AMD ha recentemente annunciato un cambiamento importante nella sua strategia GPU con l’introduzione di UDNA (Unified Data and Neural Architecture). Questo nuovo approccio mira a unificare le architetture RDNA, utilizzate per il gaming, e CDNA, destinate ai data center, in una piattaforma unica, con l’obiettivo di semplificare lo sviluppo software su diverse tipologie di GPU.
L’adozione di UDNA permette ad AMD di competere direttamente con NVIDIA, che già utilizza un’architettura GPU unificata per tutti i suoi prodotti, semplificando il lavoro degli sviluppatori. Tuttavia, in passato AMD ha commesso errori simili con la sua architettura GCN, abbandonata nel 2021, e molti temono che l’azienda possa ripetere questi errori. Alcuni utenti ritengono che AMD debba migliorare il supporto software e ottimizzare i driver per evitare le problematiche riscontrate con RDNA.
La novità più rilevante di UDNA è la capacità di supportare sia carichi di lavoro grafici che elaborativi, rendendo più efficiente l’ottimizzazione per machine learning (ML) e intelligenza artificiale (AI). La compatibilità tra le diverse generazioni di GPU e il miglioramento delle prestazioni sono tra i principali vantaggi di questa architettura. Inoltre, con UDNA, AMD mira ad attirare più sviluppatori e aumentare la propria quota di mercato, offrendo una piattaforma più flessibile e conveniente rispetto a quella di NVIDIA.
Un altro aspetto cruciale di UDNA è la sua integrazione con ROCm, la piattaforma open-source di AMD, che potrebbe stimolare l’adozione da parte degli sviluppatori di progetti AI, grazie alla condivisione delle soluzioni. Sebbene NVIDIA mantenga la leadership nel mercato dell’intelligenza artificiale, AMD spera di colmare il divario puntando su costi inferiori e una maggiore apertura del suo ecosistema.
Questa nuova architettura rappresenta un passo significativo per AMD nel tentativo di competere con l’ecosistema CUDA di NVIDIA, fornendo GPU ad alte prestazioni e un supporto software che, se ben sviluppato, potrebbe cambiare gli equilibri nel mercato AI e ML.