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Intel、AMD在一起两年了!最新成果公布,AMD主动低头

Intel、AMD这对老冤家虽然经常杀得刺刀见红,但其实更多的是相爱相杀,必要的时候两家也会站在一起,毕竟都属于x86阵营,时不时要面临共同的“敌人”。

早在2024年10月16日,Intel、AMD就联合宣布共同成立x86生态系统顾问小组(x86 Ecosystem Advisory Group),联合十大行业巨头,共同推动x86计算架构的未来。

根据官方介绍,x86生态系统顾问小组的任务是:

汇集行业领导者,通过更统一的指令集和架构接口,推动开发者创新,提升x86产品间的兼容性、可预测性、一致性,推动创建统一、兼容的关键x86架构特性和编程模型,横跨数据中心、云、客户端、边缘、嵌入式等全领域。

翻译成大白话就是:共同消除在一些通用x86技术上的分歧和碎片化,促进x86生态的健康、快速发展。

顾问小组的预期成果包括:

1、为客户在硬件和软件方面提供更多选择和更强的兼容性,使其更快地受益于全新的尖端功能带来的提升。

2、简化架构指南,以提升Intel、AMD x86产品系列在软件一致性和接口方面的表现。

3、使新功能能够更广泛、更高效地集成到操作系统、框架和应用程序中。

顾问小组的创始成员,个个都是响当当的行业巨头:博通、戴尔、谷歌、慧与(HPE)、惠普、联想、Meta、微软、甲骨文、红帽。

顾问小组还秉承开放的姿态,虚心向x86硬件和软件社区征求关于核心功能和特性的技术意见。

因此,Linux系统内核之父Linus Torvalds、虚幻引擎之父/Epic Games CEO Tim Sweeney两位行业技术传奇大牛,都特别受邀加入。

时任Intel CEO的帕特·基辛格,还和AMD董事长兼CEO苏姿丰合影留念。

这绝对算得上行业奇观了!

成立两年来,x86生态系统顾问小组在多个技术领域取得了重要进展,推动了x86架构的标准化和技术创新。

2025年10月,双方“在一起”一周年之际,就公布了一大批关键的技术突破里程碑:

FRED:

全称灵活返回与事件交付机制(Flexible Return and Event Delivery),Intel设计的新一代x86底层中断与系统调用架构,是对x86沿用数十年的中断/异常/系统调用切换机制的重构。

它统一了传统零散的事件切换路径,中断、异常、系统调用、虚拟等所有事件共用一套入口和返回逻辑,同时大幅降低了内核切换开销,还有更强的扩展性,是提升低延迟性能的关键特性之一。

从第一代酷睿Ultra(Meteor Lake)、第四代至强可扩展(Sapphire Rapids)开始支持。

AVX10:

Intel的新一代融合型矢量指令集,AVX-512的大一统继任者,彻底解决AVX-512只有P大核才能支持的局限。

它分为两个档位,一是AVX10/256,全系标配,可在256位宽度下实现完整的AVX-512能力。

二是AVX10/512,仅支持高端P核,仅用于服务器、工作站的重负载场景。

未来将在至强处理器上首先落地,然后下放至酷睿处理器。

ChkTag:

Intel、AMD联合制定的x86统一内存安全硬件规范,用于硬件级内存标签防护,解决缓冲区溢出、释放后重用、野指针等经典内存安全漏洞。

因为是硬件级原生支持,它的性能损耗极低,不会像软件校验那样带来明显开销。

同时保持向下兼容,开启ChkTag的软件可以在不支持的旧款CPU上正常运行,只是不启用安全防护而已。

ACE:

全称AI计算扩展(AI Compute Extensions),在AVX10的基础上针对AI方向进行补充,是x86平台原生的AI矩阵加速指令集。

它支持AI领域的主流精度标准,包括BF16、INT8、OCP FP8、OCP MXFP8、OCP MXINT8等等。

相比传统的AVX10乘加运算,ACE的矩阵计算密度可提升最多16倍,能效更高,主打端侧大模型推理、AI工作负载加速,软件适配也正在推进中。

两周年之际,x86生态系统顾问小组又公布了最新成果:

将双方针对PyTorch框架的x86 CPU优化成果,共同整合到开源深度学习库oneDNN,并由统一加速基金会(UXL)管理,从而提升AI工作负载在Intel、AMD CPU上的通用性和运行效率。

PyTorch是Meta AI开发并开源的Python原生深度学习框架,核心优势是动态计算图、开发门槛低,支持NVIDIA CUDA、AMD ROCm、x86/Arm CPU等多硬件加速,是当前全球学术研究、工业落地最主流的AI开发框架之一,覆盖模型训练、推理、部署全流程。

Intel oneDNN是x86生态里最主流的开源CPU深度学习加速库,具备跨硬件、跨厂商的特点,向上对接PyTorch、TensorFlow等主流框架,向下调度各类x86指令集做硬件加速。

AMD ZenDNN则是基于Intel oneDNN二次开发的,专门针对AMD锐龙、EPYC处理器的多核心、大缓存特性做深度调优,主打服务器端、端侧CPU AI推理。

根据x86生态系统顾问小组的建议,Intel和AMD已经就oneDNN达成一致,将其认定为PyTorch x86加速的默认开源库,AMD ZenDNN的优化则会整合进入oneDNN。

同时,AMD以指导委员会成员的身份加入UXL基金会,通过开放协作,推动这项工作的进一步开展。

对于开发者而言,这次合并意味着可以通过一个统一的入口,同时获得面向Intel和AMD处理器的PyTorch CPU优化,在不同的x86平台上获得一致的开发体验,大大简化PyTorch应用在x86 CPU上的开发、维护和部署,不再需要浪费精力、两次开发。

此外,Intel和AMD正在ACE方面深入合作,未来它将通过oneDNN更新,进一步集成至PyTorch。

顾问小组强调,Intel和AMD围绕oneDNN的共同投入,减少了软件碎片化,为现有和未来的x86 AI能力提供更为完善的支持,树立了一个新的合作典范。

红帽首席技术官办公室副总裁兼杰出工程师、PyTorch大使Stephen Watt高度赞赏了此次合作。

他说:“无缝、统一的开发和运维体验,是开源创新持续发展的重要基础。AMD与Intel携手,通过PyTorch中的oneDNN,让x86 CPU的优化标准化,这是减少生态碎片化的重要一步。作为PyTorch社区的一员,红帽很高兴看到这样的开放协作。它将帮助开发者更轻松便捷地在不同x86架构上,以一致的方式构建、优化和部署AI工作负载。”