UDNA: todo lo que sabemos hasta la fecha de la nueva arquitectura de AMD en gráficas

En septiembre de 2024, AMD anunció su nueva arquitectura gráfica unificada, denominada UDNA, que fusiona las arquitecturas RDNA, orientada al mercado de consumo, y CDNA, enfocada en centros de datos. Esta unificación tiene como objetivo simplificar el desarrollo para los programadores y fortalecer la posición de AMD frente al ecosistema de NVIDIA. Sin embargo, no solo servirá para futuras tarjetas gráficas Radeon e Instinct, también potenciará la consola PlayStation 6 de Sony. ¿Quieres saber más?

Introducción al ecosistema GPU de AMD

Como sabrás, las arquitecturas para GPU de AMD han ido cambiando de nombre, dando paso desde la anterior GCN (Graphics Core Next) hasta la nueva generación RDNA (Radeon DNA o ADN Radeon) que se introdujo por primera vez en 2019. Esta nueva arquitectura supuso un gran salto re rendimiento por vatio y grandes novedades, con varias versiones como RDNA 1, RDNA 2, RDNA 3, o la actual RDNA 4 que potencia a las últimas tarjetas gráficas Radeon RX y también a los núcleos gráficos integrados Radeon M de las APUs.

Por otro lado, en paralelo, AMD ha estado desarrollando la arquitectura CDNA (Compute DNA o ADN de cómputo). En este caso enfocada en cargas de trabajo de cómputo intensivo y aplicaciones de inteligencia artificial en centros de datos. CDNA se centró en ofrecer un alto rendimiento en operaciones de cómputo, sacrificando características gráficas que no eran esenciales para sus objetivos. De ella derivan productos como las tarjetas Instinct.

Por supuesto, tanto una como otra, con el software adecuado, como OpenCL, podían utilizarse para propósito general, es decir, como unidades GPGPU, sirviendo así como aceleradores de cargas de trabajo donde era necesario un rendimiento de cálculo superior al aportado por la CPU.

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Qué es UDNA

En septiembre de 2024, AMD anunció la unificación de sus arquitecturas CDNA y RDNA bajo una nueva plataforma denominada UDNA (Unified DNA). Esta decisión se inspiró en parte en el éxito de NVIDIA con su plataforma CUDA, que ofrece una arquitectura unificada para diversas aplicaciones, permitiendo a los arquitectos centrarse en evolucionar una sola plataforma y luego crear derivados según el destino del hardware.

AMD destacó que el objetivo de UDNA es proporcionar un enfoque único que permita a los desarrolladores crear aplicaciones optimizadas tanto para tarjetas gráficas de uso doméstico como para aquellas utilizadas en centros de datos. Gracias a esto, podríamos ver un salto importante en las futuras tarjetas gráficas de AMD, aunque habrá que esperar, ya que recientemente han lanzado las Radeon RX 9000 Series basadas en RDNA 4, y las primeras tarjetas UDNA 1 no llegarían hasta dentro de unos meses.

Características técnicas de UDNA

Aunque AMD no ha revelado todos los detalles técnicos de UDNA, se cree que esta arquitectura integrará lo mejor de RDNA y CDNA, ofreciendo una plataforma versátil y eficiente. Algunas características esperadas incluyen:

• Unificación de recursos: UDNA buscará combinar las capacidades de procesamiento gráfico y de cómputo en una sola arquitectura, permitiendo una mayor flexibilidad en la asignación de recursos según las necesidades de la aplicación.
• Optimización para IA: dado el enfoque creciente en aplicaciones de inteligencia artificial, es probable que UDNA incorpore unidades de procesamiento especializadas y optimizaciones para acelerar cargas de trabajo de IA. Es decir, siguiendo el mismo camino de NVIDIA que tan bien le ha ido, colocándose como rey del hardware de inteligencia artificial y usando esta ventaja también para mejorar su presencia en el mundo gaming, con infinidad de tecnologías gráficas para videojuegos basadas en IA, como DLSS, RTX AI, etc.
• Escalabilidad: la arquitectura estará diseñada para escalar eficientemente desde dispositivos de consumo hasta grandes centros de datos, asegurando un rendimiento óptimo en una amplia gama de escenarios.

Sin embargo, también habrá algunas diferencias respecto a los productos actuales cuando aparezca UDNA. Y muchos podrían pensar que al no tener arquitecturas específicas, los futuros desarrollos no estarán tan optimizados para gaming o para cargas de trabajo en el mundo HPC, pero lo cierto es que ambas cargas se parecen bastante en lo esencial, en el tipo de datos y operaciones matemáticas empleadas. Por tanto, este enfoque puede hacer que AMD se centre, y centre todos sus recursos, en UDNA, consiguiendo dar un buen zarpazo en distintos mercados.

Por otro lado, en cuanto a la compatibilidad y desarrollo simplificado, con una arquitectura unificada, los desarrolladores podrán crear aplicaciones que funcionen de manera óptima en una variedad de dispositivos, desde PCs de escritorio hasta servidores en centros de datos, simplificando el proceso de desarrollo y optimización, pero sin tener que modificar sus códigos para uno u otro, ya que ambos estarán potenciados por UDNA, como ahora también sucede en el caso de NVIDIA.

Conclusión

Los principales objetivos de AMD con la introducción de UDNA son claramente alcanzar o aproximarse todo lo posible a NVIDIA. Es cierto que NVIDIA ya tiene una gran ventaja, y más recursos, pero todo sea por obtener una mayor porción de share en el mercado.

Como sucede ahora con la arquitectura única de NVIDIA y su plataforma CUDA, se simplificará el ecosistema de desarrollo, tanto a nivel interno de la pripia AMD como de terceros que desarrollen para el futuro hardware basado en UDNA. Al consolidar sus arquitecturas en una sola, AMD espera reducir la complejidad en el diseño y desarrollo de hardware y software, mejorando la eficiencia y reduciendo costos. Esto no solo es una mayor facilidad, también podría atraer a más desarrolladores interesados.

Por supuesto, con UDNA, AMD pretende fortalecer su posición en el mercado de la inteligencia artificial, ofreciendo una plataforma capaz de manejar eficientemente cargas de trabajo de IA tanto en dispositivos de consumo como en centros de datos. Así que es probable que con UDNA veamos las primeras GPUs dedicadas e integradas en APUs con tecnologías IA nativas y núcleos tensoriales como en NVIDIA.

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