Компания AMD рассматривает возможность выпуска автономного нейронного процессора (NPU) для ускорения развертывания ПК с функциями искусственного интеллекта.

31.07.2025 Компания AMD рассматривает возможность выпуска автономных NPU-продуктов, ориентированных на рынки настольных ПК и профессиональных ПК с ИИ, чтобы заполнить существующий пробел на рынке ускорителей вычислений для ИИ.По данным CRN, вице-президент AMD и генеральный менеджер клиентской бизнес-группы Рахул Тику заявил, что компания изучает возможность запуска движка ИИ в виде отдельной карты, чтобы способствовать достижению цели «вычислений на базе ИИ для всех».В настоящее время большинство ПК с искусственным интеллектом оснащены нейронными процессорами (NPU), встроенными в центральные процессоры (ЦП) или системы на кристалле (SoC), в то время как настольные компьютеры и профессиональные рабочие станции по-прежнему в основном используют графические процессоры (GPU) в качестве ускорителей ИИ. Это приводит к высокому энергопотреблению при длительной работе графического процессора с высокой нагрузкой, а необходимость совместного использования ресурсов с графической обработкой ограничивает производительность некоторых приложений ИИ. Автономный NPU может обеспечить выделенную вычислительную мощность при низком энергопотреблении, снижая нагрузку на графический процессор (GPU) и центральный процессор (CnC) и повышая общую эффективность.AMD, возможно, планирует использовать технологию, полученную в результате предыдущего приобретения Xilinx, и расширить её применение на отдельные платы нейронных процессоров (NPU). Этот продукт будет оптимизирован для ИИ-инференса и будет полезен в сценариях с высокими вычислительными требованиями, таких как генеративный ИИ и LLM-инференс.Поскольку Lenovo, Dell и HP начинают изучать ПК, оснащённые автономными нейросетевыми процессорами (NPU), рыночный спрос на специализированные ускорители ИИ растёт. NPU от AMD в настоящее время проходит предварительную оценку, и компания продолжит следить за развитием рынка и, при необходимости, объединит собственные технологии ЦП, графических процессоров и NPU для постепенного развития своей аппаратной экосистемы ИИ.