好的结果。而人类辅助设计实则是一种生成性设计，在设计的流程中加入工具，使用机器学习与生成性设计工具协调工作，创建自己无法管理的设计选项，一切都交给机器学习来做设计，解决更大的问题并实现更高效的解决方案。

　　“数字孪生”：虚拟真实世界的镜像

　　Nick Pandher强调，机器学习的一个应用就是“数字孪生”。所谓“数字孪生”，指的是创建一个虚拟真实世界的镜像，通过物联网传感器收集表示实际资产的传感器数据，将物联网传感器的见解与真实的产品配置相结合，优化服务和制造流程，并识别设计改进。

　　“数字孪生”的作用，在于工程师可以通过监控对象或过程的状态，深入了解如何提高产品生命周期，从而提前排除故障，简化维护和优化产品。也正因为如此，数字孪生是任何行业创新的重要组成部分，它可以帮助企业创建一个虚拟的代表性产品，满足从创意到产品的所有需求。

　　AMD机器学习创造未来

　　AMD所做的一切硬件工作，都必然离不开软件的支持，开源社区框架、高级语言、开源库以及工具与编译器都是必不可少的，这使得开发人员能够轻松利用他们正在使用的计算引擎获得强大功能和独特功能，并降低应用程序开发的难度。

　　Nick Pandher强调，在Radeon Pro的基础上，AMD团队未来还将实现真正的跨越式进展，在提升性能的同时也赋能所有的合作伙伴，共同致力于提高终端用户的认知度和体验，为用户带来更多创新。

　　声音：

　　“如今在媒体和娱乐行业真正驱动着工作站发生变化的，仍然是内容不断的复杂化和丰富化，人们对于视觉化和计算机改进方面有着巨大的需求。其实VR虚拟现实已经在我们周围随处可见，下一步是更多的走向AR增强现实，我们看到很多数字化影片的制作，都充分利用了可扩展的处理流程，而人工智能与机器智能在这个过程中会起到非常重要的作用。”

　　——AMD专业显卡市场开发总监 Nick Pandher

关键词： AMD eGPU